Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES	Birinci Düzey	BS 445	Seçmeli	7	3.00	3.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Yok
Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze
Dersin Amacı	Temel yapay zeka teknikleri hakkında bilgi verilerek, yapay zeka tekniklerinin mühendislik problemlerindeki kullanım alanlarının tanıtılması.
Dersin Tanımı	Temel yapay zeka teknikleri hakkında bilgi verilerek, yapay zeka tekniklerinin mühendislik problemlerindeki kullanım alanlarının tanıtılması.

Dersin İçeriği

1	Bulanık küme teorisi.
2	Bulanık kümelerde işlemler.
3	Üyelik fonksiyonları ve üyelik dereceleri.
4	İlişki matrisleri ve işlem operatörleri.
5	Sonuç çıkarım mekanizmaları.
6	Yapay sinir ağlarının temel özellikleri.
7	Ağırlık değerleri, aktivasyon fonksiyonu ve ağ yapıları.
8	Ağırlık değerleri, aktivasyon fonksiyonu ve ağ yapıları.
9	Yapay sinir ağlarının eğitilmesi.
10	Öğrenme kuralları: Danışmanlı, danışmansız ve takviyeli öğrenme.
11	Öğrenme kuralları: Danışmanlı, danışmansız ve takviyeli öğrenme.
12	Sinirsel bulanık sistemlerin temel özellikleri.
13	Adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemleri.
14	Adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemleri.
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının temel özelliklerinin tanımlanması.
2	Bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının mühendislik problemlerinin çözümünde kullanılması.
3	Eğitim ve test işlemlerinin anlaşılması.
4	Bulanık sinir ağlarının temel özelliklerinin tanımlanması.
5	Bulanık sinir ağlarının mühendislik problemlerinin çözümünde kullanılması.
6	--
7	--
8	--
9	--
10	--

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Mühendislik konularında matematik ve fen bilgilerini uygulama becerisine sahip olur.
2	Bir problemi saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisine sahip olur.
3	Bir sistemi, parçayı ya da süreci tasarlama becerisine sahip olur.
4	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve araçları kullanma becerisine sahip olur.
5	Deney/proje tasarlama, uygulama ve sonuçlarını analiz ederek yorumlama becerilerine sahip olur.
6	Takım çalışmasına yatkınlık becerisine sahip olur.
7	Bireysel çalışma becerisine sahip olur.
8	Sözlü ve/veya yazılı iletişim kurma becerisine sahip olur.
9	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisine sahip olur.
10	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci ile hukuksal konularda bilgiye sahip olur.
11	Yönetsel becerilere (liderlik, organizasyon, zaman ve risk yönetimi, kalite bilinci, verimlilik vb) sahip olur.
12	Zamanı en iyi şekilde kullanma becerisine sahip olur.
13	Alışılmışın dışında yollar bulabilme becerisine sahip olur.
14	Yönetim becerisi, mesleki özgüven ve inisiyatif alabilme özelliklerine sahip olur.
15	Problemlere çözümler getirirken ulusal çıkarları gözetir.
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	2	28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	12	1	12
Ödevler	2	2	4
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	5	5
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	5	5
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			58
AKTS			2.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	40
Kısa sınav	0	0
Ödev	2	0
Yarıyıl içi toplam		40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Karaboga, D. and Pham D.T., Intelligent Optimisation Techniques, Springer, 2000.
Yardımcı Kaynaklar	Mehrotra, K., Mohan C.K., Ranka, S., Elements of Artificial Neural Networks, MIT Press, 1996.

Ders İle İlgili Dosyalar