| AMERİKAN KÜLTÜRÜ VE EDEBİYATI | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| CMP4501 | Yapay Zeka ve Uzman Sistemlere Giriş | Güz | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi TEVFİK AYTEKİN |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu ders yapay zekanın temel konularına giriş niteliğindedir. Problem çözümü için temel arama teknikleri, bilgi temsili ve mantıksal sistemlerin temelleri, temel öğrenme algoritmaları ve uzman sistemlerin temelleri tanıtılacaktır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; I- Bir problemin durum uzayı tanımını yapabilmek. II - Bir problem için kaba-kuvvet veya sezgisel algoritmaları seçebilmek ve kullanabilmek. III- Alpha-beta budaması ile minimax arama algoritmasını gerçekleştirebilmek. IV. En temel bilgi temsil sistemlerini karşılaştırıp değerlendirebilmek. V. Kuram isplatlamak için resolution tekniğinin çalışmasını açıklayabilmek. VI. Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme teknikleri arasında farkı açıklayabilmek. VIII. Overfitting, underfitting, bias, ve variance gibi kavramları açıklayabilmek. IX. Uzman sistemlerin temellerini tanımlayabilmek ve uzman sistemleri değerlendirebilmek. |
| Yapay zekaya giriş, durum uzayları ve arama, sezgisel fonksiyonlar ve arama, alpha-beta budama, önermeler ve birinci dereceden yüklemler mantığı, önermeli ve birinci dereceden çıkarsama, birleştirme ve çözülme, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, sinirsel ağlar ve geri yayılım algoritması, Bayes kuralı ve naif Bayes algoritması, kümeleme ve k-means algoritması, uzman sistemlerin temelleri, uzman sistem yazılımları. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Yapay zekaya giriş | |
| 2) | Durum uzayları ve arama | |
| 3) | Sezgisel fonksiyonlar ve arama | |
| 4) | Oyunlarda karar verme, alpha-beta budama. | |
| 5) | Önermeler ve birinci dereceden yüklemler mantığı | |
| 6) | Önermeli ve birinci dereceden çıkarsama | |
| 7) | Birleştirme ve çözülme | |
| 8) | Doğrusal regresyon | |
| 9) | Ara sınav | |
| 10) | Lojistik regresyon | |
| 11) | Sinirsel ağlar ve geri yayılım algoritması. | |
| 12) | Bayes kuralı ve naif Bayes algoritması | |
| 13) | Kümeleme ve k-means algoritması | |
| 14) | Uzman sistemlerin temelleri | |
| 15) | Uzman sistem yazılımları. |
| Ders Notları / Kitaplar: | Russell, S., Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, (3rd edition), 2009. Giarratano, J.C., Riley, G.D., Expert Systems: Principles and Programming, (4th edition), 2004. |
| Diğer Kaynaklar: | Yok - None |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Küçük Sınavlar | 2 | % 10 |
| Projeler | 1 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 42 |
| Proje | 4 | 20 |
| Ödevler | 10 | 20 |
| Küçük Sınavlar | 2 | 8 |
| Ara Sınavlar | 5 | 15 |
| Final | 5 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 125 | |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Mezun olduktan sonra, öğrenciler araştırma yapmak, araştırma tekniklerini ve araç-gereçlerini kullanmak, sorun çözmek ve etkin bir şekilde iletişebilmek ve iş yerine bu becerilerini aktarmak özelliklerini edinmiş; | |
| 2) | ...belirli anahtar meselelerde akıcı bir İngilizce ile tartışma becerisini geliştirmiş; | |
| 3) | ...ileri düzeyde bir üslup bilgisi ile yazılı belgeler oluşturma becerisini geliştirmiş; | 4 |
| 4) | ...Amerikan ve İngiliz edebiyatı kanonundaki temel yapıtlar hakkında geniş bilgi edinmiş; | 4 |
| 5) | ...Amerikan ve İngiliz edebiyatlarının zor ve seçme metinlerinin ileri düzeyde analizlerini, sentezlerini yapıp eleştirme becerisini geliştirmiş; | 4 |
| 6) | ...çağdaş Amerikan kültürü hakkında derinlikli bir anlayış geliştirmiş; | 3 |
| 7) | ...farklı edebi metinler ve belgeler arasındaki ilişkileri ve önemli bağlantıları kurma ve disiplinler arası bir tavır geliştirme becerisini edinmiş; | 3 |
| 8) | ...bireysel olarak ya da takım halinde projeler geliştirmeyi öğrenmiş; | 3 |
| 9) | ...bilgi ve birikimlerini hayata uygulamayı ve disiplinler arası konularda çözüm üretmek ve araştırmaları sonuca ulaştırma konularında da beceriler edinmiş olacaklardır. | 4 |