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 Ö1 Ö2 Ö3 Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek
