| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zeka | BLM404 | Zorunlu | Lisans | 4 | Bahar | 4 |
Öğretim Elemanı Adı
Dr. Öğr. Üyesi Fidan KAYA GÜLAĞIZ
Prof. Dr. Sevinç İLHAN OMURCA
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Yapay Zekaya giriş yapar
2) Bilgi ve Sebep konusunu kavrar
3) Planlama yapar
4) Öğrenme konusunu kavrar
5) Yapay Zeka Aramalarını kavrar
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | |||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ||
| Öğrenme Kazanımları | |||||||||||||
| 1 | Düşük | Düşük | Düşük | Orta | Düşük | ||||||||
| 2 | Düşük | Orta | Orta | Düşük | Orta | Düşük | |||||||
| 3 | Orta | Orta | Orta | Orta | Düşük | ||||||||
| 4 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Düşük | ||||||||
| 5 | Yüksek | Orta | Orta | Orta | |||||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
Karar Verme Bulanık Mantık Yapay Sinir Ağları
Dersin İçeriği
Arama stratejileri. Buluşsal programlama. Teorem ispatlama. Oyunlar ve bulmacalar. Örüntü tanıma. Bilgi gösterimi. Konuşma tanıma. Görüntü tanıma. Doğal dil işleme. Yapay zeka dilleri. Algoritma örnekleri ve bu örneklerin LISP, PROLOG ve diğer diller uygulamaları.
Haftalık Ders İzlencesi
1) Giriş2) Akıllı Ajanlar
3) Problem Çözme
4) Sezgisel Arama
5) Oyunlar
6) Bilgi Temsili ve Planlama
7) Ara sınav
8) Bilgi temsili ve planlama
9) Örneklerden Öğrenme
10) Örneklerden Öğrenme
11) Bulanık Mantık
12) Doğal Dil İşleme
13) Takviyeli Öğrenme
14) Proje
15) proje
16) final sınavı
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Ödev Notunun Başarıya Oranı |
40% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
60% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte