Ders Adı Yapay Zeka Sistemleri
Ders Kodu BLG-307
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisans
Yıl 3
Dönem 5.Yarıyıl
AKTS 5
Dersi Veren(ler) Doç.Dr. Sinan UĞUZ
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 Yapay zeka ve zekâ simülasyonu kavramlarını anlamak.
2 Temel makine öğrenimi algoritmalarını kavrama (denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme).
3 Metin verilerini analiz etme, dil modellemesi ve metin sınıflandırma gibi NLP tekniklerini öğrenme.
4 Belirsizlik ve kesin olmayan durumları modelleme ve çözümleme becerisi kazanma.
5 Derin öğrenme ağlarını anlama, evrişimli ve rekürrent sinir ağlarını kullanma.
6 Uzman sistemlerin tasarımı, belirli alanlarda uzmanlık seviyesinde çözümler geliştirme yeteneği.
7 Büyük veri kümeleme, örüntü tanıma ve tahminleme tekniklerini kullanma.
8 Yapay zeka uygulamalarında etik konuları, adalet ve sorumluluk kavramlarını anlama.
DERSİN KAZANIMLARI / PROGRAM YETERLİKLERİ İLİŞKİ MATRİSİ
DKPY1PY2PY3PY4PY5PY6PY7PY8PY9PY10PY11PY12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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 Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. 2
2 Teknolojideki hızlı gelişmelere paralel olarak, hangi temel bilgilere ihtiyaç duyduğunu belirleme becerisi. 2
3 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. 2
4 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. 2
5 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürününü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi 2
6 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. 2
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. 3
8 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik,yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. 2
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. 3
10 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. 3
11 Bilişim uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın bilişim alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. 5
12 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; bilişim uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. 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 20 20
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 20 20
İşyükü Saati (30) 0
Toplam İşyükü / Saat 138    
Dersin Akts Kredisi 5    
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