DERECE PROGRAMLARI  Ön Lisans Derecesi  Lisans Derecesi  Yüksek Lisans Derecesi

Ders Bilgileri Dersin Adı : Introduction to Artificial Intelligence Dersin Kodu : EE-587 Dersin Türü : Seçmeli Dersin Aşaması : İkinci Aşama (Yüksek Lisans) Dersin Yılı : 1 Dersin Dönemi : Güz (16 Hafta) Dersin AKTS Kredisi : 6 Eğitici(ler)nin Adı : Dr.Öğr. ÜyesiDr. TURGAY İBRİKÇİ Dersin Öğrenme Kazanımları : Bir AI sorunu (arama, çıkarım, karar belirsizlik, oyun teorisi, vb altında karar) türünü belirlemek. Belirli bir tip olarak sorunu formüle edilebilmesi (Örnek: bir arama sorunu için bir durum uzayı tanımlar). Hesaplama karmaşıklığı ve mevcut algoritmaların verimlilik açısından, AI sorunları farklı sürümleri zorluğu karşılaştırılması Uygulanabilmesi, değerlendirmesi ve çeşitli AI algoritmaların performansını karşılaştırılması. Değerlendirme ampirik gösteri veya teorik delilleri kullanabilmesi Dersin Veriliş Şekli : Örgün (Yüz Yüze) Dersin Önkoşulları : Yok Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar : Yok Dersin Amacı : Bu ders Yapay Zeka teorisi ve uygulaması ile ilgilidir. Biz görev ilgili bilgileri temsil eden ve hedeflerine ulaşılmasına yönelik akıllı (yani tatmin edici veya en iyi) kararlar bilgisayarlar için modern teknikler ele alacağız. Dersin İçeriği : AI sistemleri hakkındaki soruları; ne kadar etkili eylem ve nasıl iyi veya yakın en uygun çözümleri bulmak için alternatifler arasında arama uygun dizileri oluşturmak için bilgi, temsil nasıl olacak: araştıracağız. Ayrıca nasıl deneyimlerinden öğrenmek için dünyadaki belirsizlik, nasıl başa çıkılacak inceleyeceğiz ve verilerden karar kuralları öğrenmek için nasıl. Biz dersin sonunda, öğrencilerin olasılık ve AI yakından ilişkili ve nasıl otomatik ajanlar öğrenmek ne kadar AI algoritmik temelleri tam bir anlayış, olması beklenmemektedir. Dersin Dili : İngilizce Dersin Yeri : Derslik   Ders Planı Hafta Konu Öğrencinin Ön Hazırlığı Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri 1 Giriş, akıllı ajanlar, captcha´lar, sorun arama olarak çözme Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 2 Bilgisiz arama Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 3 Bilgilendirilmiş (sezgisel) arama Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 4 Yerel arama: Hill-tırmanma, tavlama benzetimi, genetik algoritmalar Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 5 Oyun oynama, kısıt sağlama Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 6 Makine Öğrenmesi: Sinir Ağları, Destek Vektör Motorları Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 7 Makine Öğrenmesi: Karar Ağaçları Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 8 Ara Sınav Önceki bölümlerin çalışılması Sınav 9 Olasılıklı akıl yürütme: Belirsizlik Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 10 Olasılıklı akıl yürütme: Bayes ağlar Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 11 Bayes Ağları Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 12 Yapay Zeka Uygulamaları I Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 13 Yapay Zeka Uygulamaları II Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 14 Öğrenci Sunumları I Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 15 Öğrenci Sunumları II Kitabın ilgili bölümlerinin okunması Sunum 16/17 Final Sınavı Önceki bölümlerin çalışılması Sınav   Önerilen Kaynak ve Okumalar Kaynak Türü Kaynak Adı Ders Notu ve Kitaplar  Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd edition, S. Russell and P. Norvig, Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 2010 Diğer Kaynaklar  Internet Kaynakları   Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri Sayısı Katkı Yüzdesi     Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 20     Ödev/Proje/Diğer 2 80 Toplam 100 Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı 40   Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi 100 Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı 60 Toplam 100   Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı No Temel Öğrenme Kazanımı Katkısı* 1 Uygun bir dil ve tarz ile insanlarla iletişim kurabilme 1 2 Elektrik-elektronik mühendisliğinin temellerini oluşturan dalların en az birinde, bilgi düzeyini lisans düzeyinin ötesine çıkararak uzmanlaşabilme. 4 3 Uzmanlaştığı alanın içerdiği tüm konuların birlikte oluşturduğu bütünlüğü kavrayabilme. 3 4 Uzmanlaştığı alandaki mevcut bilimsel literatüre hakim olabilme ve takip edebilme 4 5 Alanının, ilişkili olduğu diğer dallarla olan disiplinlerarası etkileşimini kavrayabilme 4 6 Kuramsal veya deneysel çalışma yapma becerisine sahip olabilme 4 7 Araştırma sonucunda edinilen bilgileri derleyerek bütünlüklü bir bilimsel metin oluşturabilme 3 8 Tez konusu üzerinde, danışmanının belirlediği çerçeve içinde, konunun gerektirdiği mantıksal bütünlüğe uygun olarak, programlı bir şekilde çalışabilme. 4 9 Bilimsel veri tabanlarında literatür araştırması yapabilme; özelde, veri tabanlarını uygun ve doğru şekilde tarama ve listelenen unsurları değerlendirme, kategorize edebilme. 4 10 Uzmanlık alanında İngilizce olarak yazılmış bir bilimsel metni rahatlıkla okuyup anlayacak düzeyde İngilizce bilme 3 11 Uzmanlıştığı konudaki bilgileri, bir sunum formatında derleyip, anlaşılır ve etkin bir şekilde sunabilme. 4 12 Bildiği bir programlama dilinde genelde belirli bir amaca yönelik, özelde uzmanlık alanı ile ilgili olan bir bilgisayar programı yazabilme 4 13 Mevcut araştırma deneyimine dayanarak yeni konularda da araştırma yapabilme 3 14 Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda yol gösterici olabilme, insiyatif alabilme 4 15 Uzmanlık alanı ile ilgili konularda proje, politika, süreç üretebilme ve bu öğeleri değerlendirme 4 * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir.   Öğrenci İş Yükü - AKTS Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü (Saat) Ders ile İlgili Çalışmalar     Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 3 42     Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 4 56 Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar     Ödev, Proje, Diğer 2 10 20     Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 10 10     Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 20 20 Toplam İş Yükü: 148 Toplam İş Yükü / 25 (s): 5.92 Dersin AKTS Kredisi: 6