Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi · Bilgisayar Mühendisliği · Lisans
Dersin Amacı
Öğrencilere yapay zekânın temel kavramlarını, klasik yöntemlerini ve güncel uygulamalarını tanıtarak, ileride alacakları makine öğrenmesi ve derin öğrenme dersleri için sağlam bir temel oluşturmak.
Ders İçeriği
Bu ders; yapay zekânın tarihçesi ve temel kavramlarını, akıllı etmenleri, arama algoritmalarını, kısıt tatmin problemlerini, genetik algoritmaları, bilgi gösterimini, oyunlarda yapay zekâ yaklaşımlarını, modern yapay zekâ uygulamalarını, üretici yapay zekâyı ve etik konuları kapsamaktadır.
Zorunlu Kaynaklar
Ders Slaytları, Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA) – Russell & Norvig (4th Edition, 2020).
Önerilen Kaynaklar
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow – Aurélien Géron (3rd Edition, 2022).
Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans – Melanie Mitchell (2019)
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Yapay zekânın temel kavramlarını açıklar.
- Arama stratejilerini uygular.
- Kısıt tatmin problemlerini çözer.
- Genetik algoritmaların ve oyun ağaçlarının temel işleyişini gösterir.
- Oyun ağaçlarının temel işleyişini açıklar.
- Bilgi gösterimi yöntemlerini (mantık, semantik ağlar, kurallar) karşılaştırır.
- Modern yapay zekâ uygulamalarını örneklerle değerlendirir.
- Üretici yapay zekâ yaklaşımlarını analiz eder.
- Yapay zekânın etik boyutlarını (bias, açıklanabilirlik, hesap verebilirlik) açıklar.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Ölçme ve Değerlendirme
AKTS / İş Yükü
| Etkinlik | Sayı | Süre (saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav Haftası Dahil) | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Final | 0 | 0 | 0 |
Ders Akışı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekaya Giriş: Tarihçe, Kavramlar, Alanın Gelişimi | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 2 | Akıllı Etmenler ve Çevreler | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 3 | Problem Tanımlama ve Aramaya Giriş | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 4 | Bilgisiz Arama Stratejileri | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 5 | Bilgisiz Arama Stratejileri (devam) | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 6 | Bilgilendirilmiş Arama Stratejileri: Heuristikler, A* | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 7 | Bilgilendirilmiş Arama Stratejileri (devam) | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 8 | Vize | - |
| 9 | Kısıt Tatmin Problemleri (Constraint Satisfaction) | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 10 | Genetik Algoritmalar | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 11 | Oyunlarda Yapay Zeka: Oyun Ağaçları, Minimax, Alfa-Beta | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 12 | Bilgi Gösterimi | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 13 | Yapay Zekâda Güncel Yaklaşımlar ve Uygulama Alanları | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 14 | Üretici Yapay Zeka | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 15 | Yapay Zekada Etik: Bias, Açıklanabilirlik, Hesap Verilebilirlik | Ders notları ve kaynak kitapların ilgili bölümleri |
| 16 | Final | - |