MİMARLIK
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	Güz	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)	Mimari tasarım, tasarım etkinlikleri ve araştırmaları için edindiği kuramsal /kavramsal ve kılgısal bilgiyi kullanır.
2)	Eleştirel düşünme yöntemlerini kullanarak tasarım problemlerinin çözümü için estetik, işlevsel ve yapısal gereklilikleri belirler, tanımlar ve etkin biçimde tartışır.
3)	Yapılaşmış çevrenin oluşumunda önemli girdiler olan toplumsal örüntüler ile kullanıcı gereksinmelerinin, değerlerinin ve davranışsal normların yerel, bölgesel, ulusal ve uluslararası ölçeklerdeki çeşitliliğinin farkında olur.
4)	Mimarlık alanında insan ve toplum odaklı, doğal ve yapılı çevreye duyarlı mimari tasarım yöntemleri hakkında bilgi ve beceri sahibi olur.
5)	Mimarlık ile diğer disiplinler arasındaki ilişkiyi anlama, işbirliği yapabilme, geniş kapsamlı proje geliştirebilme; bağımsız çalışmalarda ve grup çalışmalarında sorumluluk alma becerisine sahip olur.
6)	İnsan hakları ve toplumsal çıkarlar açısından sorumluluğunun bilincinde olarak, yapılaşmış çevrenin tasarımında, doğal ve kültürel değerlerin korunmasına önem verir.
7)	Mimarinin toplumsal, kültürel, çevresel konularını göz önünde tutarak, tasarım problemlerinin çözümünde, doğal ve yapay kaynakların kullanımında sürdürülebilirliğe önem verir.
8)	Mimarlık alanına ilişkin her türlü kavramsal ve kılgısal düşüncesini yazılı, sözlü ve görsel medyayı ve bilişim teknolojilerini kullanarak aktarabilir ve iletişim kurabilir
9)	Taşıyıcı sistem, yapı malzemeleri, bina servis sistemleri, yapım sistemleri, yaşam güvenliği gibi yapı teknolojisine yönelik teknik bilgileri anlama ve kullanabilme becerisi kazanır.
10)	Tasarım ve uygulama süreçlerinde yasal ve etik sorumluluklarının bilincinde olur.