CMP6160 Yapay Zekada İleri KonularBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
CMP6160 Yapay Zekada İleri Konular Güz 3 0 3 9
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: English
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi TEVFİK AYTEKİN
Dersi Veren(ler): Prof. Dr. NAFİZ ARICA
Opsiyonel Program Bileşenleri: Yok
Dersin Amacı: Bu araştırmaya yönelik bir derstir. Konular dönemden döneme değişir. Yapay zeka konularında (arama, bilgi temsili, öğrenme, olasılıksal çıkarsama ve doğal dil işleme gibi) en son gelişmeleri konu alan araştırma makaleleri okunacaktır. Öğrencilerin makale incelemeleri ve bir proje yapmaları beklenir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
I. Yapay zeka alanındaki güncel araştırma konularıyla tanışmak.
II. Bilimsel bir makaleyi eleştirel olarak okumayı öğrenmek.
III. Makale incelemesi yazabilmek.
IV. Bilimsel makaleleri sunabilmek.
V. Yapay zeka konusunda araştırma yapabilmek.

Dersin İçeriği

Karmaşıklık; NP-tamlık; 3-SAT; NP-tamlık ispatları; yakınlaştırma algoritmaları; rastgeleleştirme; karar verilemezlik; durma problemi; Rice teoremi.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Giriş
2) Makale atamaları
3) Mevcut literatürün özeti
4) Mevcut literatürün özeti
5) Makale sunumu ve tartışma
6) Makale sunumu ve tartışma
7) Makale sunumu ve tartışma
8) Makale sunumu ve tartışma
9) Makale sunumu ve tartışma
10) Makale sunumu ve tartışma
11) Makale sunumu ve tartışma
12) Makale sunumu ve tartışma
13) Proje sunumları
14) Proje sunumları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: NA
Diğer Kaynaklar: Yok - None

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 2 % 20
Sunum 1 % 10
Projeler 1 % 30
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 30
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 70
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 3 14 42
Sunum / Seminer 14 5 70
Proje 14 5 70
Final 1 12 12
Toplam İş Yükü 194

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) İleri düzey Bilgisayar Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
2) Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
3) İleri düzey matematik, fen ve mühendislik bilgisi gerçek promlemler üzerinde uygulamak.
4) Araştırma projesi doğrultusunda literatürü dikkatlice gözden geçirip, kendi sonuçları ile önceki literatür arasında bağlantı kurmak
5) Mühendislik alanındaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek ve çalışma alanındaki bilgileri kullanmak
6) Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak
7) Bilimsel bilgiye ulaşmak
8) Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak
9) Araştırma konusu ile ilgili fikir ve bulgularını sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde ifade edebilmek
10) Araştırma bulgularını seminer ve konferanslarda savunabilmek
11) İlerleme raporlarını yayınlanmış doküman, tez, makalelere dayandırarak yazmak
12) Profesyonel ve etik davranış sorumluluğu sergilemek
13) Yeni profesyonel uygulamalar ve yetileri yorumlamak için farkındalık geliştirmek