| GENETİK VE BİYOİNFORMATİK | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| GEN3002 | Yapay Zeka | Bahar | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | |
| Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. NAFİZ ARICA Prof. Dr. SÜREYYA AKYÜZ |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Bulunmuyor. |
| Dersin Amacı: | Bu ders: • ajanlar, arayarak problem çözme, mantık ve mantıklı düşünme, planlama, olasılık ve fayda teorileri, öğrenme, vs. gibi çeşitli Yapay Zeka konularında derin bir anlayış kazandırmayı, • Yapay Zeka'nın Biyoinformatik'deki uygulamaları konularında giriş seviyesinde bir anlayış kazandırmayı hedefler. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. Yapay Zeka'daki konularve tanımları konusunda bilgi sahibi olur. 2. Baştan sona akıllı bir ajan tasarlama becerisi (bilgi tabanı, çıkarım mekanizması, arama, belirsizliklerin ele alınışı)geliştirir. 3. Başlangıçtan bitişe kadar böyle bir ajan programlama becerisi geliştirir. 4. Arayarak problem çözme, mantık ve muhakemede konularında anlayış kazanır. 5.Yapay Zeka'nın biyoinformatik'deki uygulama alanlarını tanımlar. |
| Bu ders yapay zeka hakkında giriş seviyesinde bir derstir. Bu ders, yapay zekanın teorisini ve hesaplama yöntemlerini kapsayacaktır. Temel kavramlar bilginin gösterimi ve muhakeme için hesaplama yöntemlerini içerir. Yapay Zekâ’nın Biyoinformatik’deki uygulamaları ele alınacaktır. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş | |
| 2) | Akıllı ajanlar | |
| 3) | Arama ile Problem Çözme | |
| 4) | Bilgilendirilmiş Arama ve Keşif | |
| 5) | Kısıtlamaları Yerine Getirme Problemleri | |
| 6) | Karşıt (Zıt, düşman) Arama | |
| 7) | Mantıksal Ajanlar | |
| 8) | Birinci Dereceden Mantık | |
| 9) | Birinci Dereceden Mantıkda Çıkarım | |
| 10) | Belirsizlik | |
| 11) | Olasılıksal Akıl Yürütme | |
| 12) | Basit Kararlar Verme | |
| 13) | Gözlemlerden Öğrenme | |
| 14) | Yapay Zeka'nın Biyoinformatik'deki Uygulamaları |
| Ders Notları / Kitaplar: | Course notes will be given weekly. |
| Diğer Kaynaklar: | 1. Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall; 3rd edition, 2009. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ödev | 2 | % 10 |
| Projeler | 1 | % 25 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 35 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 65 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | 98 |
| Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü | 144 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Biyoloji konuları ile ilgili problemleri saptama, sentez yaparak problemlerin çözümüne yönelik hipotez kurma ve çeşitli gözlemsel ve deneysel yöntemler kullanarak hipotezi çözme becerisi kazanır. | 2 |
| 2) | Biyolojik bilgi ve verileri analiz etme ve derleme yetisi gösterme, bunları ve sonuçlarını, arkasında yatan delilleri, bilgi ve görüşleri yazılı ve sözlü olarak net bir şekilde sunabilme. | 3 |
| 3) | Etkili iletişim kurma ve hem İngilizce hem Türkçe sözlü,yazılı ve okuma becerisi kazanır. Mesleki alanda ingilizceye hakim olur. | 5 |
| 4) | Araştırmaları etik, mesleki sorumluk bilincine sahip, insani değerlere ve insan haklarına saygılı bir şekilde yürütür. İnsan deneylerinde gizlilik ilkesine önem verir. | 3 |
| 5) | Bilgisayar sistemlerinde olan zengin bilgileri kullanabilir ve basit biyolojik sorulara cevap bulma ve hastalıkların teşhis ve tadavileri gibi problemlere çözüm bulur. | 5 |
| 6) | Eleştirel, yaratıcı ve analitik düşünme yeteneği geliştirir. | 5 |
| 7) | Genetik laboratuvarında kullanılan değişik teknikleri öğrenir ve bilgi ve beceri kazanır. | 2 |
| 8) | Nicel ve nitel veri toplama yöntemleri kullanmada bilgi ve beceri kazanır. | 5 |
| 9) | Genetik ve biyoinformatik alanında kullanılan teorileri ve uygulamaları öğrenmek ve her ikisi arasında bağlantı kurma. | 5 |
| 10) | Kendini geliştirme konusunda literatürü araştırıp kullanır ve bilim-teknoloji alanındaki en yeni gelişmeleri takip eder. | 3 |
| 11) | Ulusal ve uluslararası sorunlarından haberdar olup, bu sorunlara genetik ve biyoinformatik bilimini kullanarak çözüm araştırır. | 5 |