Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY ZEKA Birinci Düzey HM 506 5 3.00 3.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Yok
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
Dersin Amacı Yapay sinir ağlarını ve bulanık mantık tabanlı sonuç çıkarma yöntemlerini anlamak ve problem çözmek
Dersin Tanımı Biyolojik nöronların ve insanların yaptığı gibi sonuç çıkarımlarının çalışma ilkelerini matematik ve bilgisayar algoritmalarıyla taklit eden modelleme yöntemleri

Dersin İçeriği
1 İnsan beyni ve öğrenme
2 Yapay nöron ve ağları
3 Geriyayılım öğrenme algortiması
4 Geriyayılım öğrenme algortiması
5 Çok Katmanlı Perseptron Ağı
6 Radyal Bazlı Fonksiyon Ağı
7 LVQ Ağı
8 SOM Ağı
9 Bulanık mantık
10 Bulanık mantık
11 Bulanık mantık
12 Bulanık mantık
13 Yapay zeka tabanlı optimizasyon
14 Yapay zeka tabanlı optimizasyon
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 İnsan beyninin temel yapısını ve öğrenme sürecini taklit eden sistemleri anlamak ve karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanmak.
2 ---
3 ---
4 ---
5 ---
6 ---
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 PÇ1.Kuramsal ve kavramsal bilgi: Sanat tarihi, çağdaş sanat kuramları, görsel kültür ve estetik alanlarına ilişkin kuramsal ve kavramsal bilgileri açıklar, tartışır ve sanat üretimiyle ilişkilendirir.
2 PÇ2.Sanatın bağlamsal analizi: Sanatsal üretimleri tarihsel, kültürel, toplumsal ve politik bağlam içerisinde ele alır; sanatın toplum ve kültürle ilişkisini eleştirel bir bakış açısıyla yorumlar.
3 PÇ3. Yaratıcı sanat üretimi: Geleneksel ve çağdaş sanat teknikleri, medya ve malzemeleri yaratıcı ve kavramsal bir yaklaşımla kullanır; disiplinlerarası sanat üretimi ve deneysel uygulamalar geliştirir.
4 PÇ4. Kavramsal sanat geliştirme: Sanatsal üretim süreçlerini araştırma, kavramsal geliştirme, taslak oluşturma, uygulama ve sonuçlandırma aşamalarını kapsayan araştırma temelli bir yöntemle planlar ve yönetir.
5 PÇ5. Disiplinlerarası üretim: Sanatsal çalışmalarını sözlü, yazılı ve görsel araçları kullanarak profesyonel biçimde ifade eder; portfolyo, sunum ve sergi yoluyla etkili biçimde paylaşır.
6 PÇ6. Sanatsal süreç yönetimi: Bağımsız sanatsal projeler geliştirir, yaratıcı süreçlerde sorumluluk alır ve projelerini planlanan hedefler doğrultusunda tamamlar.
7 PÇ7. Eleştirel düşünme: Eleştirel düşünme ve öz değerlendirme becerilerini kullanarak sanatsal üretimlerini analiz eder, değerlendirir ve geliştirmeye yönelik stratejiler oluşturur.
8 PÇ8. Profesyonel sanat pratiği: Sanatsal üretim süreçlerinde etik değerlere, estetik ilkelere, kültürel çeşitliliğe ve toplumsal sorumluluk bilincine uygun davranır.
9 PÇ9. Etik ve toplumsal sorumluluk: Sanat alanındaki profesyonel pratikleri, sergileme yöntemlerini, küratoryal yaklaşımları ve sanat kurumlarıyla ilişkileri tanır; ulusal ve uluslararası sanat ortamlarında üretimlerini sunabilecek yetkinlik geliştirir.
10 PÇ10. Yaşam boyu öğrenme ve gelişim: Yaşam boyu öğrenme yaklaşımını benimseyerek sanat alanındaki güncel gelişmeleri, teknolojik olanakları ve disiplinlerarası üretim olanaklarını takip eder ve sanatsal pratiğine yansıtır.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 0 0 0
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 10 10
Ara sınavlar 1 1 1
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 10 10
Yarıyıl sonu sınavı 1 1 1
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     64
AKTS     3.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 100
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Neural Network Design, Martin T. Hagan , Howard B. Demuth, Mark H. Beale
Yardımcı Kaynaklar ---

Ders İle İlgili Dosyalar