Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY ZEKA İkinci Düzey ENM 525 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ BERRİN ATALAY
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. LALE ÖZBAKIR
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Anlatım ve uygulama
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zekâ, problem çözme ve makine öğrenmesine ilişkin yöntem yöntemleri öğrenmesini sağlamak, karşılaştıkları mühendislik problemlerine çözüm yaklaşımı geliştirebilmeleri için gerekli bilgi ve yetkinleri kazandırmaktır.
Dersin Tanımı Bu ders, yapay zekanın temel kavramları, yapay zeka kullanarak problem çözme, makine öğrenme, yerel arama yaklaşımları, meta-sezgisel yöntemler, yapay sinir ağları, derin öğrenme yöntemleri gibi konuları içerir.

Dersin İçeriği
1 Yapay Zeka: İleri Perspektif
2 Akıllı Sistemler ve Karar Verme
3 Veri ve Ön İşleme
4 Makine Öğrenmesine Genel Bakış
5 Yapay Sinir Ağları
6 Derin Öğrenme Mimarileri
7 LSTM ve Zaman Serisi için Derin Öğrenme
8 Bulanık Mantık ve Fuzzy Sistemler
9 Zeki Optimizasyon
10 Pekiştirmeli Öğrenme ve Karar Sistemleri
11 Doğal Dil İşleme
12 Yapay Zeka ve Robotik / Otonom Sistemler
13 Explainable AI ve Güvenilir AI
14 Yapay Zekanın Etik ve Sosyal Boyutları
15 Proje Sunumları
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Öğrenci yapay zeka ve gelişimi hakkında bilgi sahibi olur.
2 Öğrenci arama algoritmaları ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur.
3 Öğrenci bulanık mantık ve bulanık çıkarım hakkında bilgi sahibi olur.
4 Öğrenci meta-sezgisel yöntemler ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur.
5 Öğrenci yapay sinir ağları ve derin öğrenme modellerini bilir ve uygulayabilir.
6 Projelerde uygulama fırsatı olur ve pekiştirebilir.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Etik değerler ve kalite bilinci çerçevesinde ulusal ve uluslararası taleplere cevap verecek nitelikte mühendisler yetiştirmek.
2 Endüstride ve araştırma kuruluşlarında, uygulama ve araştırma alanında kariyer hedeflerine uygun planlama yeteneğine sahip mühendisler yetiştirmek.
3 Teknik, ekonomik ve sosyolojik faktörleri dikkate alarak, mühendislik tasarım ve uygulamalarında özgün fikirler geliştirebilen, farklı disiplinlerle ortak çalışabilen, girişimci/yenlikçi mühendisler yetiştirmek.
4 Küresel boyutta bilimsel ve teknolojik gelişmelere uyum sağlayabilen, etkin iletişim kurma becerisi kazanmış mühendisler yetiştirmektir.
5 Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
6 Deney tasarımlama ve yapma ile deney sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi
7 İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı ya da süreci tasarlama becerisi
8 Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
9 Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
10 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
11 Etkin iletişim kurma becerisi
12 Mühendislik çözümlerinin, evrensel ve toplumsal boyutlarda etkilerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
13 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisi
14 Çağın sorunları hakkında bilgi
15 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanma becerisi
16 Bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyebilecek temel alt yapıya sahip mühendis
17 Ulusal ve uluslararası taleplere uygun olarak uygulanabilir teknolojiler geliştiren mühendislik yeteneği
18 Mevcut ürün ve teknolojilerin her türlü verimliliğini geliştirici özgün fikirler geliştirme ve uygulama
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) 10 4 40
Ödevler 2 20 40
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 20 20
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     188
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 20
Kısa sınav 0 0
Ödev 2 20
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 S. Russel and P. Norvig, “Artificial Intelligence – A Modern Approach”, Third Edition, Pearson Education
Yardımcı Kaynaklar -

Ders İle İlgili Dosyalar