DİJİTAL OYUN TASARIMI
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:	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.

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)	İletişim alanında oyunun kavramsal olarak önemini anlayıp, oyuncuyu merkeze alan tasarım odaklı uygulama yapabilme yeteneği kazandırmak.
2)	Çeşitli perspektiflerden bilgi ve fikirleri analiz ederek, sentezlemek ve değerlendirebilmek.
3)	Oyun türlerini, etkileşim ve anlatım biçimlerini oluşturan temel öğeleri analiz edebilme ve başarılı bir oyun oluşturmak için nasıl kullanıldığını anlamak.
4)	Oyun tasarımı teorilerini ve metodolojilerini anlamak ve oyun geliştirirken kullanmak; hedef kitleye göre eğlenceli, çekici, içine alan ve öğretici oyunlar yapmak.
5)	Oyun geliştirmede kullanılan teknolojileri ve bilişim temellerini anlamak; oyun motorlarının kullanımına hakim olmak.
6)	Oyunlarda 2B ve 3B karakterler ile animasyonlarının yaratılması sürecine hakim olmak.
7)	Oyuncu deneyimini anlama, ölçme teorileri ile metodolojilerini kavramak ve oyun üretimi sürecinde bu bilgilerden faydalanmak.
8)	Oyunların tasarım yoluyla nasıl bir fikri, bir mesajı ve bir duyguyu ilettiğini kavramak oyun üretimi sürecinde bu bilgilerden faydalanmak.
9)	Oyun tasarımı ve geliştirme sürecini, gerekli dokümantasyonu yaparak yönetebilmek; bu dokümantasyon ile oyun üretim bandını takip edebilmek.
10)	Oyun geliştirme takımlarının yapısını ve çalışma biçimlerini; takım üyelerinin sorumluluklarını ve işbirliği yöntemlerini kavramak ve pratikte uygulayabilmek.
11)	Geliştirme dışında bir oyunun yayın sürecini endüstri standartlarında kavrayabilmek ve pratiğe dökebilmek.
12)	Bir video oyununu oyunculara, yatırımcılara ve yayıncılara tanıtabilmek; ortaya çıkan oyun fikrinin veya oyunun özelliklerini ve potansiyel ticari kazanımlarını etkin bir şekilde iletebilmek adına pazarlama konusuna hakim olmak.