Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
---|---|---|---|---|---|---|
Yapay Zeka ve Uzman Sistemler | END3971 | 2 | 3 | 2 | 0 | 0 |
Önkoşullar | Yok |
---|
Yarıyıl | Güz |
---|
Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
---|---|
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli @ Endüstri Mühendisliği Lisans Programı |
Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
Dersi Sunan Akademik Birim | Endüstri Mühendisliği Bölümü |
---|---|
Dersin Koordinatörü | Selçuk Çebi |
Dersi Veren(ler) | Selçuk Çebi, Mehmet Güray Güler |
Asistan(lar)ı | Esra İlbahar, İsmail Sevim |
Dersin Amacı | Mühendislik uygulamalarında kullanılan yapay zeka tekniklerinin temel prensiplerinin öğretimi ve bunların uygulamalarda nasıl kullanıldığının detaylı analizinin yapılması. |
---|---|
Dersin İçeriği | Yapay zekânın tanımı, temel kavramlar ve teknikler, Uzman Sistemler ve mühendislik uygulamaları, Bulanık mantık ve mühendislik uygulamaları, Karar destek sistemleri ve uygulamaları, Genetik algoritmalar ve uygulama örnekleri, Yapay sinir ağları: Yapay sinir ağlarının yapısı ve temel elemanları, ilk yapay sinir ağları, yapay sinir ağı modelleri, geri beslemeli ağlar. Yapay sinir ağlarının mühendislik uygulamaları |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenci, Yapay zekânın temel prensiplerini ve endüstriyel uygulamalardaki kullanımını öğrenir
- Öğrenci, uzman sistemlerin temel prensiplerini ve endüstriyel uygulamalardaki kullanımını öğrenir
- Öğrenci yapay zeka araçlarının endüstriyel problemlere nasıl uygulanacağı konusunda bilgi kazanır
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Yapay zekaya giriş ve tanımlar | Kaynak 1-3 |
2 | Yapay zekanın mühendislik uygulamalarının tanıtımı | Kaynak 1-3 |
3 | Ajanlar ve ajan türleri | Kaynak 2-3 |
4 | Sezgisel Problem Çözme: Graf Teori | Kaynak 2-Bölüm 2 |
5 | Arama Algoritmaları: Bilgisiz Arama | Kaynak 3-Bölüm 6 ve Kaynak 4-Bölüm 2 |
6 | Arama Algoritmaları: Bilgili Arama | Kaynak 3-Bölüm 6 ve Kaynak 4-Bölüm 2 |
7 | Metasezgisel Algoritmalar | Kaynak 2-Bölüm 13 |
8 | Ara Sınav 1 | |
9 | Uzman Sistemler | Kaynak 2-Bölüm 8 ve Kaynak 4-Bölüm 1-3 |
10 | Makine Öğrenmesi | Kaynak 3 Bölüm 8- Kaynak 5 |
11 | Bulanık Mantık | Kaynak 2-Bölüm 14 |
12 | Bulanık Çıkarım | Kaynak 2-Bölüm 14 ve Kaynak 3 Bölüm 7 |
13 | Mantıksal Programlama: PROLOG | Kaynak 2-Bölüm 7 ve Kaynak 3 Bölüm 5 |
14 | Mantıksal Programlama: PROLOG | Kaynak 2-Bölüm 7 ve ve Kaynak 3 Bölüm 5 |
15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | ||
Laboratuar | ||
Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Derse Özgü Staj | ||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
Ödev | ||
Sunum/Jüri | ||
Projeler | 1 | 20 |
Seminer/Workshop | ||
Ara Sınavlar | 1 | 40 |
Final | 1 | 40 |
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
TOPLAM | 100 |
AKTS İşyükü Tablosu
Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
---|---|---|---|
Ders Saati | 13 | 2 | |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Arazi Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 2 | |
Derse Özgü Staj | |||
Ödev | |||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Projeler | 1 | 14 | |
Sunum / Seminer | |||
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
Toplam İşyükü : | |||
Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
AKTS Kredisi : |
Diğer Notlar | Yok |
---|