Türkçe | English
FEN FAKÜLTESİ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
( I. ÖĞRETİM)
Ders Bilgi Paketi
http://www.ktu.edu.tr/isbb
Tel: +90 0462 3773112
FENF
FEN FAKÜLTESİ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ / ( I. ÖĞRETİM)
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

IST4019Yapay Zekaya Giriş4+0+0AKTS:6
Yıl / YarıyılGüz Dönemi
Ders DuzeyiLisans
Yazılım Şekli Seçmeli
BölümüİSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze , Grup çalışması
Dersin Süresi14 hafta - haftada 4 saat teorik
Öğretim ÜyesiDoç. Dr. Orhan KESEMEN
Diğer Öğretim ÜyesiDR. ÖĞR. ÜYESİ Tolga BERBER
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
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 KazanımlarıBPKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : problem çözümlerinde değişik yaklaşımları öğrenip uygulayabileceklerdir1,3,4,91,3
ÖK - 2 : makine öğrenimi alanında temel bilgileri alıp uygularlar1,3,4,91,3
ÖK - 3 : bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme alanlarında değişik yaklaşımları araştırıp bunları uygularlar1,3,4,91,3
ÖK - 4 : sezgisel yaklaşımla problem çözüp program yazabilirler1,3,4,91,3
BPKK :Bölüm program 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: 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 İçeriği
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Yapay Zekaya Giriş: Temel AI tekniklerinin öğrenilmesi, uygulanabilir örnekler ve onların sınırlarının incelenmesi;
 Hafta 2Durum Uzayı Aramaları: Sorun uzayının tanımlanması, işleçler, durum uzayı aramaları, amaç durumu;
 Hafta 3Kör Aramalar: temel arama stratejilerinin öğrenilmesi;
 Hafta 4Sezgisel Aramalar: Sezgisel değerlendirme işlevinin öğrenilmesi;
 Hafta 5Tepeye çıkma teknikleri;
 Hafta 6En iyi Birinci Arama: En iyi arama ve A* aramalarını öğrenilmesi;
 Hafta 7Değişik arama algoritmalarını karşılaştırılması;
 Hafta 8Sezgisel işlevler; Minimax Aramaları: İki kişilik oyunların öğrenilmesi;
 Hafta 9Arasınav
 Hafta 10oyun değerlendirme işlevinin öğrenilmesi; minimax aramalarının öğrenilmesi;
 Hafta 11Derinlik sınırlarının öğrenilmesi; alpha beta nın öğrenilmesi, minimax için kabul edilebilir sezgisel aramalar;
 Hafta 12Uzman Düzenekler: Uzman Düzeneklerinin öğrenilmesi;
 Hafta 13Doğal Dil İşleme: Doğal Dil işlemedeki sorunlar;
 Hafta 14Gramer, Ayıklama, Gramer cümlesinin tanımlanması; Ayıklama Ağacının Oluşturulması;
 Hafta 15Bilgisayarlı Öğrenme: Öğrenme programlarının amacı; Öğrenme programlarının değerlendirilmesi;
 Hafta 16Dönem sonu sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice-Hall (2003 - 2nd Edition)
 
İlave Kaynak
1Vasif V. NABİYEV, 2003, Yapay Zeka, problemler ? yöntemler ? algoritmalar, Seçkin Yayınevi, Ankara
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Arasınav 9 25/11/2021 2 50
Dönem sonu sınavı 16 11/01/2022 2 50
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık 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 Yükü135