Ders Adı Yapay Zeka Sistemleri
Ders Kodu MKM-411
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisans
Yıl 4
Dönem 7.Yarıyıl
AKTS 4
Dersi Veren(ler) Doç. Dr. Bekir AKSOY
Dersin Yardımcıları -
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
Önkoşul Dersleri
Dersin İçeriği Yapay zekaya giriş, yapay zeka algoritmaları kullanım nedenleri, uzman yazılım. Bulanık mantık teorisi, klasik mantıkla karşılaştırma.Yapay sinir ağları, hata geri yayınım algoritması.Yapay sinir ağları öğrenme uygulamaları. Turing Testi, Arama yöntemleri, Planlama, Sezgisel Problem Çözme, Bilgi gösterilimi.
Dersin Verildiği Diller Türkçe
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zeka ve ilgili konularda mühendislik uygulamalarıyla bilgilendirilmelerini sağlamaktır.Zeka ve yapay zekanın anlaşılması, öğrenme ile problem çözme tekniklerinin öğrenilmesi, arama, sezgisel arama algoritmaları, yapay sinir ağları, bulanık mantık, kavram öğrenme algoritmalarının öğrenilmesi amaçlanmaktadır.
No Dersin Kazanımları  
1 Bulanık mantığı anlama becerisi,Genetik algoritma mantığını anlama becerisi, Akıllı sistemler tasarlama becerisi,Uzman sistem, sinirsel ağlar gibi teknikleri kullanarak akıllı bir sistem tasarlayabilme yeteneği,Yapay zeka ve ilgili konuları anlayabilme be
2 Genetik algoritmaların mantığını anlama becerisi,
3 Akıllı sistemler tasarlama becerisi, Uzman sistemler ve sinir ağları gibi teknikleri kullanarak akıllı sistem tasarlama becerisi, Yapay zeka ve ilgili konuları anlama becerisi
4 Akıllı sistemler tasarlama becerisi, Uzman sistemler ve sinir ağları gibi teknikleri kullanarak akıllı sistem tasarlama becerisi, Yapay zeka ve ilgili konuları anlama becerisi
5 Akıllı sistemler tasarlama becerisi, Uzman sistemler ve sinir ağları gibi teknikleri kullanarak akıllı sistem tasarlama becerisi, Yapay zeka ve ilgili konuları anlama becerisi
DERSİN KAZANIMLARI / PROGRAM YETERLİKLERİ İLİŞKİ MATRİSİ
DKPY1PY2PY3PY4PY5PY6PY7PY8PY9PY10PY11PY12
1
2
3
4
5
5-Çok Yüksek İlişkili 4- Yüksek İlişkili 3-Orta İlişkili 2- Zayıf İlişkili 1-Çok Zayıf İlişkili 0-İlişkisiz
Hafta Konular  
1 Yapay Zeka'nın Tanımları. Zeka Testleri. Turing Testi ve Çin Odası Testi.
2 Sezgisel Problem Çözme: NP Problemler, A* algoritması, Sezgisel Problem Örnekleri.
3 Sezgisel Problem Çözme: Greedy En İyi Önce Arama, Tepe Tırmanma, Benzetimli Tavlama Algoritmaları. Sezgisel Problem Örnekleri.
4 Yapay Sinir Ağları, Yapay sinir ağlarında öğrenme, perceptron, Geri yayılım algoritmaları..
5 Yapay Sinir Ağları, Yapay sinir ağlarında öğrenme, perceptron, Geri yayılım algoritmaları..
6 Yapay Sinir Ağları, Yapay sinir ağlarında öğrenme, perceptron, Geri yayılım algoritmaları..
7 Bulanık Mantık.Bulanık ve klasik kümeleri karşılaştırma, Bulanık mantıkta küme işlemleri, bulanık denetim Sistemi
8 Bulanık Mantık.Bulanık ve klasik kümeleri karşılaştırma, Bulanık mantıkta küme işlemleri, bulanık denetim Sistemi
9 Vize Sınavı,Vize Sınavı,Vize Sınavı,Vize Sınavı,Vize Sınavı,Vize Sınavı
10 Genetik algoritmalar, genetik algoritma parametreleri, gezgin satıcı problemi
11 Genetik algoritmalar, genetik algoritma parametreleri, gezgin satıcı problemi
12 Olasılık ve uzman sistemler üzerine çalışmalar ve değerlendirmeler.
13 Makine Öğrenmesi ve algoritmaları. Sınıflandırma ve kümeleme teknikleri.
14 Genel dönem değerlendirmesi ve yapay zekanın geleceği üzerine tartışmalar.
No Bölüm Öğrenme Çıktısı Katkı Düzeyi
1 Mühendislik Bilgisi: Mezunlarımız matematik, fen bilimleri, temel mühendislik prensipleri ve mekatronik mühendisliğine özel konular üzerine derinlemesine bilgiye sahip olacaklar; bu bilgileri karmaşık mühendislik problemlerini çözümlemede etkin bir şekilde kullanabileceklerdir. 2
2 Problem Analizi: Mezunlarımız karmaşık mühendislik problemlerini sürdürülebilir kalkınma hedefleri çerçevesinde tanımlayabilir, formüle edebilir ve analiz edebilir; bu süreçte gerekli bilimsel, matematiksel ve mühendislik temelli bilgiyi uygulayabilirler. 2
3 Mühendislik Tasarımı: Mezunlarımız, gerçekçi kısıtlar altında ve sürdürülebilirlik gereksinimlerini gözeterek karmaşık mühendislik problemleri için yaratıcı ve etkili çözümler tasarlayabileceklerdir. Bu çözümler, sistemlerin, süreçlerin, cihazların veya ürünlerin tasarımını içerebilir. 2
4 Teknik ve Araçların Kullanımı: Mezunlarımız, karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümü için gerekli olan modern mühendislik ve bilişim araçlarını, teknikleri ve kaynakları etkili bir şekilde seçebilir ve kullanabilirler. 2
5 Araştırma ve İnceleme: Mezunlarımız, karmaşık mühendislik problemlerini incelemek ve çözmek amacıyla gerekli araştırma yöntemlerini uygulayabilir; literatür araştırması yapabilir, deneyler tasarlayıp yürütebilir, veri toplayabilir ve analiz edebilirler. 2
6 Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mezunlarımız, mühendislik çözümlerinin topluma, ekonomiye, sağlık ve güvenliğe, çevreye ve sürdürülebilirliğe global etkilerini anlar ve bu bilinçle hareket ederler. 2
7 Etik Davranış: Mezunlarımız, mühendislik etiğine uygun davranış sergileyebilir, profesyonel sorumlulukların bilincinde olup çeşitliliği kapsayıcı ve ayrımcılık yapmayan bir tutum sergileyebilirler. 3
8 Bireysel ve Takım Çalışması: Mezunlarımız, hem bireysel olarak hem de çok disiplinli takımlar içinde etkili bir şekilde çalışabilme yeteneğine sahiptir; yüz yüze, uzaktan veya hibrit ortamlarda takım üyesi veya lider olarak görev alabilirler. 2
9 Sözlü ve Yazılı İletişim: Mezunlarımız, çeşitli dinleyici ve okuyucu kitlelerine uygun, etkili sözlü ve yazılı iletişim kurabilir; teknik bilgiyi açık ve anlaşılır bir şekilde aktarabilirler. 3
10 Proje Yönetimi: Mezunlarımız, projeleri yönetme ve ekonomik analiz yapma konularında bilgili olup, girişimcilik ve yenilikçilik konusunda farkındalığa sahiptir. 3
11 Yaşam Boyu Öğrenme: Mezunlarımız, bağımsız ve sürekli öğrenme becer isine sahip olup, yeni ve gelişen teknolojilere uyum sağlayabilir ve teknolojik değişimleri sorgulayabilirler. Bu yetenek, onların profesyonel gelişimlerini sürekli destekler ve mühendislik alanındaki yeniliklere ayak uydurabilmelerini sağlar. 5
12 Çevresel ve Toplumsal Duyarlılık: Mezunlarımız, mühendislik projelerinin çevresel dengeler üzerindeki etkilerini değerlendirme yeteneğine sahiptir. Bu projeleri toplumsal ihtiyaçlar ve çevresel sürdürülebilirlik perspektifleri gözetilerek tasarlayıp uygulayabilirler. 4
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 100
Kısa Sınav 0 0
Ödev 0 0
Devam 0 0
Uygulama 0 0
Labaratuvar 0 0
Proje 0 0
Atölye 0 0
Seminer 0 0
Arazi Çalışması 0 0
Sözlü sınav 0 0
Portfolyo 0 0
Doküman İncelemesi 0 0
Performans değerlendirme 0 0
Sunum 0 0
Alan Çalışması 0 0
Vaka Çalışması 0 0
Video Kaydı 0 0
Öz değerlendirme 0 0
Akran Değerlendirme 0 0
Eşleştirme Testleri 0 0
Çoktan seçmeli test 0 0
Kısa Cevaplı test 0 0
Kontrol listeleri 0 0
Dereceleme Ölçekleri 0 0
Zihin Haritalama 0 0
Araştırma yazısı 0 0
Çevrimiçi anket 0 0
Çevrimiçi Kısa sınav 0 0
TOPLAM 0
Yıliçinin Başarıya Oranı 40
Finalin Başarıya Oranı 60
TOPLAM 100
AKTS kredilerinin belirlenmesinde öğrenci işyükü anketlerinden faydalanılmaktadır.
Etkinlik Sayısı Süresi Toplam
Ders Süresi (Sınav Haftaları Hariç) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 4 56
Ödevler 0 0 0
Sunum 0 0 0
Proje 0 0 0
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 1 4 4
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 4 4
İşyükü Saati (30) 0
Toplam İşyükü / Saat 106    
Dersin Akts Kredisi 4    
Ders Notu Yapay Zeka ve Büyük Veri Kitap Serisi 1: YAPAY ZEKA VE BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİLERİ VE YAKLAŞIMLARI Ali Şenol, Cansu Büyük, Emel Kızılkaya Aydoğan, Gizem Gültekin Várkonyi, Gül Özkan Kızılırmak, Mihrimah Özmen, Miraç Barış Usta, Mustafa Umut Demirezen, Özge Demirdelen, Salih Himmetoğlu, Selçuk Bayer, Sezai Furkan Pür, Şenol Kandemir, Şeref Sağıroğlu, Şerife Büyükköse, Yavuz Canbay, Yılmaz Delice Nobel Akademik Yayıncılık
Diğer Kaynaklar Yapay Zeka ve Büyük Veri Kitap Serisi 1: YAPAY ZEKA VE BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİLERİ VE YAKLAŞIMLARI Ali Şenol, Cansu Büyük, Emel Kızılkaya Aydoğan, Gizem Gültekin Várkonyi, Gül Özkan Kızılırmak, Mihrimah Özmen, Miraç Barış Usta, Mustafa Umut Demirezen, Özge Demirdelen, Salih Himmetoğlu, Selçuk Bayer, Sezai Furkan Pür, Şenol Kandemir, Şeref Sağıroğlu, Şerife Büyükköse, Yavuz Canbay, Yılmaz Delice Nobel Akademik Yayıncılık
Materyal
Dökümanlar
Ödevler
Sınavlar
Materyal Diğer
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri