Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
COMP 450 Artificial Intelligence
MEF Üniversitesi
Akademik Programlar
Elektrik Elektronik Mühendisliği
Öğrenciler için Genel Bilgi
Diploma EkiErasmus Beyanı
Elektrik Elektronik Mühendisliği
Lisans Programın Süresi: 4 Kredi Sayısı: 240 TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü Mühendislik Fakültesi
Ders Kodu COMP 450
Ders Adı İngilizce Artificial Intelligence
Ders Adı Türkçe Yapay Zeka
Öğretim Dili EN
Ders Türü Alıştırma,Ters-Yüz Öğrenme,Ders
Dersin Düzeyi Başlangıç
Dönem Güz
Haftalık İletişim Saatleri
Ders: 2 Okuma: none Laboratuvar : 2 Diğer: none
Tahmini Öğrenci İş Yükü Dönem boyunca 156 saat
Ders Kredileri 6 AKTS
Değerlendirme Standart Harf Notu
Ön Koşul Yok
Yan Koşul Yok
Beklenen Ön Bilgi Temel matematik bilgisi
Kayıt Kısıtlamaları Sadece lisans öğrencileri
Genel Eğitim Hedefi Yapay Zeka'nın temel kavramlarını öğrenmek ve akıllı ajanlar, bilgi temsili, öğrenme ve algılama gibi temel unsurlarla tanışmak.
Ders Açıklaması 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.

Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) Mühendislik, bilim ve matematik ilkelerini uygulayarak yapay zeka problemlerini tanımlar, formüle eder ve çözer;
2) Laboratuvar raporları ve proje sunumları aracılığıyla çeşitli kitlelerle etkili bir şekilde iletişim kurar;
3) Yapay zeka ve ilgili teknolojilerle doğrudan ilişkili mühendislik durumlarında etik ve profesyonel sorumlulukları, mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal bağlamlardaki etkilerini göz önünde bulundurarak tanır;
4) Üyeleri birlikte liderlik sağlayan, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam yaratan, hedefler belirleyen, görevleri planlayan ve hedeflere ulaşan bir ekip içinde etkin bir şekilde çalışır;
5) Yapay zeka ile ilgili olarak verilen durumlar için uygun deneyler geliştirir ve gerçekleştirir, verileri analiz eder ve yorumlar ve mühendislik değerlendirmesini kullanarak sonuçlar çıkarır;
6) Yapay zeka alanındaki güncel konuları ve yöntemleri, uygun öğrenme stratejilerini kullanarak edinir ve uygular.
Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları 1 2 3 4 5 6
1) Mühendislik, bilim ve matematik prensiplerini uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
2) Halk sağlığı, güvenlik ve refahın yanı sıra, küresel, kültürel, sosyal, çevresel ve ekonomik faktörleri dikkate alarak, ihtiyaçları karşılayan çözümler üretmek için mühendislik tasarımını uygulama becerisi
3) Farklı kitlelerle etkili bir şekilde iletişim kurma becerisi
4) Mühendislik durumlarında etik ve profesyonel sorumlulukları tanıma ve mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal etkilerini göz önünde bulundurarak bilinçli kararlar verme becerisi
5) Takım üyeleriyle birlikte liderlik sağlayan, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam oluşturan, hedefler belirleyen, görevleri planlayan ve hedeflere ulaşan bir ekipte etkili bir şekilde çalışma becerisi
6) Uygun deneyler geliştirme ve yürütme, verileri analiz etme ve yorumlama ve mühendislik değerlendirmesi yaparak sonuçlara ulaşma becerisi
7) Gerekli olduğunda yeni bilgileri edinme ve uygun öğrenme stratejilerini kullanarak bu bilgileri uygulama becerisi

Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi

N Yok S Destekleyici H Çok İlgili
     
Program Çıktıları ve Yeterlilikler Düzey Değerlendirme
1) Mühendislik, bilim ve matematik prensiplerini uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi H Sınav,Laboratuvar,Proje
2) Halk sağlığı, güvenlik ve refahın yanı sıra, küresel, kültürel, sosyal, çevresel ve ekonomik faktörleri dikkate alarak, ihtiyaçları karşılayan çözümler üretmek için mühendislik tasarımını uygulama becerisi N
3) Farklı kitlelerle etkili bir şekilde iletişim kurma becerisi S Laboratuvar,Proje
4) Mühendislik durumlarında etik ve profesyonel sorumlulukları tanıma ve mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal etkilerini göz önünde bulundurarak bilinçli kararlar verme becerisi H Sınav,Laboratuvar,Proje
5) Takım üyeleriyle birlikte liderlik sağlayan, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam oluşturan, hedefler belirleyen, görevleri planlayan ve hedeflere ulaşan bir ekipte etkili bir şekilde çalışma becerisi S Proje
6) Uygun deneyler geliştirme ve yürütme, verileri analiz etme ve yorumlama ve mühendislik değerlendirmesi yaparak sonuçlara ulaşma becerisi H Sınav,Laboratuvar,Proje
7) Gerekli olduğunda yeni bilgileri edinme ve uygun öğrenme stratejilerini kullanarak bu bilgileri uygulama becerisi H Laboratuvar
Hazırlayan ve Tarih TUNA ÇAKAR , December 2018
Ders Koordinatörü TUNA ÇAKAR
Dönem Güz
Dersi Veren(ler) Dr. Öğr. Üyesi TUNA ÇAKAR

Ders İçeriği

Hafta Konu
1) Giriş
2) Akıllı Ajanlar ve Oyun Oynama
3) Arama
4) Bilgilendirilmiş Arama Yöntemleri
5) Kısıt Doyumu
6) Olasılık
7) Bayes Ağları
8) Makine Öğrenmesi
9) Derin Öğrenme
10) Desen Tanıma
11) Mantık ve Planlama
12) Belirsizlik Altında Planlama
13) Proje Sunumları
14) Genel Tekrar
15) Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi
16) Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi
Gerekli/Tavsiye Edilen OkumalarArtificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition), Stuart Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, 2010
Öğretme TeknikleriTersyüz derslik. Öğrenciler ödevler için ferdi olarak çalışırlar.
Ödev ve ProjelerÖdevler ve Proje
Laboratuvar ÇalışmasıUygulama-tabanlı laboratuvar çalışması
Bilgisayar KullanımıGerekli
Diğer AktivitelerYok
Değerlendirme Yöntemleri
Değerlendirme Araçları Sayı Ağırlık
Uygulama 10 % 30
Küçük Sınavlar 2 % 10
Ödev 1 % 10
Projeler 1 % 20
Final 1 % 30
TOPLAM % 100
Ders Yönetimi cakart@mef.edu.tr
0 212 395 37 45
Öğretim üyesi ofisi: 5. Kat Telefon: 0 212 395 37 50 Ofis saatleri: Ders saatlerinden sonra. E-posta: cakart@mef.edu.tr Yoklama kuralları: YÖK Yönetmeliği. Statement on plagiarism: YÖK Yönetmeliği. http://3fcampus.mef.edu.tr/uploads/cms/webadmin.mef.edu.tr/4833_2.pdf

AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini

AKtivite Hafta Sayısı Saat Hesaplama
Yarıyıl Başına Hafta Sayısı Etkinliğe Hazırlık Etkinliğin Kendisinde Harcanan Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama
Ders Saati 14 1 2 42
Laboratuvar 10 1 2 30
Sınıf Dışı Ders Çalışması 1 1 10 11
Proje 1 5 25 30
Ödevler 10 1 2 30
Final 1 10 3 13
Toplam İş Yükü 156
Toplam İş Yükü/25 6.2
AKTS 6