TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | ADANA MESLEK YÜKSEKOKULU |
| Bilgisayar Programcılığı (II. Öğretim) | |
| Kod | BPP239 |
| Ad | Yapay Zeka |
| Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 3. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 2-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 3 AKTS |
| Yerel Kredi | 2 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Ön Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Etiket | S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Öğr. Gör. Dr. YILMAZ KOÇAK |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Öğr. Gör. Dr. YILMAZ KOÇAK
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Yapay zeka tanımı ve yöntemlerini öğrenmek, zeki algoritmaların genel yapısını öğrenmek, yapay sinir ağları, derin öğrenme, uzman sistemler, bulanık mantık teknikleri hakkında bilgi sahibi olmak. Yapay zeka programları (Python, Matlab, vs. ) ile temel yapay zeka uygulamaları yapmak.
Dersin İçeriği
Yapay zekanın tanımı, algoritmaları ve sistemlerinin genel yapısı, uzman sistemler, yapay sinir ağları, derin ağlar ve derin öğrenme, kesin mantık ve bulanık mantık, yapay zeka kullanan yazılım araçları.
Dersin Ön Koşulu
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Yapay zeka kavramını tanımlayabilme |
| ÖÇ02 | Yapay zeka algoritmaları ve sistemlerin yapısını anlayabilme |
| ÖÇ03 | Beynin temel işleyişi ve nöron yapılarını tanımlayabilme |
| ÖÇ04 | Sinir ağları tipleri ve işleyişlerine göre ağ yapıları kurabilme |
| ÖÇ05 | Derin öğrenme ve uzman sistemleri anlayabilme |
| ÖÇ06 | Bulanık mantık sistemleri, genetik algoritmaları ve karınca koloni algoritmaları gibi kavramları anlayabilme |
| ÖÇ07 | Temel seviye yapay zeka uygulamaları yapabilme |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka Teknolojisine Giriş | Kaynak kitapların incelenmesi | |
| 2 | Yapay Sinir Ağları ve Temel Unsurları | Yapay sinir ağları hakkında bilgi edinme | |
| 3 | Yapay Sinir Ağlarının Oluşturulması | Yapay sinir ağları hakkında bilgi edinme | |
| 4 | Yapay Sinir Ağlarının Yapıları | Yapay sinir ağlarının yapılarını araştırma | |
| 5 | Danışmanlı Öğrenme | Öğrenme yöntemlerini araştırma | |
| 6 | Danışmansız Öğrenme | Öğrenme yöntemlerini araştırma | |
| 7 | Derin Ağlar ve Derin Öğrenme | Derin öğrenme kavramını araştırma | |
| 8 | Ara Sınav | Sınava hazırlık | |
| 9 | Bulanık Mantık Kavramına Giriş | Bulanık mantık kavramını araştırma | |
| 10 | Klasik Kümeler ve Bulanık Kümeler | Küme kavramını öğrenme | |
| 11 | Genetik Algoritmalar | Genetik kavramını öğrenme | |
| 12 | Karınca Koloni Algoritmaları | Karınca koloni davranışlarını araştırma | |
| 13 | Uzman Sistemler | Uzman sistemleri araştırma | |
| 14 | Makine Öğrenmesi | Makine öğrenme kavramını araştırma | |
| 15 | Yapay Zeka Uygulamaları | Yapay zeka uygulamalarında kullanılan programlama dillerini araştırma | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Sınava hazırlık | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Sınava hazırlık |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 100 | 40 |
| Genel Değerlendirme | ||
| Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam | 100 | 40 |
| 1. Yıl Sonu Sınavı | - | 60 |
| Genel Toplam | - | 100 |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 6 | 6 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 16 | 16 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 78 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 3,12 | ||
| AKTS | 3 AKTS | ||