SOSYOLOJİ
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
CMP4501	Yapay Zeka ve Uzman Sistemlere Giriş	Bahar	3	0	3	6

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

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.

Öğrenme Kazanımları

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.

Dersin İçeriği

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.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

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.

Kaynaklar

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

Değerlendirme Sistemi

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

AKTS / İş Yükü Tablosu

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

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)	Klasik ve güncel başlıca sosyoloji perspektiflerini öğrenmek ve karşılaştırmak ve bunların hepsini sosyal durumların analizine uygulamak.
2)	Yerel ve küresel ölçekte, sosyolojik ve antropolojik bilginin kurulmasında temel metodolojik yaklaşımları belirlemek
3)	Sosyal bilimlerde istatistik alanında edinilmiş, teorik ve uygulamalı bilginin kullanılmasını sağlamak
4)	Sosyolojiye katkıda bulunacak diğer disiplinlere ait temel bilginin alınması (psikoloji, tarih, siyaset bilimi, iletişim ve edebiyat ) ve bu bilgiyi sosyolojik sürecin analiz edilmesinde kullanabilmek
5)	Sosyolojik verilerin toplanmasında, yorumlanmasında ve yayınlanmasında bilimsel ve etik prensiplere ilişkin bilgi sahibi olmak, bu prensipleri uygulayabilmek; ve aynı zamanda bu verinin uzmanlar ve ilgili kişilerle etkili iletişim yetenekleri ile nasıl paylaşılacağı becerisini geliştirme
6)	Kalitatif ve kantitatif analizler için, bilgisayar programlarını kullanarak sosyolojik bilgiyi analiz etme ve yayımlama yeteneği geliştirmek ve bu alandaki yeni gelişmeleri takip etme tutumu geliştirmek
7)	Kent ve kır sosyolojisi ve demografi, siyaset sosyolojisi, toplumsal cinsiyet sosyolojisi, beden sosyolojisi, görsel sosyoloji, iş sosyolojisi, din sosyolojisi, bilgi sosyolojisi ve suç sosyolojisi ile ilgili teorileri tanımlamak ve bu teoriler hakkında bilgi sahibi olmak
8)	Felsefi ve tarihi bakış açısına göre sosyolojinin bilimsel bir disiplin olarak nasıl konumlandığı bilgisine sahip olmak
9)	Türk toplumundaki sosyal konular üzerine farkındalık sahibi olmak, bu konulara eleştirel yaklaşabilmek ve Türk sosyologlarının çalışmaları hakkında bilgi sahibi olmak ve bu bilgileri aktarabilmek
10)	Sosyal konular ve küresel sosyal süreçler üzerine farkındalık sahibi olmak ve sosyolojik analizleri kalkınma ve sosyal sorumluluk projelerine uygulamak.
11)	Bireysel veya takım üyesi olarak, sosyolojinin çeşitli alanları için araştırma sorusu belirleme, araştırma projesi üretme ve tamamlanmış yazılı rapor hazırlama kabiliyetine sahip olmak
12)	Sosyoloji alanında kazanılmış bilginin lise derecesine aktarabilmek