PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
ELO 320	YAPAY ZEKAYA GİRİŞ	2 + 0	5. Yarıyıl

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Lisans
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Çeşitli yapay zeka yaklaşımları, temel kavramlar, arama işlemi gerektiren problemlerin çözümleri, bilgiyi ifade etme yolları, öğrenme algoritmaları, ileri yapay zeka konularında bilgi ve beceri kazandırmaktır.
Ders İçeriği	Yapay zeka kavramları. Habersiz ve haberli arattırma; kör ( blind ) arama, herustik arama, oyun tasarımı. Bilgilendirme ve sorgulama; öğrenme teorisi, öğrenme çeşitleri, yapay sinir ağları, bilgi ifade şekilleri, semantik devre, kalıp eşleştirme, belirsizlik, olasılık, planlama, grafiksel plan, Markov karar alma süreci, doğal dil işleme, görüntü, alçak seviye görüntü ve sınıflama. İleri yapay zeka uygulamaları; öğrenme, görüntü algılama, doğal dil kavramı, belirsizlik durumunda sorgulama.
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi	Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	Yapay zeka kavramlarını tanımlar.
2	Habersiz ( unimformed ) arattırma, haberli ( informed ) arattırmayı açıklar
3	Akıllı programların tasarımını ( intelligent programs ) yapar
4	Yapay zekanın çeşitli uygulamalarını açıklar.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	2	28
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	16	16
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	16	16
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			60

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

Seçili dönemde ders açılmamıştır.

Yazdır

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci