Dersin Amacı:
Bu dersin amacı, öğrencilere Yapay Zeka' nın değişik yönlerini incelemek ve tanıtmaktır.
Dersin İçeriği:
Giriş. Programlama Dili LISP: dizi, ağaç, küme, kuyruk ve tablo yapıları. Bilgi gösterimi: Üretim kuralları, içerme hiyeyarşileri, önermesel ve yargısal hesap, çıkarım kurallan, çerçeveler, anlamsal ağlar, kısıtlamalar ve dizgesel yaklaşımlar. Arama: Hipotez ve test etme, derinlik öncelikli arama, genişlik öncelikli arama, sezgisel arama, optimal arama, oyun ağaçlan ve dönüşüklü arama, minimax arama, alpha-beta indirgeme. Öğrenme: betimleme ağaçlara, yapay sinir ağlan, Perceptronlar, genetik algoritmalar. Uzman sistemler, Doğal dil işlem, Konuşma tanıma, Bilgisayarla görü.
Dersin Öğretim Yöntemleri:
1: Anlatım, 2: Soru-Cevap, 3: Tartışma 4: Uygulama
Dersin Ölçme Yöntemleri:
A: Sınav B: Laboratuar C: Ödev D: Proje
Dikey Sekmeler
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Dersin Öğrenme Çıktıları | Program Öğrenme Sonuçları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Genel uygulama alanına sahip değişik yaklasımları geliştirebilmek. | 3,6,9 | 1,4 | A,B,C |
| LISP dili, yordamsal ve veri yapıları hakkında bilgi edinmek | 2,3,6,9 | 1,2,3,4 | A,B,C |
| Yapay Zekada arama modelleri ve soysal arama stratejilerini anlamak | 3,6,9 | 1,3, 4 | A,B,C |
| Olasılığı Yapay Zeka'da belirsizliği ele alma mekanizması olarak kullanmak. | 2,6,9 | 1,,3,4 | A,B,C |
| Öğrenme yardımı ile performansı arttıracak Yapay Zeka sistemlerinin tasarımlarını araştırmak | 3,6,9 | 1,3,4 | A,B,C,D |
| Yapay Zeka sistemlerinde bilgi temsil etme sekli olarak mantık ve uygulaması | 3,9,6 | 1,2,3,4 | A,B,C,D |
| Görüntü , doğal dil işleme, uzman sistemler gibi özel uygulamaları tanıtmak. | 3,9 | 1,2,3,4 | A,B,C,D |
Dersin Akışı
| DERS AKIŞI | ||
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Giriş ve tarihçe. | ACM 221 |
| 2 | LISP Programlama Dili. | ACM 361 |
| 3 | LAB: LISP'te program ve veri yapıları. | ACM 369 |
| 4 | Akılla Ajanlar. | ACM 366 |
| 5 | Problem Çözme, Bilgisiz arama. | ACM 361,369 |
| 6 | Arama ve sezgisel fonksiyonlar, Yerel arama, çevrim içi arama. | ACM 369 |
| 7 | ARA SINAV | |
| 8 | Kısıtların sağlanması | ACM 369 |
| 9 | Oyun oynama. | ACM 369 |
| 10 | Mantıksal etkenler, önermeler mantığı, önermeler mantığında çıkarım | ACM 363 |
| 11 | Birinci dereceden mantık, birinci dereceden mantıkta çıkarım. | ACM 361 |
| 12 | LAB: Mantıksal programlama. | ACM 361 |
| 13 | Planlama problemleri | ACM 370 |
| 14 | Uzman sistemler | ACM 369 |
| 14 | TEKRAR VE ARA SINAV | |
Kaynaklar
| KAYNAKLAR | |
| Ders Notu | Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall ISBN-13; 978-0-13-604259-4 (2010) |
| Diğer Kaynaklar | Peter Norvig, Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp An Imprint of Elsevier. Morgan Kaufmann Publishers San Francisco, CA |
Materyal Paylaşımı
| MATERYAL PAYLAŞIMI | |
| Dökümanlar | Sunumlar ve Laboratuvar Föyleri |
| Ödevler | Ödev Föyleri |
| Sınavlar | Eski Sınav Soruları öğrencilere verilmektedir. |
Değerlendirme Sistemi
| DEĞERLENDİRME SİSTEMİ | ||
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI | SIRA | KATKI YÜZDESİ |
| Ara Sınav | 2 | 66 |
| Kısa Sınav | 4 | 16 |
| Ödev | 10 | 18 |
| Toplam | 100 | |
| Finalin Başarıya Oranı | 40 | |
| Yıl içinin Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
| DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI | |||||||
| No | Program Öğrenme Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilişim sistemleri mezunu gelişen bilgisayar teknolojileriyle ortaya çıkan çoklu ortamlarda görsel ara yüzlerin tasarlanması ve geliştirilmesi için gerekli sistemlerin oluşturulması konusunda bilgi sahibidir. (ACM 112,262) | ||||||
| 2 | Bilişim sistemleri mezunu gelişen bilgisayar teknolojileriyle ortaya çıkan çoklu ortamlarda kullanıcılara amaçlarına uygun bilgisayar uygulamalarının tasarlanması, geliştirilmesi ve kullanılabilmesi için gerekli sistemlerin oluşturulması konusunda ileri bilgi sahibidir. (ACM365, 368,473) | x | |||||
| 3 | Bilgisayar biliminin temel işleyişini ve problemlerini soyut matematik çerçevesi içinde çözebilmek için gerekli algoritma veri yapılarını tasarlayabilen, geliştirilebilen ve uygulayabilen bilgi ve beceriye sahiptir. (ACM 221,222) | X | |||||
| 4 | Bilişim mezunu günümüze kadar geliştirilen yapısal yazılım geliştirme araçlarıyla amacına uygun yazılım mantığını tasarlayabilme, bu yazılımları geliştirebilme ve farklı donanım ortamlarında uç kullanıcıların kullanımına sunabilme bilgi ve becerilerine sahiptir.(ACM 311,322) | X | |||||
| 5 | Bilişim mezunu günümüze kadar geliştirilen nesne yönelimli yazılım geliştirme araçlarıyla amacına uygun yazılım mantığını tasarlayabilme, bu yazılımları geliştirebilme ve farklı donanım ortamlarında uç kullanıcıların kullanımına sunabilme bilgi ve becerilerine sahiptir (ACM 321). | X | |||||
| 6 | Bilişim mezunu bilgisayarların temel bileşeni işletim sistemlerinin işleyiş mantığını, sistemde işlerin ve kullanıcı yetkilerinin yönetimi için komutların geliştirilmesi ve farklı donanımsal ortamlarda uygulanmasını bilir.(ACM 369,370) | X | |||||
| 7 | Bilişim mezunu veri kavramı, yapıları, modelleri ile veritabanı uygulamalarını kullanma ve ilişkisel veritabanlarında veriyi erişim ve işleme araçlarını tasarlama, geliştirme ve uygulama hakkında bilgi ve becerilere sahiptir.(ACM 211, 364) | X | |||||
| 8 | Bilişim mezunu ticari amaçlı yazılımların veri depolarının modellenmesi, yazılımdan bağlanarak(aracılığıyla) veriye erişim, verilerin işlenmesi konularında ilgili yazılım araçlarıyla geliştirme ve uygulayabilme bilgi ve becerilerine sahiptir.(ACM 221,364) | ||||||
| 9 | Bilişim mezunu bilgisayar ağlarının temellerini, ağ sistemin tasarlanması ve yapılandırılması, bakımı ve sorunlarını çözebilmek için gerekli ve yeterli bilgi birikimine sahip olmak. (ACM 361, 362, 363, 463, 464) | X | |||||
| 10 | Bilişim mezunu günümüzün en büyük bilgisayar ağ olan internete özel olarak görsel ara yüzlerin ve çoklu katmanlı istemci/sunucu mimarisinde çalışabilecek yazılımların tasarlanması, geliştirilmesi ve uygulanabilmesi gerekli bilgi, beceri ve donanıma sahiptir. (ACM 365, 368, 412) | x | |||||
AKTS İş Yükü Tablosu
| AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU | |||
| Etkinlik | SAYISI |
Süresi (Saat) |
Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 2 | 2 | 4 |
| Kısa Sınav | 4 | 1 | 4 |
| Ödev | 10 | 3 | 30 |
| Final | 2(Bütünleme Dahil) | 2 | 4 |
| Toplam İş Yükü | 138 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 5.52 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||
Hiçbiri