Yapay Zeka Bölüm/Program/ABD Bilişim Sistemleri Mühendisliği Kredi

Ders Bilgi Formu (Türkçe)
Ders Adı:
Yapay Zeka
Bölüm/Program/ABD
Bilişim Sistemleri Mühendisliği
Kredi:
6
Yıl-Dönem:
4/7
Saatler/Kredi:
*Öğretim Eleman(lar)ı:
bilisimsistem@mu.edu.tr
*Öğretim elemanı adı yalnızca bilgi ve iletişim amaçlı olarak verilmiştir. Her bir derse öğretim elemanı ataması, dönem başında yönetim kurulu kararı ile yapılır.
T 2
U 2
L 0
K 6
Ders Kodu:
BSM 4511
Ders Düzeyi:
Lisans
Zorunlu/Seçmeli:
Seçmeli
Öğretim Dili:
Türkçe
Öğretim Yöntem ve Teknikleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma
Ders Amaçları: Bu dersin amacı Yapay Zeka ile ilgili temel kavramları tanıtmaktır. Ek olarak, Yapay Zeka kullanan mevcut
teknolojiler tartışılacaktır.
Ders İçeriği: Yapay zeka: giriş ve tarihçesi, ajanlar, akıllı ajanlar, problem çözme, A * arama ve sezgisel fonksiyonlar, bilgisiz, yerel
ve çevrimiçi arama yöntemleri, kısıt memnuniyeti, oyun oynama, mantıksal ajanlar, önermeler mantığı ve çıkarım, birinci dereceden
mantık ve çıkarım, mantık programlama, planlama problemleri
I. Hafta
Yapay Zeka: Giriş ve Tarihçesi
II. Hafta
Ajanlar
III. Hafta
Akıllı Ajanlar
IV. Hafta
Problem Çözme, Bilgisiz Arama
V. Hafta
A* Arama ve Sezgisel Fonksiyonlar, Yerel Arama
VI. Hafta
Çevrimiçi Arama, Kısıt Memnuniyeti
VII. Hafta
Kısıt Memnuniyeti ve Oyun Oynama
VIII. Hafta
Ara Sınav
IX. Hafta
Mantıksal Ajanlar
X. Hafta
Önermeler Mantığı, Önermeler Mantığında Çıkarım
XI. Hafta
Birinci Dereceden Mantık
XII. Hafta
Birinci Dereceden Mantıkta Çıkarım
XIII. Hafta
Mantık Programlama
XIV. Hafta
Planlama Problemleri
Beklenen Öğrenme Kazanımları:

Genel uygulanabilir değişik yaklaşımlar geliştirebilmek

Yapay Zekâ arama modelleri ve soysal arama stratejileri'ni anlamak

Bayesian ağlar ile olasılığı Yapay Zekâ’da belirsizliği ele alma mekanizması olarak kullanmak

Öğrenmeyi kullanarak bir işi daha iyi yapmaya çalışan Yapay Zekâ sistemlerinin tasarımlarını araştırmak

Mantığı, Yapay Zekâ sistemlerinde bilgi temsil etme şekli olarak sunmak

Bilgisayarla görüntü, doğal dil işleme ve robotik gibi özel alanları adreslemek
Ölçme ve Değerlendirme Yöntem(ler)i: Ara Sınav (%30), Yarıyıl Sonu Sınavı (%40), Ödevler (%30)
Ders Kitabı: Yapay Zeka, Problemler-Yöntemler-Algoritmalar, Vasif V. Nabiyev, Seçkin Yayıncılık, 3. Basım, Ankara, 2010.
Önerilen Kaynaklar: Yapay Zeka Uygulamaları, Çetin Elmas, Seçkin Yayıncılık, İstanbul, 2011.
Ön/Yan Koşulları: Yok