Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
YBS 483YAPAY ZEKA UYGULAMALARI3 + 05. Yarıyıl5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Yapay Zeka ile gerçek yaşamdan öğrenme, çıkarsama, optimizasyon, tahminleme, sınıflandırma ve tanıma problemlerini yapay zeka çözebilmesi amaçlanmaktadır.
Ders İçeriği Yapay zeka dilleri anlatılacak ve modern programlama dilleri (python, C#, matlab) ile AI tabanlı programlar yaptırılacaktır. Bunlar yapay Zeka Problemleri, Makine Öğrenmesi ve Algılama, Uzman Sistemler, görüntü işlem, Optimizasyon, Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar, Doğal Dil İşleme, Robotbilim Uygulamalarıdır.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Gerçek yaşamdan öğrenme, çıkarsama, optimizasyon, tahminleme, sınıflandırma ve tanıma problemlerini yapay zeka ile çözme yeteneği kazanmak.
2Yapay Zeka’nın temel kavramlarını, tekniklerini, matematik ve yazılım altyapısını öğrenerek uygulayabilme yeteneği kazanmak.
3Zeki yazılımlar geliştirme yeteneği kazanmak
4Python, matlab gibi yapay zeka dillerini ve araçlarını tanımak, kullanabilme yeteneği kazanmak.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 001            
ÖK 002            
ÖK 003            
ÖK 004            
Ara Toplam            
Katkı000000000000

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 2022-2023 Güz1HAMİD YEŞİLYAYLA


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
YBS 483 YAPAY ZEKA UYGULAMALARI 3 + 0 1 Türkçe 2022-2023 Güz
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Öğr. Gör. HAMİD YEŞİLYAYLA hyesilyayla@pau.edu.tr İİBF C0017 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Yapay Zeka ile gerçek yaşamdan öğrenme, çıkarsama, optimizasyon, tahminleme, sınıflandırma ve tanıma problemlerini yapay zeka çözebilmesi amaçlanmaktadır.
İçerik Yapay zeka dilleri anlatılacak ve modern programlama dilleri (python, C#, matlab) ile AI tabanlı programlar yaptırılacaktır. Bunlar yapay Zeka Problemleri, Makine Öğrenmesi ve Algılama, Uzman Sistemler, görüntü işlem, Optimizasyon, Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar, Doğal Dil İşleme, Robotbilim Uygulamalarıdır.
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 Temel Kavramlar, Yapay Zeka tarihi ve felsefesi
2 Temel Kavramlar, Yapay Zeka tarihi ve felsefesi
3 Zeki Ajanlar
4 Yapay Zeka ile Problem Çözme ve Arama Algoritmalarına Giriş
5 Problem Bilgisi Kullanmayan Arama Algoritmaları
6 Sezgisel Arama
7 Oyun Problemleri
8 Üst-Sezgisel Arama Yöntemleri
9 Görüntü İşleme
10 Yapay Sinir Ağları
11 Bilgi Tabanlı Ajanlar
12 Birinci Dereceden Mantık
13 Birinci Dereceden Mantıkta Çıkarsama
14 Olasılık Tabanlı Çıkarsama
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
KaynaklarKaynak Dili
Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, Second EditionEnglish
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