|
|
| ENDL5160 | Yapay Zeka ve Uygulamaları | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | -- | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Değişik Yapay Zeka (YZ) metodolojilerinin gerçekleştirimini yaptırmak, yapay zeka yöntemlerini ve türlerini farklı programlama dillerinde kodlamak. Farklı alanlarda problemleri YZ teknikleri ile modellemek. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Yapay Zekanın Temel Kavramlarını öğrenirler | | 1,5,6, | | ÖK - 2 : | Yapay Zeka Türlerini ve Uygulama Alanlarını öğrenirler
| | 1,5,6, | | ÖK - 3 : | Sınıflandırma Problemlerini çözebilirler | | 1,5,6, | | ÖK - 4 : | Sezgisel Algoritmaları öğrenirler | | 1,5,6, | | ÖK - 5 : | Sezgisel Algoritmaları Optimizayon amaçlı problemeler uygulayabilirler | | 1,5,6, | | ÖK - 6 : | Melez Algoritma geliştirebilirler | | 1,5,6, | | ÖK - 7 : | Yapay sinir ağlarını öğrenirler | | 1,5,6, | | ÖK - 8 : | Sezgisel Tahmin Algoritmasını öğrenirler | | 1,5,6, | | ÖK - 9 : | Sezgisel Tahmin Algoritmasını kullanarak problemlerini modelleyebilirler | | 1,5,6, | | ÖK - 10 : | Yapay sinir ağlarını kullanarak problemlerini modelleyebilirler | | 1,5,6, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Yapay Zeka Tanımı, Tarihçesi ve Temel Kavramları,
Yapay Zeka Türleri ve Uygulama Alanları
Sınıflandırma Problemleri ve Olasılıksal Sınıflandırma (Yalın Bayes)
Sınıflandırma Problemleri ve Örnek Tabanlı Sınıflandırma (k-nn, karar ağaçları)
Kümeleme Algoritmaları
Sezgisel Arama Algoritmaları
Genetik Algoritma
Sezgisel Arama Algoritmaları
Genetik Algoritma, Yapay Arı Kolonisi Algoritması, Ortak Yaşam Algoritması
Tahmin Problemleri ve Algoritmaları
Yapay Sinir Ağları,
Tahmin Problemleri ve Algoritmaları
Yapay Sinir Ağları, Sezgisel Tahmin Algoritması
Yapay Sinir Ağlarının Kodlanması ve Mühendislik Problemlerine Tatbik Edilmesi
|
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Yapay Zeka Tanıtımı
| | | Hafta 2 | Yapay Zeka Tanımı, Tarihçesi ve Temel Kavramları | | | Hafta 3 | Yapay Zeka Türleri ve Uygulama Alanları
| | | Hafta 4 | Sınıflandırma Problemleri ve Olasılıksal Sınıflandırma (Yalın Bayes) | | | Hafta 5 | Sınıflandırma Problemleri ve Örnek Tabanlı Sınıflandırma (k-nn, karar ağaçları)
Kümeleme Algoritmaları | | | Hafta 6 | Sezgisel Arama Algoritmaları
Genetik Algoritma | | | Hafta 7 | Sezgisel Arama Algoritmaları
Yapay Arı Kolonisi Algoritması, Ortak Yaşam Arama Algoritması
| | | Hafta 8 | Tahmin Problemleri ve Algoritmaları
Yapay Sinir Ağları | | | Hafta 9 | Sınav | | | Hafta 10 | Tahmin Problemleri ve Algoritmaları
Yapay Sinir Ağları, Sezgisel Tahmin Algoritması | | | Hafta 11 | Sezgisel Algoritmaların Kodlanması ve Mühendislik Problemlerine Tatbik Edilmesi | | | Hafta 12 | Sezgisel Tahmin Algoritması Kodlanması ve Mühendislik Problemlerine Tatbik Edilmesi | | | Hafta 13 | Yapay Sinir Ağlarının Kodlanması ve Mühendislik Problemlerine Tatbik Edilmesi | | | Hafta 14 | Proje Sunumu | | | Hafta 15 | Proje Sunumu | | | Hafta 16 | Proje Sunumu | | | |
| 1 | Mitchell. T. M., Machine Learning, McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 154-184, (1997). | | | 2 | Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, David Poole, Alan Mackworth, Cambridge University Press 2010. | | | 3 | Introducing Artificial Intelligence, H. Brighton, H. Selina, Icon boks and totem boks, 2007. | | | 4 | Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları, Ufuk Kitabevi, Ağustos 2003. | | | |
| 1 | Yapay Sinir Ağları, Çetin ELMAS, Seçkin Yayınları, Ankara, 2003 | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 8/4/2016 | 1 | 30 | | Proje | 11 | 22/4/2016 | 3 | 20 | | Sunum | 12 | 29/4/2016 | 3 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 17 | 3/6/2016 | 1 | 30 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 4 | 13 | 52 | | Arasınav için hazırlık | 2 | 8 | 16 | | Arasınav | 5 | 1 | 5 | | Uygulama | 1 | 14 | 14 | | Ödev | 4 | 8 | 32 | | Proje | 3 | 8 | 24 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 15 | 30 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 216 |
|