GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İNS562 | YAPAY ZEKA VE ALGORİTMALARINA GİRİŞ | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekânın (YZ) temel kavramlarını, tarihsel gelişimini ve günümüzdeki uygulama alanlarını tanıtmaktır. Ders kapsamında, yapay zekâ sistemlerinin çalışma prensipleri, temel algoritmalar, problem çözme teknikleri, arama yöntemleri, bilgi gösterimi, makine öğrenmesi ve uzman sistemler gibi konular ele alınacaktır. Öğrencilerin, yapay zekâ tabanlı yaklaşımları farklı mühendislik problemlerine uygulayabilmeleri, algoritmaların işleyiş mantığını kavrayabilmeleri ve güncel teknolojik gelişmeleri değerlendirebilmeleri hedeflenmektedir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğr. Gör. Dr. Ömer Faruk ÖZTÜRK
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay zekânın temel kavramlarını, tarihsel gelişimini ve uygulama alanlarını açıklar. |
| 2 | Arama yöntemleri, problem çözme teknikleri ve sezgisel algoritmaları uygular. |
| 3 | Bilgi gösterimi, mantıksal çıkarım ve uzman sistemlerin çalışma prensiplerini kavrar. |
| 4 | Makine öğrenmesi ve yapay sinir ağlarının temel işleyişini analiz eder. |
| 5 | Yapay zekânın etik, güvenlik ve toplumsal etkilerini değerlendirir ve mühendislik uygulamalarında kullanır. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Yapay zekâya giriş ve tarihsel gelişim / Yapay zekâ uygulama alanları / Problem çözme ve arama yöntemleri / Durum-uzay arama teknikleri / Sezgisel arama algoritmaları / Bilgi gösterimi ve mantıksal çıkarım / Uzman sistemler / Yapay sinir ağlarına giriş / Makine öğrenmesi temel kavramları / Karar ağaçları ve sınıflandırma yöntemleri / Derin öğrenmeye giriş / Doğal dil işleme temelleri / Yapay zekânın mühendislik uygulamaları / Etik, güvenlik ve toplumsal etkiler / Güncel gelişmeler ve örnek uygulamalar.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekâya giriş – Tanımlar, tarihsel gelişim ve temel kavramlar | ||
| 2 | Yapay zekâ uygulama alanları – Mühendislik, ulaşım vb. | ||
| 3 | Problem çözme yöntemleri – Durum-uzay tanımları ve problem formülasyonu | ||
| 4 | Arama yöntemleri I – Kör arama algoritmaları (BFS, DFS, Uniform-Cost Search) | ||
| 5 | Arama yöntemleri II – Sezgisel arama algoritmaları (Greedy, A* algoritması) | ||
| 6 | Bilgi gösterimi I – Durum-uzay gösterimi, üretim sistemleri | ||
| 7 | Bilgi gösterimi II – Mantık tabanlı temsil, çıkarım mekanizmaları | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Uzman sistemler – Yapısı, çalışma prensibi ve örnek uygulamalar | ||
| 10 | Yapay sinir ağlarına giriş – Perceptron, ileri beslemeli ağlar | ||
| 11 | Makine öğrenmesi temelleri I – Denetimli öğrenme, karar ağaçları | ||
| 12 | Makine öğrenmesi temelleri II – Denetimsiz öğrenme, kümeleme algoritmaları | ||
| 13 | Derin öğrenmeye giriş – Temel kavramlar ve yapılar | ||
| 14 | Doğal dil işleme temelleri – Metin işleme ve basit uygulamalar | ||
| 15 | Etik, güvenlik ve toplumsal etkiler – Yapay zekânın sorumluluk boyutu | ||
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Ana Kaynaklar: Russell, S., & Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. Deep Learning. MIT Press. Yardımcı Kaynaklar: Mitchell, T. M. Machine Learning. McGraw-Hill. Poole, D., & Mackworth, A. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. Cambridge University Press. Alpaydın, E. Yapay Öğrenme. Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 5 | 70 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 5 | 35 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 7 | 5 | 35 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 186 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 4 | ||||
| ÖÇ 2 | 5 | 3 | ||||
| ÖÇ 3 | 5 | 3 | ||||
| ÖÇ 4 | 5 | 3 | ||||
| ÖÇ 5 | 5 | 3 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek