İŞLETME YÖNETİMİ (TÜRKÇE) | |||||
Önlisans | TYYÇ: 5. Düzey | QF-EHEA: Kısa Düzey | EQF-LLL: 5. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
CMP4501 | Yapay Zeka ve Uzman Sistemlere Giriş | Bahar 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: | ÖNLİSANS |
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) | İşletme yönetimi alanında edindiği teorik bilgileri çalışma hayatında kullanır. | |
2) | İşletmenin yönetim fonksiyonlarını kullanabilme yeteneğine sahip olur ve yeni yönetim tekniklerini takip eder. | |
3) | İşletmenin hukuki sorumluluklarını yerine getirebilecek, ilgili mevzuatı takip edip uygulayabilecek bilgi ve donanıma sahip olur. | |
4) | Alanının gerektirdiği düzeyde bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır, teknolojik değişiklikleri takip ederek yeni teknolojileri işletme sistemlerine uyarlar. | |
5) | Mesleki uygulamalarda karşılaşılan sorunları tanımlar, analiz eder ve çözüm önerileri getirir. | |
6) | İşletmenin finansal analizini yaparak finansal sorunlarına çözüm önerileri getirir. | |
7) | İşletmenin insan kaynaklarını işletme amaçları doğrultusunda verimli biçimde çalışmasını ve gelişmesini sağlar. | |
8) | Üretim ve pazarlamanın temel işlevlerini bir bütün olarak kavrar, yeni üretim ve pazarlama tekniklerini uygular. | |
9) | İşletmelerde maliyet hesaplamalarını yapar, muhasebe kayıtlarını tutar, mali tabloları hazırlar ve yorumlar. | |
10) | Piyasanın ihtiyaç duyduğu nitelikli elemanlarda aranan mesleki etik değerlere sahip olur, yazılı ve sözlü iletişimde Türk dilini etkin kullanır; alanıyla ilgili uluslararası yazışmaları yapabilecek mesleki yabancı dil bilgisine sahiptir. | |
11) | Mesleği ile ilgili ulusal ve uluslar arası çerçevede güncel ve ekonomik gelişmeleri takip eder ve uygular. | 2 |