| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Uzman Sistemler | MEN512 | Seçmeli | Yüksek lisans | 1 | Bahar | 8 |
Öğretim Elemanı Adı
Dr. Öğr. Üyesi Pınar YILDIZ KUMRU
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) yapay uzmanlığı tanımlar
2) bilgi mühendisliği çalışması yapar
3) arayüz tanımlar
4) çıkarımda bulunur
5) uzman sistem tasarlar
6) uzman sistem iyileştirir
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||
| 1 | Orta | Orta | ||||
| 2 | Orta | Orta | Düşük | Düşük | Düşük | |
| 3 | Orta | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | |
| 4 | Orta | Orta | Düşük | Düşük | Düşük | |
| 5 | Orta | Orta | Orta | Düşük | Düşük | |
| 6 | Orta | Orta | Düşük | Düşük | Düşük | |
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
Yok
Dersin İçeriği
Yapay Zekaya Genel Bakış ve Kapsam Yapay Zekada Yaklaşımlar Kullanıldığı alanlar Uzman Sistem Kavramı Uzman Sistemlerde Bilginin Organizasyonu Yönetim bilgisinin elde edilmesi, doğrulanması ve sunumu Çıkarım Mekanizması; Uzman Sistemlerin İnşa Edilmesi; Uzman Sistem Geliştirme Metodolojisi Sinir Ağlarına Giriş; Sinir Hesaplamaları; Uzman sistemlerde bulanık düşünce Uzman sistemlerde veri yönetimi Uzman sistemlerd veri zarflama teknikleri
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı |
30% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
70% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte