|
|
| BIL5070 | Yapay Zekada Sezg.Çöz.Yönt. | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Vasif NABİYEV | | Diğer Öğretim Üyesi | Yok | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Klasik çözümleme yöntemlerinden farklı olarak NP problemlerin çözümünde sezgisel değerlendirme becerisini kazandırmaktır. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | serbest olarak problem çözme aşamalarına sahip olabilir, problemi tanımlayabilir ve biçimlendirebilir. | 1 - 2 - 14 | 1,3 | | ÖK - 2 : | karmaşık problemler hakkında bilgi edinebilir, NP problemleri analiz edebilme becerisi kazanabilir. | 11 | 1,3 | | ÖK - 3 : | örüntü tanıma problemlerinde sezgisel fonksiyonlar oluşturabilir. | 2 - 4 - 14 | 1,3 | | ÖK - 4 : | çeşitli çözümleme tekniklerini kullanabilir ve proje geliştirebilir. | 1 - 11 - 12 - 14 - 15 | 1,3,5 | | 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 | | |
| Deterministik ve sezgisel problemler. Sezgisel Programlama. Stratejiler. Değer fonksiyonu. Klasik çözümleme teknikleri. Akıllı algoritmalar. Paketleme, kaplama ve yerleştirme teorileri. Biyometrik tanımada sezgisellik. Sezgisellik ve sayı teorisi. Belirsiz problemler: Kare kareleme ve sezgisellik. İşaret dili ve sezgisellik. Knapsack problemi. Dinamiklik: Levenshtein yaklaşımına göre hata değerlendirmesi. Ataptif eşikleme. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Sezgisel algoritmalara genel bakış. | | | Hafta 2 | Belirli ve Belirsiz problemler. NP, P, NPN problem sınıfları | | | Hafta 3 | Problem çözümleme aşamaları. Sezgisel değer fonksiyonları | | | Hafta 4 | Etkin Notasyonların seçilmesi. Matematiksel temeller | | | Hafta 5 | Sıkıştırma ilkesi.Oyunlarda sezgisellik | | | Hafta 6 | Problem dönüştürülmesi. Örnekler | | | Hafta 7 | Simmetrilikten faydalanma. Durum değerlendirilmesi. Hesapsal Karmaşıklık | | | Hafta 8 | Durum Parçalanması. Örnek problemler. | | | Hafta 9 | Ara sınav
| | | Hafta 10 | Eşitlik Takibi. Polya teorisi | | | Hafta 11 | Uç noktaların dikkate alınması | | | Hafta 12 | Nielson sezgisellik teorisi. | | | Hafta 13 | Proje | | | Hafta 14 | Yumuşak hesaplama | | | Hafta 15 | Yumuşak hesaplama problemleri. | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Polya, G. 1998, How to Solve It: A New Aspect of Mathematical Method (Princeton Science Library) | | | 2 | Zbigniew Michalewicz and David B. Fogel, 2004, How to Solve It: Modern Heuristics | | | 3 | Judea Pearl , 1984, Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving , The Addison-Wesley series in artificial intelligence. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 8 | 21/10/2011 | 2 | 30 | | Proje | 12 | 28/11/2011 | 2 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 14/01/2012 | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Proje | 7 | 2 | 14 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 14 |
|