Yapay Zeka (MECE441) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Yapay Zeka MECE441 Alan Seçmeli 3 0 0 3 6
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme, Proje Tasarımı/Yönetimi.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
  • Dr. Öğr. Üyesi Zühal Erden
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu dersin temel amacı mekatronik mühendisliği bölümü öğrencilerine yapay zeka ile ilgili temel prensipler, teknikler ve uygulamalar hakkında bilgiler vermektir. Temel yapay zeka teknikleri anlatılırken aynı zamanda bu tekniklerin akıllı mekatronik ürünlerin geliştirilmesinde nasıl kullanılabileceği ve ortaya çıkabilecek sorunlar gibi konularda da farkındalık yaratmak hedeflenmiştir.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Temel yapay zeka tekniklerini (arama algoritmaları, mantıksal muhakeme, bilgi gösterimi, öğrenme v.b) anlamak Yapay zeka tekniklerinin çeşitli görevleri yerine getirebilecek akıllı robotik sistemlerin tasarımındaki uygulamaları konusunda bilgi sahibi olmak
Dersin İçeriği Yapay zekaya giriş, arama algoritmaları, mantıksal muhakeme, olasılıksal muhakeme: Bayes kuralı, belirsizlik durumunda muhakeme, bilgi-tabanlı sistemler: uzman sistemler, öğrenme yöntemleri, semantik ağlar, genetik algoritmalar.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Yapay zekaya giriş Geçerli Değil
2 Arama yöntemleri: plansız arama Geçerli Değil
3 Arama yöntemleri: planlı arama Geçerli Değil
4 Mantıksal muhakeme Geçerli Değil
5 Olasılıksal muhakeme: Bayes kuralı Geçerli Değil
6 Belirsizlik altında muhakeme Geçerli Değil
7 Bilgi tabanlı sistemler: uzman sistemler Geçerli Değil
8 Öğrenme Geçerli Değil
9 İnanç ağları Geçerli Değil
10 Yönlendirilmiş öğrenme yöntemleri Geçerli Değil
11 Semantik ağlar Geçerli Değil
12 Genetik algoritmalar Geçerli Değil
13 Genetik programlama Geçerli Değil
14 Örnekler Geçerli Değil
15 Örnekler Geçerli Değil
16 Genel Sınav Geçerli Değil

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Russell, S. and Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson Education, 2010.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 15
Sunum - -
Projeler 1 30
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 25
Genel Sınav/Final Juri 1 30
Toplam 6 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 70
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 30
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
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 hesaplama alanlarındaki bilgi birikimini imalat teknolojileri ile ilgili mühendislik problemlerinin çözümünde uygulama becerisi
2 İmalat Teknolojilerine özgü sorunları analiz etme ve tanımlama yeteneği
3 Karşılaşılan mühendislik sorununun çözümüne yönelik bir yaklaşım geliştirme ve model ve deney tasarlama ve yapma becerisi
4 Temel mühendislik ilkelerinin yaratıcı kullanımına dayalı kapsamlı bir imalat sistemini (yöntem, ürün veya cihaz geliştirme) ekonomik, çevresel sürdürülebilirlik ve üretilebilirlik kısıtları altında tasarlama becerisi
5 İmalat mühendisliği uygulamaları için modern teknik ve mühendislik araçlarını kullanma ve seçme yetisi
6 Bilgi teknolojilerini etkin kullanarak veri toplama, analiz etme, kritik düşünebilme, yorumlama ve doğru kararlar alabilme becerisi
7 Çok disiplinli ve disiplin içi takım üyesi ve/veya bireysel olarak etkin bir şekilde çalışabilecek özgüven ve gerekli örgütsel iş becerileri
8 Türkçe ve İngilizcede sözlü ve yazılı olarak etkin iletişim kurabilme becerisi
9 Yaşam boyu öğrenme ve bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki son gelişmeleri takip edebilme ve kendini sürekli yenileme kabiliyeti
10 İmalat Mühendisliği alanında mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilinci
11 Ulusal rekabet gücünü artırmak ve imalat sanayinin verimliliğini iyileştirmek üzere, kaynakları (personel, donanım, maliyet) etkin kullanan çözüm odaklı proje ve risk yönetimi, girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınma konularında farkındalık
12 Karar alırken, mühendislik uygulamalarının evrensel ve yerel ölçeklerde sağlık, çevresel, sosyal ve hukuksal sonuçları konusunda bilgili

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 14 3 42
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 2 28
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler 1 34 34
Raporlar
Ödevler 3 2 6
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 5 5
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 5 5
Toplam İş Yükü 120