Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY ZEKA Birinci Düzey HM 506 Seçmeli 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 PY 1a) Matematik, fen bilimleri , temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve harita mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi sahibi olması.
2 PY 1b) Matematik, fen bilimleri , temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve harita mühendisliği alanlarındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahip olması.
3 PY 2 Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM PY 2 Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve çözme becerisine sahip olması ve bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisine sahip olması.
4 PY 3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde üretici çözümler tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde uygulama becerisine sahip olması.
5 PY 4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun kaynakları, modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve etkin bir şekilde kullanma becerisine sahip olması.
6 PY 5 Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dâhil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.
7 PY 6 Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları çerçevesinde, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomi ile çevreye olan etkileri ve sürdürülebilirlik üzerindeki rolü hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuki sonuçlarına dair farkındalık oluşturulması.
8 PY 7 Mühendislik meslek ilkelerine uygun hareket etme ve etik sorumluluk bilinci; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız olma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık geliştirilmesi.
9 PY 8 Bireysel olarak ya da disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya hibrit) takım üyesi ya da lideri olarak etkin bir şekilde çalışma becerisi.
10 PY 9 Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; teknik konularda sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
11 PY 10 Proje yönetimi, ekonomik yapılabilirlik analizi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibi olması.
12 PY 11 Bağımsız ve sürekli öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, yeni ve gelişmekte olan bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme; kendini sürekli yenileme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisine sahip olması.
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