DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
CENG 417YAPAY ZEKA3 + 05. Yarıyıl5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilerin yapay zekânın temel teknik ve mekanizmalarını içerecek şekilde yapay zeka konusuna giriş yapmalarını sağlamaktır. Bu dersi tamamlayan öğrencilerin yapay zekânın tarihsel ve kavramsal gelişimini, yapay zekânın amaçları ve bu amaçlara ulaşmak için kullandığı yöntemleri, yapay zekânın toplumsal ve ekonomik rolünü anlaması ve problemleri analiz ederek yapay zekâ tekniklerinin nerede kullanılabileceğinin belirlenmesi ve yapay zekâ tekniklerini kullanabilmesi amaçlanmaktadır.
Ders İçeriği Yapay zekaya giriş, Doğal ve Yapay Zeka, Turing Testi, Arama yöntemleri, Planlama, Sezgisel Problem Çözme, Bilgi gösterilimi, Yüklem Mantığı, Yapay Zeka Programlama Dilleri, Common Lisp ile programlama, Oyun Teorisi, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, Yapay Zeka Uygulamaları.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Yapay Zeka kavramlarının öğrenilmesi
2Uygulama alanlarının anlaşılması
3Bir örnek proje üzerinde uygulama çalışması yaparak pekiştirilmesi

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 01      555435
ÖK 02      555555
ÖK 03      444444
Ara Toplam      141414131214
Katkı000000555445

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14342
Ödevler21020
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11010
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)11616
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






130

5

DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2017-2018 Güz1SEZAİ TOKAT

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu:  CENG 417 Dersin Adı:  YAPAY ZEKA
Saat (T+P) : 3 + 0   Şube No : 1   Öğretim Dili: Türkçe Şube Dönemi :  2017-2018 Güz
Öğretim Elemanı :  PROFESÖR SEZAİ TOKAT E-Mail:  stokat@pau.edu.tr, İç Hat:  296 3201,
Ders Yeri Derslik Belirtilmemiştir.
Amaç : Bu dersin amacı öğrencilerin yapay zekânın temel teknik ve mekanizmalarını içerecek şekilde yapay zeka konusuna giriş yapmalarını sağlamaktır. Bu dersi tamamlayan öğrencilerin yapay zekânın tarihsel ve kavramsal gelişimini, yapay zekânın amaçları ve bu amaçlara ulaşmak için kullandığı yöntemleri, yapay zekânın toplumsal ve ekonomik rolünü anlaması ve problemleri analiz ederek yapay zekâ tekniklerinin nerede kullanılabileceğinin belirlenmesi ve yapay zekâ tekniklerini kullanabilmesi amaçlanmaktadır.
İçerik : Yapay zekaya giriş, Doğal ve Yapay Zeka, Turing Testi, Arama yöntemleri, Planlama, Sezgisel Problem Çözme, Bilgi gösterilimi, Yüklem Mantığı, Yapay Zeka Programlama Dilleri, Common Lisp ile programlama, Oyun Teorisi, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, Yapay Zeka Uygulamaları.
Devam Zorunluluğu : Dersin Devam Yüzdesi : %
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
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 Oyunlar, Oyun Kuramı
5 Simpleks Yöntemi, Minimaks Yöntemi, Alfa-Beta Budama
6 Yüklem Mantığı.
7 Mantıksal Programlama.
8 Genetik algoritmalar
9 Vize Haftası.
10 Yapay Sinir Ağları
11 Yapay Sinir Ağları
12 Yapay Sinir Ağları
13 Bulanık Mantık.
14 Bulanık Mantık
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
KaynaklarKaynak Dili
Vasif Vagifoğlu Nabiyev, Yapay Zeka, 5. baskı, Nisan 2016, Seçkin Yayıncılık.Türkçe
S. RAJASEKARAN,G.A. VIJAYALAKSHMI PAI, Neural Networks, Fuzzy Systems and Evolutioary Algorithms, 2. baskı, PHI Learning, Delhi, 2017.English
Stuart Russell, ‎Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, Pearson, 2016.English
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı60Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav40Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları