FOTOĞRAF VE VİDEO | |||||
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 | Bahar | 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) | Fotoğraf ve video mecraları hakkında bilgi sahip olmak ve bu mecraların temel, orta ve ileri düzey teknik becerisi. | |
2) | Fotoğraf ve videonun kuramları, kavramları ve kullanımlarını anlama, analiz etme ve değerlendirme becerisi. | |
3) | Fotoğraf ve videonun kullanım alanlarında teorik bilgiyi kullanma becerisi. | |
4) | Fotoğraf ve video hakkındaki teorik ve pratik çalışmaların tarihsel literatürünü tanımak ve değerlendirebilmek. | |
5) | Fotoğraf ve video projelerine ilişkin problem çözme becerisi. | |
6) | Fotoğraf ve videodaki özel ve yeni oluşan gereksinimlere yenilikçi karşılıklar üretme becerisi. | |
7) | Görsel kültürde görüntünün rolünü ve potansiyelini anlamak ve değerlendirmek. | |
8) | Fotoğraf ve video görüntüleri aracılığıyla ayırt edici biçimde iletişim kurma becerisi. | |
9) | Görüntünün üretim sonrası süreçleri hakkında deneyim ve bu bilgi aracılığı ile yaratıcı sonuçlar geliştirme becerisi. | |
10) | Medya içerisinde fotoğraf ve videonun üretim, dağıtım ve kullanım süreçleri hakkında bilgi ve bu süreçlere katılma becerisi. | |
11) | Görsel kültürdeki küresel, bölgesel ve yerel sorunsalları anlama, analiz etme ve değerlendirme becerisi. | |
12) | Kamu iletişiminin amaçları hakkında bilgi ve bu amaçlara gözle görülür bir katkı sağlama becerisi. | |
13) | Yaratıcılığı disiplinlerarası metodlar ile geliştirip projeler gerçekleştirme becerisi. | |
14) | İletişim, sanat ve teknolojinin kesişim noktalarına dair genel kültür kazanma. |