Anasayfa » Akademik Birimler » Kimya-Metalurji Fakültesi » Matematik Mühendisliği Bölümü » Dersler » Yapay Zeka
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Yapay ZekaMTM462235300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Matematik Mühendisliği Lisans Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Matematik Lisans Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimMatematik Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüMert Bal
Dersi Veren(ler)Mert Bal, Nilgün Güler Bayazıt
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıYapay zeka algoritmalarını öğrenmek ve yapay zeka yöntemlerini kullanarak problem çözme yeteneği kazanmak.
Dersin İçeriğiMantıksal etmenler, birinci mertebeden mantık, birinci mertebeden mantıkta çıkarım, Prolog, bilgisiz arama yöntemleri, bilgili arama yöntemleri, sezgisel fonksiyonlar, lokal arama, optimizasyon yöntemleri, oyun algoritmaları, kısıt sağlama problemleri, bilgi temsili, belirsizliği ölçme, olasılıksal akıl yürütme, uzman sistemler.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice-Hall, Inc., 1995.
  • Prof. Dr. Vasif V. Nabiyev, Yapay Zeka, Seçkin Kitabevi, 3.baskı, 2010.
  • Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann, 1998.
  • Richard Neopolitan, Xia Jiang, Contemporary Artificial Intelligence, CRC Press, 2012.
  • George F. Luger, Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Addison Wesley, 2004.
  • Ivan Bratko, Prolog Programming for Artificial Intelligence, Pearson Education, 2011.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Yapay zeka yöntemleriyle çözülebilecek problemleri tanır.
  2. Yapay zeka algoritmalarını öğrenir.
  3. Verilen problemi uygun yapay zeka yöntemi ile çözebilir.
  4. Verilen probleme uygun arama yöntemlerini seçebilir.
  5. Prolog programlama dilinin temellerini öğrenir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Yapay Zekaya Giriş
2Akıllı Etmenler
3Problem Çözme
4Bilgisiz Arama Yöntemleri
5Bilgili Arama Yöntemleri, Sezgisel Fonksiyonlar, Lokal Arama, Optimizasyon Yöntemleri
6Rekabet Ortamında Arama, Oyun Algoritmaları
7Kısıt Sağlama Problemleri
8Ara Sınav 1
9Bilgi Temsili
10Mantıksal Etmenler, Önermesel Mantık
11Birinci Derece Mantık, Prolog Programlama Dili
12Uzman Sistemler
13Belirsizlik Ölçümü ve Belirsizlik Yöntemleri
14Ara Sınav 2
15
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar260
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması149
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)25
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)12
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok