IES 503 - Yapay Zeka

IES 503 - Yapay Zeka
DERS TANITIM BÝLGÝLERÝ
Dersin Adý
Kodu
Yapay Zeka
IES 503
Ön Koþullar
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Servis Dersi
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Yarýyýl
Güz/Bahar
Teori
Uygulama/Laboratuar
Yerel
(saat/hafta)
(saat/hafta)
Kredi
3
0
3
Dersin Koordinatörü
* Yrd. Doç. Dr. Senem KUMOVA METİN
Dersi Veren(ler)
* Yrd. Doç. Dr. Senem KUMOVA METİN
AKTS
7.5
Dersin Yardýmcýlarý
-
Dersin Amacý
Yapay Zeka, zeki davranışta hesaplamalı çalışmaya yöneliktir. Yapay zeka alanlarının
hepsindeki ortak esas, "düşünebilen" etmenler/makinalar oluşturmaktır. Bu ders,
etmenlerin/bilgisayarların akıllı davranmasına olanak tanıyan yöntemlere (problem çözme,
bilgiyi temsil etme, muhakeme, öğrenme, algılama ve yorumlama) ilişkin geniş bir teknik
giriş içermektedir. Dersin büyük bir bölümünde bu yöntemlerdeki çeşitlilikler
yansıtılmaktadır. Derste, temel yapay zeka soruları ve unsurları incelenecek ve ana
teknikler araştırılacaktır. Ders, tüm döneme yayılmış olan Common LISP ve Prolog
programlama dillerine dayalı programlama ödevleri ile proje odaklı sürdürülecektir.
Dersin Öðrenme Çýktýlarý
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
* Yapay zeka alanında geniş bir yelpazede yer alan sorunları tartışabilecektir
* Alandaki temel teknikleri kullanabilecek ve tartışabilecektir
* Yapay zeka teknolojisinin potansiyel uygulamalarını değerlendirebilecektir
Dersin Ýçeriði
Common LISP ve Prolog; Akıllı Etmenler; Problem çözme ve Arama: düzenli ve sezgisel
arama, A*, yerel arama ve optimizasyon; Kısıt sağlama problemleri; Oyun oynama ve
rekabet ortamında arama; Matıksal muhakeme. Önerme mantığı. Birinci seviye mantık.
Birinci seviye mantıkta çıkarsama; Planlama; Belirsizlik altında muhakeme. Bayes kuralı.
İnanç ağları. Karar vermek için inançları kullanma. İnançları öğrenme; Özel konular:
İzmir Ekonomi Üniversitesi | Yönetim Bilgi Sistemleri Müdürlüğü | AKTS ve TYYÇ Kataloğu: http://ects.ieu.edu.tr | 1508609476
Page 1/6
Robotik, Doğal Dil İşleme, Oyun Teorisi, diğer Yapay Zeka uygulamaları.
HAFTALIK KONULAR VE ÝLGÝLÝ ÖN HAZIRLIK ÇALIÞMALARI
Hafta
Konular
Ön Hazýrlýk
1
Introduction to AI. Brief history
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapter 1.
2
Introduction to Common Lisp
Lecture notes
3
Introduction to Prolog
Lecture notes
4
Intelligent Agents
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig.Chapter 2.
5
Problem Solving by Search
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapter 3
6
Informed Search and Exploration
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapter 4.
7
Constraint Satisfaction Problems
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapter 5.
8
Adversarial Search
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapter 6.
9
Logical Agents
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapter 7.
10
Inference in FirstOrder Logic
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapters 8
and 9.
İzmir Ekonomi Üniversitesi | Yönetim Bilgi Sistemleri Müdürlüğü | AKTS ve TYYÇ Kataloğu: http://ects.ieu.edu.tr | 1508609476
Page 2/6
11
Planning
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapter 11.
12
Uncertainty and Probabilistic Reasoning
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapter 13
and 14.
13
Special Topics: Learning, Robotics
Artificial Intelligence: A Modern
Approach (second edition) by Stuart
Russell and Peter Norvig. Chapter 18
and 25.
14
Discussions, Research and Presentations I
15
Presentations
16
Dönemin gözden geçirilmesi
KAYNAKLAR
Ders Notu
Yukarıda belirtilen kitap ve ders yansıları
Diðer Kaynaklar
İlgili Araştırma Makaleleri
İzmir Ekonomi Üniversitesi | Yönetim Bilgi Sistemleri Müdürlüğü | AKTS ve TYYÇ Kataloğu: http://ects.ieu.edu.tr | 1508609476
Page 3/6
DEÐERLENDÝRME SÝSTEMÝ
Yarýyýl Ýçi Çalýþmalarý
Sayý
Katký Payý
Devam/Katılım
-
-
Laboratuar
-
-
Uygulama
-
-
Arazi Çalışması
-
-
Derse Özgü Staj
-
-
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
-
-
Ödev
1
20
Sunum/Jüri
1
20
Projeler
1
30
Seminer/Workshop
-
-
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar
-
-
Final/Sözlü Sınav
1
30
Toplam
4
100
YARIYIL ÝÇÝ ÇALIÞMALARININ BAÞARI NOTU KATKISI
-
70
YARIYIL SONU ÇALIÞMALARININ BAÞARI NOTUNA KATKISI
-
30
Toplam
0
100
DERS KATEGORÝSÝ
Ders Kategorisi
Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri
İzmir Ekonomi Üniversitesi | Yönetim Bilgi Sistemleri Müdürlüğü | AKTS ve TYYÇ Kataloğu: http://ects.ieu.edu.tr | 1508609476
Page 4/6
DERSÝN ÖÐRENÝM ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLÝLÝKLERÝ ÝLE ÝLÝÞKÝSÝ
#
Program Yeterlilikleri / Çýktýlarý
* Katký Düzeyi
1
1
2
3
4
Temel bilimlerin metodolojik ve uygulamalı öğeleri hakkında uygun bilgi birikimine sahip
olurlar ve bu bilgiyi akıllı sistemler kapsamında mühendislik ilişkili problemleri tanımlamak
X
için uygulayabilirler
2
En yeni yöntemleri, teknikleri ve ekipmanı kullanarak akıllı sistemlerin mühendisliği
X
ilişkili problemleri tanımlayabilir, formülize edebilir ve çözebilirler
3
Akıllı sistemlerin analizini ve tasarımını kaliteden ödün vermeden yapmak için
X
teknikler ve araçları kullanabilirler
4
5
Temel araştırmaları yürütebilir ve ilgili konferans ve dergilerde makaleler
X
yayınlayabilirler
5
Testler yapabilirler ve elde edilen sonuçları analiz edebilir ve yorumlayabilirler
X
6
Teknolojinin insani, etik ve ekolojik boyutlarını dikkate alabilirler
X
7
Karar verme yeteneklerine sahiptirler
X
8
Tüm ortamlarda hem yazılı hem de sözlü olarak İngilizce iletişim kurabilirler
X
9
Hayat boyu öğrenmeye yatkındırlar
X
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
İzmir Ekonomi Üniversitesi | Yönetim Bilgi Sistemleri Müdürlüğü | AKTS ve TYYÇ Kataloğu: http://ects.ieu.edu.tr | 1508609476
Page 5/6
AKTS / ÝÞ YÜKÜ TABLOSU
Aktiviteler
Sayý
Süresi (Saat)
Toplam Ýþ Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar
-
-
-
Uygulama
-
-
-
Derse Özgü Staj
-
-
-
Arazi Çalışması
-
-
-
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
6
90
Sunum / Seminer
10
5
50
Proje
1
15
15
Ödevler
-
-
-
Küçük Sınavlar
-
-
-
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
-
-
-
Final / Sözlü Sınav
1
22
22
Toplam Ýþ Yükü
225
İzmir Ekonomi Üniversitesi | Yönetim Bilgi Sistemleri Müdürlüğü | AKTS ve TYYÇ Kataloğu: http://ects.ieu.edu.tr | 1508609476
Page 6/6