| School/Faculty/Institute |
Faculty of Engineering |
| Course Code |
COMP 450 |
| Course Title in English |
Artificial Intelligence |
| Course Title in Turkish |
Yapay Zeka |
| Language of Instruction |
EN |
| Type of Course |
Exercise,Flipped Classroom,Lecture |
| Level of Course |
Introductory |
| Semester |
Fall |
| Contact Hours per Week |
| Lecture: 2 |
Recitation: none |
Lab: 2 |
Other: none |
|
| Estimated Student Workload |
156 hours per semester |
| Number of Credits |
6 ECTS |
| Grading Mode |
Standard Letter Grade
|
| Pre-requisites |
None |
| Expected Prior Knowledge |
Basic mathematics knowledge |
| Co-requisites |
None |
| Registration Restrictions |
Only Undergraduate Students |
| Overall Educational Objective |
To learn the fundamental concepts of Artificial Intelligence and to become familiar with basic aspects of intelligent agents, knowledge representation, learning, and sensing. |
| Course Description |
This course provides a comprehensive introduction to some fundamental aspects of Artificial Intelligence. The following topics are covered: Introduction, Intelligent agents, Search algorithms, A*search and heuristics, constraint satisfaction problems, Game trees, Knowldege representation, Learning: reinforcement learning, Decision trees, evolutionary methods, Artificial Neural Networks, Perceptrons, Deep Learning, Perception: Vision. |
| Course Description in Turkish |
Bu derste; yapay zekanın temel kavramları şu konu başlıklar altında kapsamlı bir şekilde incelenmektedir: Akıllı etmenler, arama yöntemleri, A* arama ve sezgisel arama yötemleri, kısıt altında arama yöntemleri, oyun ağaçları, bilgi gösterimi, öğrenme, güdümlü öğrenme, karar ağaçları, evrimsel yöntemler, Yapay Sinir Ağları (YSA) , Perseptronlar ve Derin Öğrenme, Algılama:Yapay Görü. |
Course Learning Outcomes and Competences
Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) identify, formulate, and solve artificial intelligence problems by applying principles of engineering as well as science and mathematics;
2) communicate effectively with a range of audiences via the lab reports and project presentations;
3) recognize ethical and professional responsibilities in engineering situations that are directly related to artificial intelligence and related technologies while considering the impact of engineering solutions in global, economic, environmental, and societal contexts;
4) function effectively on a team whose members together provide leadership, create a collaborative and inclusive environment, establish goals, plan tasks, and meet objectives;
5) develop and conduct appropriate experimentation, analyze and interpret data, and use engineering judgment to draw conclusions for the given cases related to artificial intelligence;
6) acquire and apply contemporary issues and methods in artificial intelligence with using appropriate learning strategies.
|
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
|
|
|
|
|
|
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
|
|
|
|
|
|
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
|
|
|
|
|
|
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
|
|
|
|
|
|
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
|
|
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
|
|
|
|
|
|
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
|
|
|
|
|
|
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
|
|
|
|
|
|
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
|
|
Relation to Program Outcomes and Competences
| N None |
S Supportive |
H Highly Related |
| |
|
|
| |
Program Outcomes and Competences |
Level |
Assessed by |
| 1) |
Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
N |
|
| 2) |
Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
| 3) |
Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
H |
Exam,HW,Participation
|
| 4) |
Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
| 5) |
Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
N |
|
| 6) |
Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
N |
|
| 7) |
Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
N |
|
| 8) |
Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
N |
|
| 9) |
Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
S |
Participation
|
| 10) |
Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
S |
HW,Participation
|
| 11) |
Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
N |
|
| 12) |
Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
S |
Exam,HW
|
| 13) |
Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
H |
Exam,HW
|
| Prepared by and Date |
TUNA ÇAKAR , December 2018 |
| Course Coordinator |
TUBA AYHAN |
| Semester |
Fall |
| Name of Instructor |
Dr. Öğr. Üyesi TUNA ÇAKAR |
Course Contents
| Hafta |
Konu |
| 1) |
|
| 1) |
Introduction |
| 2) |
Intelligent Agents & Game Playing |
| 3) |
Searching |
| 4) |
Informed Search Methods |
| 5) |
Constraint Satisfaction |
| 6) |
Probability |
| 7) |
Bayes Nets |
| 8) |
Machine Learning |
| 9) |
Deep Learning |
| 10) |
Pattern Recognition |
| 11) |
Logic and Planning |
| 12) |
Planning under Uncertainty |
| 13) |
Project Presentations |
| 14) |
General Review |
| 15) |
Final Examination Period |
| 16) |
Final Examination Period |
| Required/Recommended Readings | Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition), Stuart Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, 2010 |
| Teaching Methods | Flipped classroom. Students work individually for assignments. |
| Homework and Projects | Assignments & Project |
| Laboratory Work | Application-based laboratory study
|
| Computer Use | Required |
| Other Activities | none |
| Assessment Methods |
| Assessment Tools |
Count |
Weight |
| Uygulama |
10 |
% 30 |
| Küçük Sınavlar |
2 |
% 10 |
| Ödev |
1 |
% 10 |
| Projeler |
1 |
% 20 |
| Final |
1 |
% 30 |
| TOTAL |
% 100 |
|
| Course Administration |
cakart@mef.edu.tr
0 212 395 37 45
Instructor’s office: 5th floor
Office hours: After the lecture hours.
Rules for attendance: No attendance required.
Statement on plagiarism: YÖK Regulations
|