Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zeka
Ders Kodu: MOT267
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 4
Amaç

Değişik Yapay Zeka metodolojilerinin gerçekleştirimini yaptırmak, yapay zeka yöntemlerini ve türlerini farklı programlama dillerinde kodlamak. Farklı alanlarda problemleri yapay zeka teknikleri ile modellemek

Özet İçerik

Yapay Zeka Tanımı, Tarihçesi ve Temel Kavramları, Yapay Zeka Türleri ve Uygulama Alanları Sınıflandırma Problemleri ve Olasılıksal Sınıflandırma (Yalın Bayes) Sınıflandırma Problemleri ve Örnek Tabanlı Sınıflandırma (k-nn, karar ağaçları) Kümeleme Algoritmaları Sezgisel Arama Algoritmaları Genetik Algoritma Sezgisel Arama Algoritmaları Genetik Algoritma, Yapay Arı Kolonisi Algoritması, Ortak Yaşam Algoritması Tahmin Problemleri ve Algoritmaları Yapay Sinir Ağları, Tahmin Problemleri ve Algoritmaları Yapay Sinir Ağları, Sezgisel Tahmin Algoritması Yapay Sinir Ağlarının Kodlanması.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay Zekanın Temel Kavramlarını öğrenirler
2.Yapay Zeka Türlerini ve Uygulama Alanlarını öğrenirler
3.Danışmanlı Öğrenme Yöntemlerini Öğrenirle
4.Danışmansız Öğrenme Yöntemlerini Öğrenirler
5.Takviyeli Öğrenme Yöntemlerini Öğrenirler
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları, Ufuk Kitabevi, Ağustos 2003.
2.Yapay Sinir Ağları, Çetin ELMAS, Seçkin Yayınları, Ankara, 2003
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Tanımı, Tarihçesi ve Temel Kavramları
2. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Türleri ve Uygulama Alanları
3. Hafta - Teorik
Sınıflandırma Problemleri ve Olasılıksal Sınıflandırma (Yalın Bayes)
4. Hafta - Teorik
Sınıflandırma Problemleri ve Örnek Tabanlı Sınıflandırma (k-nn, karar ağaçları)
5. Hafta - Teorik
Kümeleme Algoritmaları
6. Hafta - Teorik
Sezgisel Arama Algoritmaları Genetik Algoritma
7. Hafta - Teorik
Sezgisel Arama Algoritmaları Yapay Arı Kolonisi Algoritması, Ortak Yaşam Arama Algoritması
8. Hafta - Teorik
Tahmin Problemleri ve Algoritmaları Yapay Sinir Ağları
9. Hafta - Teorik
Sezgisel Tahmin Algoritmaları
10. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Ara Sınav
11. Hafta - Teorik
Sezgisel Tahmin Algoritması Kodlanması ve Mühendislik Problemlerine Tatbik Edilmesi
12. Hafta - Teorik
Yapay Sinir Ağlarının Kodlanması
13. Hafta - Teorik
Derin Sinir Ağları
14. Hafta - Teorik
Derin Sinir Ağları
15. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Final Sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%5
Dönem Ödevi1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders142256
Ödev25010
Ara Sınav117017
Dönem Sonu Sınavı117017
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)100
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
OÇ-1
5
5
5
4
4
5
4
5
4
5
5
4
5
5
OÇ-2
4
5
4
5
4
4
4
5
5
4
5
4
5
5
OÇ-3
5
5
4
4
4
4
4
5
5
5
4
4
5
5
OÇ-4
5
4
4
5
5
4
5
5
4
5
4
5
5
5
OÇ-5
4
5
5
5
4
4
4
5
4
5
4
5
4
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026