Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
BİL 4004	YAPAY ZEKA	ZORUNLU	4	0	0	7

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇENT ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere; yapay zekanın ne olduğunu anlayabilmeleri için yapay zekayla ilişkili temel olan tüm bilgiyi sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Yapay zekanın tanımı hakkında bilgi sahibi olabilme
2	Gerçek hayat problemleriyle yapay zekanın entegrasyonunu sağlayabilme
3	Yapay zekada kullanılan teknikler hakkında bilgi sahibi olabilme
4	Yapay zekada kullanılan teknikleri ve onların çözüm yollarını karşılaştırabilme
5	Yapay zeka tekniklerinin teorisini kavrayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Yapay zekanın tanımı
2	Problem formülasyonu ve arama
3	Sezgisel arama
4	Üretim sistemi (Kısa Sınav 1)
5	Semantik ağı ve Çerçevesi
6	Mantık
7	Birinci sıraya dayalı mantık
8	Arasınav
9	Bulanık mantık
10	Bulanık mantık (devamı)
11	Bulanık mantık (devamı) (Kısa Sınav 2)
12	Diğer tümevarım yöntemleri
13	Örüntü Tanımaya giriş
14	Genel tekrar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: V. V. Nabiyev, Yapay Zeka, Seçkin Yayınevi, Ankara, 2010.
Yardımcı kaynaklar: Tom M. Mitchell,Machine Learning,McGraw Hill, 1997.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, izlenilen bir kitap çerçevesinde teorik içerik örneklerle zenginleştirilerek sürdürülecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	Q	Quiz
3	ODV	Ödev
4	DK	DerseKatılım
5	FN	Final
6	BNS	BNS	VZ * 0.35 + Q * 0.05 + ODV * 0.05 + DK * 0.05 + FN * 0.50
7	BUT	Bütünleme
8	BBN	BütSonuBaşarıNotu	VZ * 0.35 + Q * 0.05 + ODV * 0.05 + DK * 0.05 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar