GELİŞİM ÜNİVERSİTESİ DERS KATALOGU

(COURSE CATALOGUE)

Dersin Adı Course Name

Yapay Zeka Artificial Intelligence

Kodu (Code)

Yarıyılı (Semester)

Kredisi (Local Credits)

AKTS Kredisi (ECTS Credits)

Ders Dağılımı, Saat/Hafta

(Course Implementation, Hours/Week)

Ders

(Theoretical)

Uygulama

(Tutorial)

Laboratuar

(Laboratory)

END303 6 3 0 0 3 -

Bölüm / Program (Department/Program)

Bilgisayar Müh. / Bilgisayar Müh. (Computer Eng. / Computer Eng.)

Dersin Türü (Course Type)

Zorunlu

(Compulsory)

Dersin Dili (Course Language)

Türkçe

(Turkish)

Dersin Önkoşulları (Course Prerequisites)

Yok

(None)

Dersin İçeriğe Göre

Kategorisi, % (Course Category by

Content, %)

Temel Bilim

(Basic Sciences)

Temel Mühendislik

(Engineering Science)

Mühendislik Tasarım

(Engineering Design)

İnsan ve Toplum Bilim

(General Education)

%0 %50 %50 %0

Dersin İçeriği

(Course Description)

Yapay Zeka konseptleri, Yapay Zeka problemlerinin formülasyonunu oluşturmak için gerekli araçları, Akıllı ajan sistemleri tasarlamak için gerekli araç ve yapıları, Problemin yapısına ve arama uzayına bağlı olarak problemlerin çözülmesi için gerekli araçlar.

Concepts of Artificial Intelligence. Presents tools to form well-defined Artificial Intelligence problem formulations. Studies tools and structures to design intelligent agent systems. Presents tools to solve problems based on the structure of the problem and the search space.

Dersin Amacı

(Course Objectives)

Yapay Zeka metotlarının, dillerinin öğrenilmesi ve uygulamalarının yapılması, bir problemin bu metotlara uygunluğunun anlaşılmasıdır.

Learning Artificial Intelligence methods and applications, to understand the compatibility of a problem with these methods.

Dersin Öğrenme

Çıktıları

(Course Learning

Outcomes)

Bu dersi alan öğrenciler; 1. Karışık problemlerin çözümü için iyi tanımlanmış problem formülasyonları oluşturacak,2. Akıllı ajanlar tasarlayacak,3. Yapay Zeka araçları kullanarak iyi tanımlanmış problemleri çözecek,4. Problem çözen ajanları tasarlayacak,5. Ajanlar için çıkarım yapma mekanizması ve planlama yetileri geliştirecek,6. Ajanlara öğrenme yetileri ekleyeceklerdir.

4. Problem çözen ajanları tasarlama

5. Ajanlar için çıkarım yapma mekanizması ve planlama yetileri geliştirme

6. Ajanlara öğrenme yetileri ekleme

The students who take the course will be able to; 1. Define a well-defined problem formulation for a complex problem,2. Design intelligent agents,3. Solve well-defined problems using artificial intelligence methods and algorithms,4. Design problem solving agents,5. Develop inference mechanisms and planning capabilities for agents,6. Add learning capabilities to agents.

Ders Kitabı (Textbook)

Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition), Stuart Russell,

Peter Norvig, Prentice Hall, 2010

Diğer Kaynaklar (Other References)

Ödevler ve Projeler

(Homework & Projects

Dönem Ödevi: Bir yapay zeka uygulamasının gerçekleştirilmesi.

Term Paper: Implementation of an intelligent system application.

Laboratuar Uygulamaları

(Laboratory Work)

Bilgisayar Kullanımı

(Computer Use)

Diğer Uygulamalar

(Other Activities)

Başarı Değerlendirme Sistemi

(Assessment Criteria)

Faaliyetler (Activities)

Sayısı (Quantity)

Değerlendirmedeki Katkısı, % (Effects on Grading, %)

Yıl İçi Sınavları

(Midterm

Exams)

1 %30

Kısa

Sınavlar

(Quizzes)

0 0

Ödevler (Homework)

1 %10

Projeler

(Projects) 0 0

Dönem Ödevi/Projesi (Term Paper/Project)

0 0

Laboratuar Uygulaması

(Laboratory Work) 0 0

Diğer

Uygulamalar

(Other Activities)

0 0

Final Sınavı

(Final

Exam)

1 %60

Ders Planı

Hafta Konular Dersin

Çıktıları

1 Yapay Zekaya Giriş 1

2

Akıllı Ajanlar

1,2

3 1

4

Bilgisiz Arama Algoritmaları

3,4

5

Bilgili Arama Algoritmaları

3,4

6 3,4

7 3,4

8 1,2,3,4

9 ARASINAV10 Yapay Sinir Ağları 3,5

11 Yapay Sinir Ağları 3,5

12 Uzman Sistemler 3,5

13 Uzman Sistemler 3,6

14 Ajanlarda Öğrenme 3,6

Course Plan

Weeks Topics Course

Outcomes

1 Introduction to Artificial Intelligence 1

2 History of Artificial Intelligence 1,2

3 Smart Agents 1

4 Problem Solving and Search 3,4

5 Blind Search Algorithms 3,4

6 Blind Search Algorithms 3,4

7 Heuristic search 3,4

8 Heuristic search 1,2,3,4

9 MIDTERM EXAM10 Artificial neural networks 3,5

11 Artificial neural networks 3,5

12 Expert Systems 3,5

13 Expert Systems 3,6

14 Learning with Agents 3,6

Bilgili Arama Algoritmaları

Bilgisiz Arama AlgoritmalarıProblem Çözme ve Arama

Yapay Zeka Tarihçesi

Dersin Programla İlişkisi

Program Çıktıları

Program mezunları aşağıdaki bilgi ve becerileri kazanırlar:

Katkı

Seviyesi

1 2 3 4 5

a Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini kullanma becerisi X

b Deney tasarlayıp yürütebilme ve sonuçlari analiz edip yorumlama becerisi X

c Bir sistemi, ürün bileşenini veya prosesi istenilen gereksinimleri karşilayacak

şekilde tasarlama becerisi X

d Çok disiplinli takim çalişmasi yürütebilme becerisi X

e Mühendislik problemlerini belirleme, formüle etme ve çözme becerisi X

f Mesleki ve etik sorumluluklari kavrama becerisi, X

g Etkin sözlü ve yazılı iletişim kurabilme becerisi X

h Mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve sosyal etkilerini anlama

becerisi X

i Yaşam boyu öğrenim gereğini anlama ve ihtiyaç duyma X

j Güncel konular hakkinda bilgi sahibi olma becerisi X

k Mühendislik uygulamalari için gerekli teknikleri, becerileri ve modern mühendislik

araçlarini kullanabilme becerisi X

Relationship between the Course and Program

Program Outcomes

The graduates of the program will have:

Level of

Contribution

1 2 3 4 5

a An ability to apply knowledge of mathematics, science, and engineering X

b An ability to design and conduct experiments, as well as analyze and interpret data X

c An ability to design a system, component, or process to meet the desired needs within realistic

constraints such as economic, environmental, social, political, ethical, health and safety,

manufacturability, and sustainability X

d An ability to function on multi-disciplinary teams X

e An ability to identify, formulate, and solve engineering problems X

f An understanding of professional and ethical responsibility X

g An ability to communicate effectively X

h The broad education is necessary to understand the impact of engineering solutions in a global,

economic, environmental, and societal context. X

i A recognition of the need for, and an ability to engage in life-long learning X

j A knowledge of contemporary issues X

k An ability to use the techniques, skills, and modern engineering tools necessary for engineering

practice. X

Dersi Veren Öğretim Üyesi (Instructor)Prof. Dr. Kenan ÖZDEN

Tarih (Date)

05.08.2017