DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Yapay Zeka Sistemleri BMS   429 7 3 3 5

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü
Dersi Verenler
Doç.Dr.MUTLU AVCI1. Öğretim Grup:A
Doç.Dr.MUTLU AVCI2. Öğretim Grup:A
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Temel yapay zeka tekniklerinin öğrenilmesi ve yapay zekanın mühendislik problemlerinde kullanımının anlaşılması.
Dersin İçeriği
Yapay zekaya temelleri, fonksiyon yaklaştırma teknikleri; sınıflama teknikleri, öğrenme algoritmaları, yapay sinir ağları, genetik algoritma; karar ağaçları, bulanık mantık, destek vektör makineleri

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Akıllı ve zeki sistemleri tanır.
2) Öğrenme algoritmalarını açıklar.
3) Fonksiyon yaklaştırma ve sınıflama kavramlarını bilir.
4) Yapay sinir ağı eğitebilir.
5) Genetik algoritmayı açıklar.
6) Karar ağaçlarını uygulayabilir.
7) Bulanık mantığı tanır.
8) Destek vektör makinelerini bilir.
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
1- Tıp ve tıp teknolojileri alanında karşılaşılan bilimsel problemlere; matematik, fen ve mühendislik bilimlerinin teknik yaklaşımlarını uygulayarak problemleri çözüme ulaştırabilme, 2-Hayat boyu öğrenmenin önemini benimseyerek, bilim-teknoloji ve çağdaş
X
2
1- Biyomedikal mühendisliğiyle ilgili problemleri tanımlama. 2. Biyomedikal mühendisliğiyle ilgili problemleri modelleme.
X
3
1-Verileri çözümleme, deney yapma ve tasarlama, sonuçları yorumlayabilme
X
4
1-Mühendislik uygulamaları için gerekli çağdaş teknikleri ve hesaplama araçlarını kullanabilme,2-Bağımsız davranma, öncelikleri belirleme ve yaratıcılık becerisi,
X
5
1-Tanımlanmış bir hedef doğrultusunda bir süreci çözümleyebilme ve tasarlayabilme, 2-Biyomedikal Mühendisliği alanında ulusal ve uluslararası çağdaş sorunları farkında olma
X
6
1-Mühendislik bakış açısıyla tıp doktorunun bilimsel çalışmalarındaki problemlerini ve isteklerini anlayabilme,
X
7
1-Fikirlerini sözlü ve yazılı, açık ve öz bir şekilde ifade etme, 2-Disiplinler arası takım çalışması yapabilme
X
8
1-Biyomedikal Mühendisliğinde kalibrasyon ve kalite güvence sistemleri konularında bilinç sahibi olabilme, 2-Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olabilme.
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Yapay zekaya giriş Ders kaynaklarını okuma Anlatım
2 Hata minimizasyonu ve regresyon Ders kaynaklarını okuma Anlatım
3 Yapay sinir ağları ve öğrenme algoritmaları Ders kaynaklarını okuma Anlatım
4 Hata geriye yaymalı öğrenme Ders kaynaklarını okuma Anlatım
5 Çok katmanlı algılayıcı YSA Ders kaynaklarını okuma Anlatım
6 Radyal tabanlı YSA Ders kaynaklarını okuma Anlatım
7 Genel regresyon sinir ağı Ders kaynaklarını okuma Anlatım
8 Ara Sınav Ders kaynaklarını okuma Yazılı Sınav
9 Olasılıksal sinir ağı Ders kaynaklarını okuma Anlatım
10 Genetik algoritma Ders kaynaklarını okuma Anlatım
11 Karar ağaçları Ders kaynaklarını okuma Anlatım
12 Bulanık mantık Ders kaynaklarını okuma Anlatım
13 Destek vektör makinaları 1 Ders kaynaklarını okuma Anlatım
14 Destek vektör makinaları 2 Ders kaynaklarını okuma Anlatım
15 Öz Örgütlemeli Ağ Ders kaynaklarını okuma Yazılı Sınav
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Test ve klasik karma sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar