Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
İleri Yapay Zeka
Ders Kodu: MTK637
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Doktora
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 8
Amaç

Bu dersin amacı yapay zeka kuramının bilgisayar bilimlerindeki öneminin anlaşılmasını sağlamak, ve öğrencilere bu konuda teorik ve pratik olarak araştırma yapabilme yetisi kazandırmaktır.

Özet İçerik

Yapay zekaya Giriş, Bilgi gösterimi: Üretim kuralları, içerme hiyerarşileri, önermeler ve yüklemler mantığı, Çıkarım kuralları, çerçeveler, anlamsal ağlar, kısıtlamalar ve dizgesel yaklaşımlar, Arama algoritmaları, Öğrenme algoritmaları, Betimleme ağaçları, Yapay sinir ağları, Genetik algoritmalar, Uzman sistemler, robotlar, bilgisayarla görü, doğal dil işleme, konuşma tanıma.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zeka teknikleri hakkında temel bilgi sahibi olma
2.Zeki sistem tasarlayabilme
3.Yapay zeka tekniklerini kullanabilme
4.Öğrendiği matematiksel kavramlar arasındaki ilişkileri yorumlayabilme
5.Kurduğu matematiksel ilişkileri karşılaşabileceği problemleri çözmek için uygulayabilme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Russell , Peter Norvig, 3rd edition, 2009
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay zekaya Giriş
2. Hafta - Teorik
Programlama Dilleri
3. Hafta - Teorik
Bilgi gösterimi: Üretim kuralları, içerme hiyerarşileri, önermeler ve yüklemler mantığı
4. Hafta - Teorik
Bilgi gösterimi: Çıkarım kuralları, çerçeveler, anlamsal ağlar, kısıtlamalar ve dizgesel yaklaşımlar
5. Hafta - Teorik
Arama: Hipotez ve test etme, derinlik öncelikli arama
6. Hafta - Teorik
Arama: Genişlik öncelikli arama, sezgisel arama, optimal arama, oyun ağaçlan ve dönüşümlü arama
7. Hafta - Teorik
Arama: Minimaks arama, alpha-beta indirgeme
8. Hafta - Teorik
Öğrenme: Karar ağaçları
9. Hafta - Teorik
Öğrenme: Yapay sinir ağları, Arasınav
10. Hafta - Teorik
Öğrenme: Yapay sinir ağları
11. Hafta - Teorik
Öğrenme: Genetik algoritmalar
12. Hafta - Teorik
Uzman sistemler, robotlar, bilgisayarla görü, doğal dil işleme, konuşma tanıma
13. Hafta - Teorik
Uzman sistemler, robotlar, bilgisayarla görü, doğal dil işleme, konuşma tanıma
14. Hafta - Teorik
Uzman sistemler, robotlar, bilgisayarla görü, doğal dil işleme, konuşma tanıma
15. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Final
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%5
Dönem Ödevi1%5
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140342
Ödev1066
Dönem Ödevi1066
Bireysel Çalışma140570
Ara Sınav130232
Dönem Sonu Sınavı142244
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)200
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
PÇ-15
OÇ-1
5
4
5
4
4
4
3
3
4
2
2
OÇ-2
4
4
4
5
4
5
OÇ-3
4
5
5
5
5
5
3
3
3
4
4
OÇ-4
4
5
5
5
5
5
3
3
3
3
3
OÇ-5
4
5
5
4
5
4
3
3
3
3
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026