sbf 105 b*lg*sayar kullanımı - Moodle

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ
BILIŞIM SISTEMLERI TEZSIZ YÜKSEK LISANS UZAKTAN ÖĞRETIM PROGRAMI
BİS506 – YAPAY ZEKA (UZAKTAN)
2017-2018 GÜZ YARIYILI
Öğretim Elemanı: Yrd. Doç. Dr. Mehmet Dikmen
Ofis: Mühendislik Fakültesi B413
Şube: 01
E-posta : [email protected]
Canlı Ders Saati: Çarşamba 20:00-20:50
Tel: 1306
Dersin Yeri: Uzaktan
Ofis Saatleri: Çarşamba 15:00-16:00
Genel Ders Duyuru Bağlantısı:
http://www.baskent.edu.tr/~mdikmen/bis506
Moodle Ders Bağlantısı:
http://moodle.baskent.edu.tr/
BİS506, 2017-2018 eğitim öğretim yılından itibaren Başkent Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama
ve Araştırma Merkezinin desteği ile Mühendislik Fakültesi tarafından uzaktan eğitim yöntemleri ile
çevrimiçi olarak verilmektedir.
Ders, Öğretim ve İçerik Yönetim Sistemi olarak kullanılan Moodle üzerinden verilecektir. Derse
kayıt, öğrenme materyallerine ve ders öğretmenlerine ulaşım bu sistem üzerinden olmaktadır.
Moodle’a giriş için öncelikle üye olmalısınız. Üye girişi ile ilgili ayrıntılı bilgi video anlatımı ile Moodle
giriş sayfasında yer almaktadır. Moodle girişten sonra sizden derse kayıt yaptırmanız
beklenmektedir. Moodle üyelik ve ders kaydı bir defaya mahsus olarak yapılmaktadır. Moodle Web
Sayfasına ulaşmak için tıklayınız.
Dersin Konusu ve Amaçları:
BİS506 dersi Yapay Zeka çalışmalarına ilgi duyanlar için bir giriş dersi olup; bu alanlar ile ilgili temel
kavramları, problem çözme teknikleri, mantıksal önermeler ile programlamanın nasıl yapılacağı,
akıllı ve öğrenebilen sistemler geliştirmede kullanılan makine öğrenmesi tekniklerini, eğitimli ve
eğitimsiz sınıflandırma teknikleri hakkında genel bilgileri, yaygın olarak kullanılan Genetik Algoritma
ve Yapay Sinir Ağları gibi yöntemleri gibi konuları içerir. Dersin kredisi 2’dir.
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ
BILIŞIM SISTEMLERI TEZSIZ YÜKSEK LISANS UZAKTAN ÖĞRETIM PROGRAMI
Dersin İşlenişi
Ders uzaktan eğitim ile verildiğinden kayıtlı öğrencilerin, dönem boyunca final sınavı haricinde
derse gelmeyecek, dersin içeriğine ve etkinliklere Moodle üzerinden katılacaklardır. Her hafta
derslerin içerikleri kısa videolar, okuma parçaları (PDF) ve alıştırmalar şeklinde sizlerle
moodle.baskent.edu.tr adresinden paylaşılacaktır. Öncelikle kısa videoları izleyerek ve okuma
parçalarını okuyarak konuyu anlamanız, ardından varsa alıştırmaları yapmanız beklenmektedir.
Evinde bilgisayar ve/veya İnternet bağlantısı olmayanlar, ders için kampüste kendilerine sunulan
serbest çalışma laboratuvarlarını kullanabileceklerdir.
Canlı Dersler
Her hafta dersin “canlı ders” saatinde İnternet üzerinden yapılan canlı yayına katılarak bulunulan
haftanın konusunu özet ile ders öğretmeninden dinleyebilir, varsa sorularınızı yöneltebilirsiniz.
Konuyu öğrenmeniz için öncelikli olarak Moodle üzerinden her haftanın kaynak materyallerini (izle
ve oku) kullanabilirsiniz.
Değerlendirme
Ödevler : %20
Final
: %80
Ödevler (%20)
Dönem boyunca derste öğrenilen tekniklerin uygulamaları ile ilgili toplam 4 ödev verilecektir. Her
ödevin ortalamaya etkisi %5’tir. Her bir ödevin teslim tarihi farklıdır. Ödevlerin teslim tarihine kadar
tamamlanarak, bir WORD dokümanı şeklinde raporlanıp sisteme yüklenmesi gerekmektedir.
Final (%80)
Final sınavları akademik takvimde ilan edilen dönem sonu sınavları haftasında Moodle üzerinden
ilan edilecek tarihte yapılacaktır. Bu sınav, kağıt üzerinde klasik sorulardan oluşacaktır. Sınava
öğrencilerin önceden ilan edilen yer ve saatte girmesi zorunludur.
Devam
Sınıfta ders işlenmeyecektir. Yapılacak canlı derslere katılım ise zorunlu değildir. Ancak
anlamadığınız konular hakkında sorular sormak isterseniz canlı derslere katılımınız beklenmektedir.
Öğrencilerin Moodle üzerinden yaptığı ders gezintileri raporları tutularak genel ortalamanın %5’ini
geçmeyecek şekilde ek puan verilebilecektir.
Kaynak Kitaplar
Russell S., Norvig P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2003, Second Edition,
ISBN: 9780137903955
Vasif V. Nabiyev, 2010, Yapay Zeka, Seçkin Yayıncılık, 3. Basım, Ankara.
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ
BILIŞIM SISTEMLERI TEZSIZ YÜKSEK LISANS UZAKTAN ÖĞRETIM PROGRAMI
Hafta
Konu Başlıkları ve Etkinlikler
1
Ders Tanıtımı, Yapay Zeka Kavramı ve Giriş
2
Akıllı Ajanlar
3
Problem Çözümü ve Arama
4
Bilgisiz Arama Stratejileri
5
Bilgili Arama Stratejileri
Ödev 1
6
Mantık Kavramı, Önermeler ve Çıkarım
7
Mantık Programlama: Prolog Dili
8
ARA SINAV HAFTASI
9
Prolog Dili ile problem çözme
Ödev 2
10
Makine Öğrenmesi ve Genel Kavramlar
11
Sınıflandırma Yöntemleri
Ödev 3
12
Kümeleme Algoritmaları
13
Genetik Algoritma'ya Giriş
Ödev 4
14
Yapay Sinir Ağları'na Giriş
15
FİNAL