AKTS - Yapay Zekaya Giriş
Yapay Zekaya Giriş (CMPE462) Ders Detayları
Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Yapay Zekaya Giriş | CMPE462 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Ders(ler)i |
---|
(CMPE323 veya SE328) |
Dersin Dili | İngilizce |
---|---|
Dersin Türü | Teknik Seçmeli Dersler |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
Dersin Öğretmen(ler)i |
|
Dersin Amacı | Sembolik ve sembolik olmayan yapay zeka başlıkları çerçevesinde farklı yapay zeka yaklaşım ve temel kavramlarını tanıtmak. Öğrencinin bilgisayar mühendisliği vizyonunu genişletmek. |
Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Dersin İçeriği | Erkin Paradigması, Arama Yoluyla Problem Çözme, Bilgili/Bilgisiz Arama Yöntemleri, Genetik Algoritmalar, Tavlama Benzetimi, Kısıt Tatmin Problemleri, Çekişmeli Arama, Karınca Kolonisi Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi Optimizasyonu, Çoklu Erkin Sistemleri ve Akıllı Erkinler, Çoklu-Erkin Etkileşimleri, Felsefi Temeller ve Etik. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Erkin Paradigması | Bölüm 1-2 (main text) |
2 | Erkin Paradigması | Bölüm 1-2 |
3 | Arama yoluyla problem çözme | Bölüm 3 |
4 | Bilgilendirilmiş ve Bilgilendirilmemiş arama metotları | Bölüm 4 |
5 | Genetik Algoritmalar ve Tavlama Benzetimi | Bölüm 4 |
6 | Kısıt tatmini problemleri | Bölüm 5 |
7 | Rakipli arama | Bölüm 6 |
8 | Mantıksal erkinler | Bölüm 7 |
9 | Bilgi Mühendisliği | Kaynak #5 |
10 | Uzman Sistemler | Kaynak #4 |
11 | Uzman Sistemler | Kaynak #4 |
12 | İletişim | Bölüm 22 |
13 | İletişim | Bölüm 22 |
14 | Yapay Zeka Uygulamaları | Kaynak #3 |
Kaynaklar
Ders Kitabı | 1. Artificial Intelligence: A Modern Approach (Second Edition). Stuart Russell and Peter Norvig Prentice-Hall, 2003, ISBN: 0-13-790395 |
---|---|
Diğer Kaynaklar | 2. 1. Artificial Intelligence, Patrick H. Winston, Addison-Wesley, 1992. ISBN: 0-201-533774. |
3. 2. http://www.cs.rmit.edu.au/AI-Search/Product/ | |
4. 3. “Engineering Applications of Artificial Intelligence” journal, ISSN: 0952-1976, Elsevier, B.V. | |
5. 4. Expert Systems: Principles and Programming, Fourth Edition by Joseph C. Giarratano and Gary D. Riley, PWS Publishing Company, 2004. | |
6. 5. Knowledge Representation and Reasoning, Ronald Brachman and Hector Levesque, The Morgan Kaufmann Series in Artificial Intelligence , 2004. |
Değerlendirme System
Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | - | - |
Laboratuar | - | - |
Uygulama | - | - |
Alan Çalışması | - | - |
Derse Özgü Staj | - | - |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
Ödevler | 3 | 35 |
Sunum | - | - |
Projeler | - | - |
Rapor | - | - |
Seminer | - | - |
Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 25 |
Genel Sınav/Final Juri | 1 | 40 |
Toplam | 5 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 60 |
---|---|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 40 |
Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
Temel Meslek Dersleri | |
---|---|
Uzmanlık/Alan Dersleri | X |
Destek Dersleri | |
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | X | ||||
2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | ||||
3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | ||||
4 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |||||
5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya bilgisayar mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | X | ||||
6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |||||
7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | X | ||||
8 | En az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |||||
9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | X | ||||
10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; | X | ||||
11 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |||||
12 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; | |||||
13 | Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; | |||||
14 | Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |||||
15 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; | |||||
16 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | |||||
17 | Sayısal hesaplama ve sayısal gösterim sistemlerini analiz, tasarım ve ifade becerisi. | X | ||||
18 | Hesaplama problemlerinin çözülmesinde programlama dillerini ve uygun bilgisayar mühendisliği kavramlarını kullanma becerisi. | X |
ECTS/İş Yükü Tablosu
Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
---|---|---|---|
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Derse Özgü Staj | |||
Alan Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 14 | 2 | 28 |
Sunum/Seminer Hazırlama | |||
Projeler | |||
Raporlar | |||
Ödevler | 3 | 8 | 24 |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 15 | 15 |
Toplam İş Yükü | 125 |