|
|
| IST4019 | Yapay Zekaya Giriş | 4+0+0 | AKTS:6 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 4 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Orhan KESEMEN | | Diğer Öğretim Üyesi | DR. ÖĞR. ÜYESİ Tolga BERBER | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Öğrencilere, problem çözümlerinde değişik yaklaşımları öğretmek, makine öğrenimi alanında temel bilgileri vermek, bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme alanlarında değişik yaklaşımları araştırıp bunları uygulatmak. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | problem çözümlerinde değişik yaklaşımları öğrenip uygulayabileceklerdir | 1 - 3 - 4 - 9 | 1,3 | | ÖK - 2 : | makine öğrenimi alanında temel bilgileri alıp uygularlar | 1 - 3 - 4 - 9 | 1,3 | | ÖK - 3 : | bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme alanlarında değişik yaklaşımları araştırıp bunları uygularlar | 1 - 3 - 4 - 9 | 1,3 | | ÖK - 4 : | sezgisel yaklaşımla problem çözüp program yazabilirler | 1 - 3 - 4 - 9 | 1,3 | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Yapay Zekaya Giriş: Temel AI tekniklerinin öğrenilmesi, uygulanabilir örnekler ve onların sınırlarının incelenmesi; Durum Uzayı Aramları: Sorun uzayının tanımlanması, işleçler, durum uzayı aramları, amaç durumu; Kör Aramlar: temel arama stratejilerinin öğrenilmesi; Sezgisel Aramalar: Sezgisel değerlendirme işlevinin öğrenilmesi; Tepeye çıkma teknikleri; En iyi Birinci Arama: En iyi arama ve A* aramalarını öğrenilmesi; değişik arama algoritmalarını karşılaştırılması; Sezgisel işlevler; Minimax Aramaları: İki kişilik oyunların öğrenilmesi; oyun değerlendirme işlevinin öğrenilmesi; minimax aramlarının öğrenilmesi; Derinlik sınırlarının öğrenilmesi; alpha beta nın öğrenilmesi, minimax için kabul edilebilir sezgisel aramalar; Uzman Düzenekler: Uzman Düzeneklerinin öğrenilmesi; Doğal Dil İşleme: Doğal Dil işlemedeki sorunlar; Gramer, Ayıklama, Gramer cümlesinin tanımlanması; Ayıklama Ağacının Oluşturulması; Biligisayarlı Öğrenme: Öğrenme programlarının amacı; Öğrenme programlarının değerlendirilmesi; bağlaç kuralları; Karar ağacıyla sınıflandırma; Karar ağacının öğrenilmesi. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Yapay Zekaya Giriş: Temel AI tekniklerinin öğrenilmesi, uygulanabilir örnekler ve onların sınırlarının incelenmesi; | | | Hafta 2 | Durum Uzayı Aramaları: Sorun uzayının tanımlanması, işleçler, durum uzayı aramaları, amaç durumu; | | | Hafta 3 | Kör Aramalar: temel arama stratejilerinin öğrenilmesi; | | | Hafta 4 | Sezgisel Aramalar: Sezgisel değerlendirme işlevinin öğrenilmesi; | | | Hafta 5 | Tepeye çıkma teknikleri; | | | Hafta 6 | En iyi Birinci Arama: En iyi arama ve A* aramalarını öğrenilmesi; | | | Hafta 7 | Değişik arama algoritmalarını karşılaştırılması; | | | Hafta 8 | Sezgisel işlevler; Minimax Aramaları: İki kişilik oyunların öğrenilmesi; | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | oyun değerlendirme işlevinin öğrenilmesi; minimax aramalarının öğrenilmesi; | | | Hafta 11 | Derinlik sınırlarının öğrenilmesi; alpha beta nın öğrenilmesi, minimax için kabul edilebilir sezgisel aramalar; | | | Hafta 12 | Uzman Düzenekler: Uzman Düzeneklerinin öğrenilmesi; | | | Hafta 13 | Doğal Dil İşleme: Doğal Dil işlemedeki sorunlar; | | | Hafta 14 | Gramer, Ayıklama, Gramer cümlesinin tanımlanması; Ayıklama Ağacının Oluşturulması; | | | Hafta 15 | Bilgisayarlı Öğrenme: Öğrenme programlarının amacı; Öğrenme programlarının değerlendirilmesi; | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice-Hall (2003 - 2nd Edition) | | | |
| 1 | Vasif V. NABİYEV, 2003, Yapay Zeka, problemler ? yöntemler ? algoritmalar, Seçkin Yayınevi, Ankara | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 25/11/2021 | 2 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 11/01/2022 | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 4 | 14 | 56 | | Sınıf dışı çalışma | 3 | 14 | 42 | | Ödev | 3 | 10 | 30 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 6 | 1 | 6 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 135 |
|