İLETİŞİM VE TASARIMI | |||||
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: | İngilizce |
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) | İletişimin görsel alanı üzerinde tasarım odaklı uygulama yapabilme yetisini kazandırmak. | |
2) | Görsel iletişime yönelik kavramsal tabanlı tasarım çözümleri önerebilme ve bütüncül bakış açısı oluşturabilme becerisini geliştirmek. | |
3) | Tasarım sürecini, verilen problemin analizinden çözümlerin önerilmesi ve sonuçlandırma anına kadar yönetebilme yetisini kazandırmak. | |
4) | Tasarımda yaratıcı yaklaşımın, yaratıcı düşünme ve üretme süreçlerinin becerisini kazandırmak. | |
5) | Görsel iletişimin temel mecralarına (basılı, hareketli ve etkileşimli) hakim olarak, ortamlar arası bağlantılar kurabilme yetisini kazandırmak. | |
6) | İletişim problemlerinin, görsel ortamlardaki karşılıklarının tasarım odaklı çözümlemelerini gerçekleştirebilme ve uygulayabilme becerisini kazandırmak. | |
7) | Görsel iletişim mecralarında tasarımların sonuçlandırılması ve son ürüne dönüştürülebilmesi için gerekli operasyon ve uygulama bilgilerini edindirmek. | |
8) | Tasarımda güncel olan ve sürekli bir değişime sahip olan estetik anlayışları ve güncel olayları takip edebilme, bunları özgün olarak değerlendirebilme yetisini kazandırmak. | |
9) | Karmaşıklaşan iletişim kanallarına, gelişen bilgi teknolojilerine ve tasarım yazılımlarına adapte olabilme, takip edebilme ve kullanabilme yetilerini geliştirmek. | |
10) | Görsel İletişimin ve tasarımın tarihsel köklerini ve düşünsel temellerini anlayabilmek için gerekli teorik bilgileri kazandırmak. | |
11) | Bir tasarım projesinin zaman yönetimini gerçekleştirebilme yetisini kazandırmak. | |
12) | Grup çalışması, liderlik özelliği ve bireysel özelliklerini gruba zenginlik olarak katabilme becerilerini geliştirmek. | |
13) | Görsel iletişim mecralarına yönelik tasarım çalışmalarını kompozisyonel çözümler ve estetik beceriler ile gerçekleştirmek için gerekli yetileri kazandırmak. | |
14) | Global ve lokal görsel iletişim ürünlerine ve aynı zamanda kendi çalışmalarına yönelik akademik, entellektüel ve eleştirel bakış açısı oluşturabilme yetisini geliştirmek. | 3 |