AKTS - İleri Yapay Zeka

İleri Yapay Zeka (CMPE568) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
İleri Yapay Zeka CMPE568 Alan Seçmeli 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
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 erkin tasarlama
  • Problem çözümü arama yöntem ve prensiplerini anlamak. Farklı arama tekniklerini özelliklerine göre kullanabimek.
  • Mantıksal problem gösterimi ve çözüm yollarını bilmek.
  • Makina öğrenmesinin temellerini anlamak.
Dersin İçeriği Zeki erkinle, arama yolu ile problem çözme, yönlendirilmiş/yönlendirilmemiş arama metodları, keşfetme, kural doyumu, bilgi ve çıkarım, birinci seviye mantık ve çıkarım, makina öğrenmesi, seçimli konular: sinir ağları, doğal hesaplama.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Zeki erkinler. Arama ile problem çözümü. Bölüm 2-3.3 (main text)
2 Yönlendirilmiş/yönlendirilmemiş arama ve keşif Bölüm 3.4-3.6
3 Lokal arama, belirleyici olmayan-hareketler ve kısmi izlenebilirlik durumlarında arama Bölüm 4
4 Rakip arama. Kural doyumu Bölüm 5,6
5 Mantıksal erkinler. Birinci seviye mantık Bölüm 7,8
6 Birinci seviye mantık ile çıkarım Bölüm 9
7 Gerçek dünyada planlama ve hareket etme Bölüm 10,11
8 Bilgi gösterimi Bölüm 12
9 Bulanık bilgi ve çıkarım. Olasılıksal çıkarım. Bölüm 13, 14, 15
10 Basit ve karmaşık kararlar oluşturmak Bölüm 16,17
11 Örneklerden öğrenme. Öğrenmede bilgi. Bölüm 18,19
12 Olasılıksal modeller ile öğrenme. Destekli öğrenme Bölüm 20,21
13 Seçimli konular Bölüm 23,24,25
14 Seçimli konular Bölüm 23,24,25
15 Gözden geçirme
16 Gözden geçirme

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. Ant Colony Optimization, Marco Dorigo and Thomas Stützle, MIT Press, 2004. ISBN: 0-262-04219-3.
3. Artificial Intelligence, Patrick H. Winston, Addison-Wesley, 1992. ISBN: 0-201-533774.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 20
Sunum 1 15
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 25
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 6 100
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 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
2 Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
3 Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir.
4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.
5 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
6 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir.
7 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler.
8 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
9 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar.
10 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
11 Mühendislik uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.

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 16 1 16
Sunum/Seminer Hazırlama 1 10 10
Projeler
Raporlar
Ödevler 3 6 18
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 20 20
Toplam İş Yükü 127