Türkçe | English
İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ / YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ
( I. ÖĞRETİM)
Ders Bilgi Paketi
Web: http://www.ktu.edu.tr/ybs
Tel: +90 0462 0462 377 29 64
İİBF
İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ / YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ / ( I. ÖĞRETİM)
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

YBS4011Yapay Zeka3+0+0AKTS:4
Yıl / YarıyılGüz Dönemi
Ders DuzeyiLisans
Yazılım Şekli Seçmeli
BölümüYÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze
Dersin Süresi14 hafta - haftada 3 saat teorik
Öğretim ÜyesiDr. Öğr. Üyesi Fatih GÜRCAN
Diğer Öğretim Üyesi
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
Dersin Amacı:
Bu dersin amacı öğrencilere yapay zeka alanını, yapay zekanın temel ilke ve yöntemlerini anlatarak tanıtmaktır. Başarılı öğrenciler, yapay zeka tekniklerinin nerede uygulanabileceğini belirlemek için sorunları analiz edebilecek ve yapay zeka çözümlerini uygulamak için gerekli becerilere sahip olacaktır. İşlenen konular arasında yapay zekanın kökenleri ve evrimi, hedefleri ve bunlara ulaşmak için kullanılan yöntemler ve güncel uygulamalar yer alacaktır.
 
Öğrenim KazanımlarıPÖKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmesine ilişkin temel problemlere, uygulamalara ve çözüm tekniklerine hakim olmak2,4,8,10
ÖK - 2 : Belirsizlik altında karar verme problemlerini modelleyebilmek2,4,8,10
ÖK - 3 : Tam bağlantılı ve ardışık yapay sinir ağlarının pekiştirmeli öğrenme için nasıl kullanılabileceğini anlamak ve tasarlamak2,4,8,10
ÖK - 4 : Öğrenme algoritmalarının eğitimi için optimizasyon algoritmaları ve keşif stratejilerine hakim olmak2,4,8,10
ÖK - 5 : Öğrenme uygulamalarını bilgisayar ortamında gerçeklemek2,4,8,10
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
 
Ders İçeriği
Yapay zekaya giriş, Doğal ve Yapay Zeka, Turing Testi, Arama yöntemleri, Planlama, Sezgisel Problem Çözme, Makine Öğrenmesi, Kümeleme, Sınıflandırma ve Regresyon Teknikleri, Derin Öğrenme, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, Yapay Zeka Uygulamaları.
 
Haftalık Detaylı Ders Planı
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Yapay zekaya giriş
 Hafta 2Yapay zekanın tarihi ve temelleri
 Hafta 3Akıllı ajanlar
 Hafta 4Problem çözme
 Hafta 5Makine öğrenmesine giriş
 Hafta 6Kümeleme analizi ve teknikleri
 Hafta 7Sınıflandırma analizi ve teknikleri
 Hafta 8Regresyon analizi ve teknikleri
 Hafta 9Ara Sınav
 Hafta 10Bulanık Mantık
 Hafta 11Derin öğrenmeye giriş
 Hafta 12Yapay Sinir Ağları
 Hafta 13Evrişimsel Sinir Ağları
 Hafta 14Yinelenen Sinir Ağları
 Hafta 15Yapay zeka ve İşletme uygulamaları
 Hafta 16Dönem Sonu Sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Vasif Nabiyev 2012, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi, Trabzon
 
İlave Kaynak
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Arasınav 9 11/2023 1 50
Dönem sonu sınavı 16 01/2024 1 50
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Yüz yüze eğitim 3 14 42
Sınıf dışı çalışma 1 8 8
Laboratuar çalışması 1 8 8
Arasınav için hazırlık 2 8 16
Arasınav 1 1 1
Uygulama 2 14 28
Proje 1 10 10
Dönem sonu sınavı için hazırlık 2 14 28
Dönem sonu sınavı 1 1 1
Toplam Çalışma Yükü142