Yapay Zekaya Giriş (COMPE 462) Ders Detayları

Yapay Zekaya Giriş (COMPE 462) Ders
Detayları
Ders Adı Ders
Kodu
Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS
Saati
Saati
Saati
Yapay
Zekaya
Giriş
Her İkisi
COMPE
462
3
0
Ön Koşul Ders(ler)i COMPE 323 Algorithms
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Teknik Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi
Lisans
Ders Verilme Şekli
Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Anlatım
Öğretme Teknikleri
Dersin
Koordinatörü
0
3
5
Dersin
Öğretmen(ler)i
Dersin Asistanı
Dersin Amacı
Sembolik ve sembolik olmayan yapay zeka
başlıkları çerçevesinde farklı yapay zeka yaklaşım
ve temel kavramlarını tanıtmak. Öğrencinin
bilgisayar mühendisliği vizyonunu genişletmek.
Dersin Eğitim
Çıktıları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Dersin İçeriği
Akıllı erkinler, Arama yoluyla problem çözme,
Bilgilendirilmiş ve bilgilendirilmemiş arama
metotları, Genetik Algoritmalar, Tavlama benzetimi,
Kısıt tatmini problemleri, Rakipli arama, Mantıksal
erkinler, Bilgi mühendisliği, Uzman sistemler,
İletişim, Yapay zeka uygulamaları.
• Verilen bir problem için nasıl erkin
tasarlanacağını ve gerçekleştirileceğini öğrenmek.
• Verilen bir yapay zeka problemi için
uygulanabilecek uygun tekniklere karar verme ve
uygulayabilme becerisini elde etmek.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta Konular
Ön Hazırlık
1
Erkin Paradigması
Bölüm 1-2 (main text)
2
Erkin Paradigması
Bölüm 1-2
3
Arama yoluyla problem çözme
Bölüm 3
4
Bilgilendirilmiş ve
Bilgilendirilmemiş arama
metotları
Bölüm 4
5
Genetik Algoritmalar ve Tavlama
Benzetimi
Bölüm 4
6
Kısıt tatmini problemleri
Bölüm 5
7
Rakipli arama
Bölüm 6
8
Mantıksal erkinler
Bölüm 7
9
Bilgi Mühendisliği
Kaynak #5
10
Uzman Sistemler
Kaynak #4
11
Uzman Sistemler
Kaynak #4
12
İletişim
Bölüm 22
13
İletişim
Bölüm 22
14
Yapay Zeka Uygulamaları
Kaynak #3
15
Gözden geçirme
16
Gözden geçirme
Kaynaklar
Ders Kitabı: 1. Artificial Intelligence: A Modern Approach (Second
Edition). Stuart Russell and Peter Norvig Prentice-Hall, 2003,
ISBN: 0-13-790395
1. 1. Artificial Intelligence, Patrick H. Winston,
Diğer
Kaynaklar: Addison-Wesley, 1992. ISBN: 0-201-533774.
2. 2. http://www.cs.rmit.edu.au/AI-Search/Product/
3. 3. “Engineering Applications of Artificial Intelligence”
journal, ISSN: 0952-1976, Elsevier, B.V.
4. 4. Expert Systems: Principles and Programming, Fourth
Edition by Joseph C. Giarratano and Gary D. Riley, PWS
Publishing Company, 2004.
5. 5. Knowledge Representation and Reasoning, Ronald
Brachman and Hector Levesque, The Morgan Kaufmann
Series in Artificial Intelligence , 2004.
Değerlendirme Sistemi
Çalışmalar
Sayı
Katkı Payı
Devam/Katılım
-
-
Laboratuar
-
-
Uygulama
-
-
Alan Çalışması
-
-
Derse Özgü Staj
-
-
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
-
-
Ödevler
3
35
Sunum
-
-
Projeler
-
-
Seminer
-
-
Ara Sınavlar/Ara Juri
1
25
Genel Sınav/Final Juri
1
40
Toplam
5
100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu
Katkısı
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı
Notuna Katkısı
40
Toplam
100
Ders Kategorisi
Temel Meslek
Dersleri
Uzmanlık/Alan
Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim
Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri
Dersleri
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
# Program Yeterlilikleri / Çıktıları
Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve hesaplama alanlarındaki
bilgi birikimini bilgisayar mühendisliği problemlerinin
çözümüne uygulama becerisi.
X
2 Bilgisayar sistemlerine özgü sorunları analiz etme ve
modelleme, çözümleri için uygun gereksinimleri
belirleme ve tanımlama becerisi.
X
3 Belirlenen gereksinimleri karşılayacak bir bilgisayar
sistemini, sistem parçasını, işlemi veya programı
tasarlama, geliştirme ve değerlendirme becerisi.
4 Bilgisayar sistemleri mühendislik uygulamaları için
modern teknik ve mühendislik araçlarını kullanma
becerisi.
X
X
5 Hesaplama ihtiyaçlarını anlamak için deney tasarlama,
veri toplama, analiz etme, yorumlama ve doğru
seçimler yapabilme becerisi.
X
6 Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda veya bireysel
olarak etkin biçimde çalışabilmek için gerekli
organizasyonel ve iş yeteneklerini ortaya koyabilme
becerisi.
7 Türkçe ve İngilizce dillerinde etkin iletişim kurabilme
becerisi.
X
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bilgiye
erişebilme, bilim ve teknolojideki son gelişmeleri takip
edebilme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Bilgisayar Mühendisliği alanında mesleki, hukuksal, etik
ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk
bilinci.
10 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik
ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında
farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin
bilinmesi.
X
X
X
11 Karar alırken, Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının
evrensel, çevresel, sosyal ve hukuksal sonuçları
konusunda farkındalık.
X
12 Sayısal hesaplama ve sayısal gösterim sistemlerini
analiz, tasarım ve ifade becerisi.
X
13 Hesaplama problemlerinin çözülmesinde programlama
dillerini ve uygun bilgisayar mühendisliği kavramlarını
kullanma becerisi.
X
ECTS/İş Yükü Tablosu
Aktiviteler
Sayı
Süresi (Saat) Toplam İş
Yükü
Ders saati (Sınav haftası
dahildir: 16 x toplam ders
saati)
16
3
48
14
3
42
3
10
30
Ara Sınavlara/Ara Juriye
Hazırlanma Süresi
1
10
10
Genel Sınava/Genel Juriye
Hazırlanma Süresi
1
15
15
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma
Süresi
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Ödevler
Küçük Sınavlar/Stüdyo
Kritiği
Toplam İş Yükü
145