| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zeka Uygulamaları | IST6117 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Bahar |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Ersoy Öz |
| Dersi Veren(ler) | Ersoy Öz |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Yapay zeka ile ilgili temel tanım ve kavramların verilmesi, bulanık uzman sistemlerin ve uygulamaların anlaşılmasıdır |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Yapay Sinir ağlarına giriş, Ypay sinir ağlarının yapıları, Danışmanlı ve danışmansız öğrenme, Yapay sinir ağları uygulamaları, Klasik ve Bulanık kümeler, Bulanık mantık Denetleyici uygulamaları, Genetik algoritma |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Bilimsel zekayöntemlerini,bilim,bilgive bilişim,esnek yöntemleri ve türlerini tanır
- Yapay sinir ağlarını ve temel özellikleini kavrar
- Uzman sistemlerin yapısını ve temel özelliklerini kavrar
- Genetik algoritma ve temel özelliklerini kavrar
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Sinir ağlarına girişi | Konu 1 |
| 2 | Yapay sinir ağlarının oluşturulması | Konu 1 |
| 3 | Yapay Sinir ağlarının yapıları | Konu 2 |
| 4 | Danışmanlı ve Danışmansız öğrenme | Konu 3 |
| 5 | Yapay Sinir ağları uygulamaları | Konu 3 |
| 6 | Bulanık Mantık | Konu 4 |
| 7 | Bulanık Mantık | Konu 4 |
| 8 | Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı | |
| 9 | Bulanık Mantık Denetleyici sistemleri | Konu 5 |
| 10 | Bulanık Mantık Denetleyici sistemleri | Konu 5 |
| 11 | Genetik algoritma | Konu 6 |
| 12 | Genetik algoritma | Konu 6 |
| 13 | Genetik algoritma | Konu 6 |
| 14 | Genetik algoritma | Konu 6 |
| 15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 1 | 30 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 6 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 4 | 15 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
