Dersin Ayrıntıları Yarıyıl Kodu Adı T+U+L Kredi AKTS 4 05540004 Artificial Intelligence 3+0+0 4 4 Dersin Detayları Dili : İngilizce Düzeyi : Lisans Bölümü / Programı : Mekatronik Mühendisliği Öğrenim Türü : Örgün Öğretim Türü : Zorunlu Amacı : Yapay zeka algoritmalarını öğrenmek ve yapay zeka yöntemlerini kullanarak problem çözme yeteneği kazanmak İçeriği : Yapay zekaya giriş, Doğal ve Yapay Zeka, Arama yöntemleri,Planlama, Sezgisel Problem Çözme, Bilgi gösterilimi, Yüklem Mantığı,Denetimli Öğrenme Algoritmaları, Yapay Zeka Programlama Dilleri, Uzman Sistemler, Yapay Zeka Uygulamaları. Yöntem ve Teknikleri : Ön Koşulları : Yok Koordinatörü : Dr. Öğr. Üyesi AMIR YAVARIABDI Dersi Verenler : Doç. Dr. VAHDETTİN DEMİR Yardımcıları : Yok Staj Durumu : Yok Dersin Kaynakları Kaynaklar : Aurélien Géron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 2nd ed., O'reilly.Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd ed., Pearson. MAKİNE ÖĞRENMESİ Teorik Yönleri ve PYTHON Uygulamaları ile Bir YAPAY ZEKA EkolüYAPAY ZEKÂ, Zekai Şen Ders Yapısı Matematik ve Temel Bilimler %30 Mühendislik Bilimleri %70 Yarıyıl Çalışma Bilgileri Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı Ara Sınav 1 %30 Proje 1 %35 Yarıyıl Sonu Sınavı 1 %35 Toplam 3 %100 Etkinlik Bilgileri Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat) Ders Süresi 13 5 65 Sınıf Dışı Ç. Süresi 13 3 39 Sunum/Seminer Hazırlama 1 10 10 Yarıyıl Sonu Sınavı 1 2 2 Toplam İş Yükü AKTS: 4 116 Öğrenme Çıktıları Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: Sıra Açıklama 1 Yapay zekâ kavramını ve rasyonelliği anlayabilmek, yapay zekânın temel konularını ve amaçlarını tanımlayabilmek. 2 Farklı problemlerin çözümü için yapay zeka yöntemlerini kullanabilme becerisi elde etmek. 3 MATLAB veya Python programlama dilinde orta seviye bilgiye sahip olmak. Ders Konuları Hafta Konu 1 Yapay Zekâya Giriş, Etmenler, Problem Tanımlama 2 Regresyon 3 Beynin yapısı, biyolojik ağlar ve sinir sistemi hakkında bilgi 4 Öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları - 1 5 Öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları - 2 7 YSA uygulaması 1 8 YSA uygulaması 2 9 Destek Vektör Makineleri Uygulması 10 Model Ağacı Uygulması 11 Etik 12 Proje eksiklerinin tamamlanması 13 Proje eksiklerinin tamamlanması Dersin Program Çıktılarına Katkısı P1P2P3P4P5P6P7P8P9P10P11 Tüm 33113433 Ö1 44114533 Ö2 Ö3 11111444 Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek
