| | | | | | | | | | | | ISPARTA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ PROGRAM DERS BİLGİ PAKETİ DERS İÇERİĞİ |
| | | | | | | |
| | | | | | | | | | | Bölüm | Yalvaç Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Programcılığı | DERS BİLGİLERİ(Revizyon Tarihi:05.01.2023 12:20:00) | Ders Kodu | Ders Adı | Kredi Teorik | Kredi Pratik | Kredi Lab/U | Kredi Toplam | Kredi Ects | Yarı Yılı | BPR-3273 | Yapay Zeka | 3,0 | 0,0 | 0,0 | 3,0 | 3,0 | 3. Yarıyıl | Dersin Dili | Türkçe | Ders Düzeyi | ÖNLİSANS TYYÇ:5.DÜZEY EQF-LLL:5.DÜZEY QF-EHEA:KISA DÜZEY | Dersin Türü | Seçmeli | Dersi Verenler | Öğr. Gör. Çilem Koçak | Dersin Yardımcıları | Yapay Zeka - Problemler - Yöntemler, Vasif Vagifoğlu Nabiyev, Seçkin Yayıncılık Artifical Intelligence A Modern Approach - Stuart Russell | Ofis Yeri | | E-Posta | | Ofis Görüşme Saatleri | | İş Telefonu | | Dersin Amacı | Dersin amacı öğrencilere yapay zeka konusundaki temel teknik ve yöntemler konusunda bilgi sağlamak ve öğrencilerin yapay zeka yöntemlerini pratik problemlerin çözümünde kullanabilme becerisine sahip olmalarını sağlamaktır. | Dersin İçeriği | Yapay zekanın temel kavram ve yöntemleri. Yapay zeka kullanarak problem çözme; problem bilgisi kullanan ve kullanmayan arama yöntemleri. Lokal arama yöntemleri ve benzetilmiş tavlama algoritması. Meta-sezgisel algoritmalar. Yapay sinir ağlarına giriş. | Önkoşul Dersleri | | Dersi İşleyiş Yöntemi | Uzaktan Öğretim | DERSİN KATEGORİSİ | Dersin Kategorisi (Genel) | Katkı Düzeyi (%) | Temel Mesleki Ders | 40 | Uzmanlık/Alan Dersi | 0 | Destek Dersi | 20 | Beceri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersi | 20 | Aktarılabilir Beceri Dersi | 20 |
| |
|
| | | | | | | | DERSİN KAZANIMLARI(Revizyon Tarihi:05.01.2023 12:20:00) | | Veri, Bilgi ve Büyük veri tanımını kavrar | | Veri ile bilgi arasındaki ilişkiyi formülize eder. | | Verilen probleme uygun Yapay Zeka metodunu seçebilir.
| | Bilginin temsil yollarını, avantaj ve dezavantajlarını bilir. | | Bir örnek proje üzerinde uygulama çalışması yaparak pekiştirilmesi |
|
| | | |
|
|
| |