Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
YAPAY ZEKA	İkinci Düzey	İŞL 530		2	7.00	7.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri
Eğitimin Dili	TÜRKÇE
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	DOÇ.DR. LALE ÖZBAKIR
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli	Teorik anlatım
Dersin Amacı	Dersin amacı öğrenciye bilgi tabanlı problem gruplarında farklı çözüm yaklaşımlarının kazandırılmasıdır.
Dersin Tanımı	Yapay Zekanın Tanımı, Tarihçesi, Akıllı Ajanlar, Problem Çözme, Danışmanlı/Danışmansız Arama Yöntemleri, Bulanık Mantık, Makine Öğrenme, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar ve diğer zeki optimizasyon teknikleri

Dersin İçeriği

1	Yapay Zeka nedir, Akıllık Ajanlar
2	Problem çözme yaklaşımları, metodoloji
3	Arama algoritmaları
4	Uzman sistemler
5	Makine öğrenme teknikleri
6	Yapay sinir ağları
7	Zeki optimizasyon teknikleri
8	Populasyon tabanlı meta-sezgisel yöntemler
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Problemin analitik yöntemler ile analizini gerçekleştirebilme becerisi
2	Problem karmaşıklığını belirleyebilme becerisi
3	Arama algoritmalarını uygulayabilme becerisi
4	Yapay sinir ağı tasarlayabilme becerisi
5	Probleme uygun çözüm algoritmalarını belirleyebilme, geliştirme ve uygulayabilme becerisi
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahiptir.
2	Mesleki etik ilke ve değerlere uygun davranır
3
4
5
6
7
8
9
10
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	13	3	39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	13	3	39
Ödevler	2	8	16
Sunum / Seminer hazırlama	1	4	4
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	4	4	16
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	20	20
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	8	8
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			146
AKTS			6.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	60
Kısa sınav	0	0
Ödev	2	40
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	Russell and Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach
Yardımcı Kaynaklar

Ders İle İlgili Dosyalar