DERS TANITIM BİLGİLERİ


Dersin Adı
Yapay Zeka ve Uzman Sistemler
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
SE 420
Güz/Bahar
3
0
3
4
Ön Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(lar) -
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilere Yapay Zeka’ nın değişik yönlerinin incelemesini vermektir.The goal of this course is to provide students with a survey of different aspects of Artificial Intelligence (AI).
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Genel uygulanabilir değişik yaklaşımlar geliştirebilmek.
  • Yapay Zeka arama modelleri ve soysal arama stratejileri'ni anlamak.
  • Bayesian ağlar ile olasılığı Yapay Zeka'da belirsizliği ele alma mekanizması olarak kullanmak.
  • Öğrenmeyi kullanarak bir işi daha iyi yapmaya çalışan Yapay Zeka sistemlerinin tasarımlarını araştırmak.
  • Mantığı , Yapay Zeka sistemlerinde bilgi temsil etme şekli olarak sunmak.
  • Bilgisayarla görüntü , doğal dil işleme ve robotik gibi özel alanları adreslemek.
Ders Tanımı Bu ders Yapay Zeka’ yı tanıtır. Bu derste hesaplamalı zekanın en temel elemanları olan teoriler, matematiksel biçimcilikler, ve algoritmalar incelenir. İncelenecek konular: arama, mantıksal betimleme ve mantıklı düşünme, otomatik planlama, belirsizlik ile temsil etme ve mantıklı düşünme, belirsizlik altında karar verme, ve öğrenme.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
X
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş: YZ(Yapay Zeka) ve Uzman Sistemler Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach Ch 1
2 Giriş: YZ Akıllı Etmenler YZ Dillerine Örnekler: Common Lisp, Prolog Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
3 Arama ile Problem Çözme I Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
4 Arama ile Problem Çözme II Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
5 Arama ile Problem Çözme III Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
6 Uzman Sistemler I Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
7 Uzman Sistemler II Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
8 Uzman Sistemler III Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
9 ARASINAV Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
10 YZ: Doğal Dil İşleme Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
11 YZ: Makine Öğrenmesi I Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
12 YZ: Makine Öğrenmesi II Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
13 AI: Information Retrieval Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
14 YZ: Bilgi Geri Getirim Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
15 Dönemin gözden geçirilmesi  
16 Dönemin gözden geçirilmesi  
Dersin Kitabı Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010, ISBN10: 0132124114. Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
Önerilen Okumalar/Materyaller Internet

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
1
10
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
5
20
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
2
40
Proje
Çalıştay
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
30
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
Toplam

Yarıyıl İçi Aktivitelerinin Başarı Notuna Katkısı
10
100
Yarıyıl Sonu Aktivitelerinin Başarı Notuna Katkısı
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
4
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
5
8
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
2
20
Proje
Çalıştay
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
37
Final / Sözlü Sınav
1
    Toplam
225

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Gerçek hayata ilişkin sorunları tanımlayarak, yazılım proje, süreç ve ürününe ait fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan özellikleri tanımlayabilmek X
2 Yazılım mimarisi, bileşenleri, arayüzleri ve sisteme ait diğer bileşenleri tanımlayabilmek X
3 Kodlama, doğrulama (verification), birim testleri (unit testing) ve hata ayıklama (dubugging) konularını da içerecek şekilde yazılım geliştirebilmek X
4 Programın davranışlarını, yürütüm koşullarını, ve beklenen sonuçlara göre yazılımı sınayarak doğrulayabilmek X
5 Yazılımın çalışması sırasında, çalışma ortamının değişmesi, yeni kullanıcı istekleri ve yazılım hatalarının ortaya çıkması ile meydana gelen bakım faaliyetlerine yönelik işlemleri yapabilmek X
6 Yazılımın yaşam sürecinde, yazılımın diğer yazılım sistemleri ile olan entegrasyonunu sağlamak, yazılımda yapılan değişiklikleri yönetmek, yazılımın piyasa sürümlerini ve ara sürümlerini sistematik olarak planlayabilmek, izleyebilmek ve denetleyebilmek X
7 Yazılım mühendisliğine yönelik gereksinimlerin anlaşılması, olurluluk çalışmalarına göre hedeflerin saptanması, süreçlerin planlanması, çıktıların belirlenmesi, kaynak planlamalarının yapılması, maliyetlerin saptanması, kaynakların tahsisi, risk yönetimi, kalite planlaması konularında bilgi sahibi olmak X
8 Yazılım mühendisliği süreçlerini tanımlayabilme, uygulayabilme, değerlendirebilme, ölçme, yönetme, değiştirme ve geliştirme konularında bilgi sahibi olmak X
9 Yazılım gereksinimi, tasarımı, geliştirmesi, sınaması, bakımı, yapılanışı, yönetimi ve kalitesi konularındaki çeşitli araçları ve yöntemleri bilmek, kullanabilme pratiğine sahip olmak X
10 Yazılım yaşam döngüsü süreçlerinde, yazılım kalitesi, kalite modelleri ve karakteristikleri konularını bilmek, temel kalite ölçümlerini yapabilmek ve bunları yazılım geliştirme, doğrulama ve sınama konularıyla birlikte yorumlayabilmek X
11 Başta bilgisayar mühendisliği, yönetim, matematik, proje yönetimi, kalite yönetimi, yazılım ergonomisi ve sistem mühendisliği olmak üzere, yazılım mühendisliği ile ortak sınırlara ve değerlere sahip diğer disiplinler hakkında bilgi sahibi olmak X
12 Genelde mühendislik özelde yazılım mühendisliği kültürü ve etik anlayışını kavrayabilmek, uygulayabilecek temel bilgilere sahip olmak X
13

Yabancı dil kullanarak konusuna ait yayınları takip edebilmek, meslektaşları ile iletişim kurabilmek

X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 

İzmir Ekonomi Üniversitesi | Sakarya Caddesi No:156, 35330 Balçova - İZMİR Tel: +90 232 279 25 25 | webmaster@ieu.edu.tr | YBS 2010