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 Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
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;
  • Verilen bir problem için nasıl erkin tasarlanacağını ve gerçekleştirileceğini öğrenmek.
  • Verilen bir yapay zeka problemi için uygulanabilecek uygun tekniklere karar verme ve uygulayabilme becerisini elde etmek.
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 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 ve mühendislik bilgilerini ileri düzey sistemlerde uygulama becerisinin kazandırılması.
2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin temel alanlarında uzun soluklu araştırma ve geliştirme çalışmalarının yapılması.
3 Tasarım ve diğer mühendislik uygulamaları için gerekli modern mühendislik araçlarını, teknikleri ve yetenekleri kullanabilme. X
4 Girişimcilik ve yenilikçilik açısından aktif araştırmacıların yetiştirilmesi.
5 Araştırma sonuçlarını etkin bir şekilde raporlama ve sunma yeteneğinin kazandırılması.
6 Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izleme ve bilgiye erişme performansının artırılması.
7 Profesyonel iş yaşamı ve meslek etiği konularında sorumluluk sahibi olunması.
8 Türkçe ve İngilizce olarak etkin iletişim kurma becerisinin artırılması.
9 Proje yönetimi becerisinin artırılması.
10 Disiplinlerarası alanlarda, ortak proje takımlarında başarıyla çalışma yeteneğinin kazandırılması. 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