Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Yapay ZekaIST512037.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin Koordinatörüibrahim Demir
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıYapay zeka ile ilgili temel tanım ve kavramların verilmesi, bulanık uzman sistemlerin ve uygulamaların anlaşılmasıdır
Dersin İçeriğiBilimsel zeka yöntemleri, bilim, bilgi ve bilişim, esnek yöntemler ve türleri, yapay sinir ağları, evrimsel hesaplama, olasılıkçı akıl yürütme, kaotik modelleme, temel yapay zekaya giriş ve tarihçe, bilginin gösterimi ve temsili, problem çözmede bilgi arama algoritmaları, önermeler mantığında çözümleme, mantıksal programlama (PROLOG), sezgisel programlama ve arama, mantık ve mantıksal programlama, zeka kavramının çeşitleri, yapay zeka alanının özellikleri, yaratıcılık ve yapay zeka, yapay zekanın uygulama alanları: problem çözme yöntemleri, oyun oynama ve oyun ağaçları, bulmacalar, uzman sistemler yapısı ve temel özellikleri, uzman sistemlerin kullanma alanları, bulanık uzman sistemleri ve temel özellikleri, tıpta bulanık uzman sistemleri , planlama, öğrenme, önsezi ve doğal dili anlama, temel LISP bilgilerini tanımlar
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Vasıf V Nabiyev, 2012, Yapay Zeka, Seçkin Yayıncılık
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. 1 Bilimsel zeka yöntemlerini,bilim,bilgive bilişim,esnek yöntemleri ve türlerini tanır.
  2. Yapay sinir ağlarını ve temel özellikleini kavrar
  3. Evrimsel hesaplamayı ve olasılıkçı akıl yürütme yöntemlerini tanır
  4. Bilginin gösterimini ve temsilini, problem çözmede bilgi arama algoritmalarınıve yapay zeka ile uygulamaları yapar
  5. Uzman sistemlerin yapısını ve temel özelliklerini kavrar

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Doğal ve Yapay ZekaKonu 1
2Sezgisel Problem çözümlemeKonu 2
3OyunlarKonu 3
4Uygulama Konu 3
5Bilgilerin ModellenmesiKonu 4
6Bilgilerin ModellenmesiKonu 4
7Mantıksal ProgramlamaKonu 4
8Ara Sınav 1
9Uzman SistemlerKonu 5
10Bilgisayarlı örüntü tanımlamaKonu 5
11ÖğrenmeKonu 5
12Yapay Sinir ağlarıKonu 6
13Yapay Sinir ağlarıKonu 6
14Genetik AlgoritmaKonu 7
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev130
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması144
Derse Özgü Staj
Ödev422
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok