| DERSİN TÜRÜ | Seçmeli |
| DERSİN DÜZEYİ | Lisans |
| DERSİN YILI | - |
| YARIYIL | - |
| AKTS | 5 |
| ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I | -
|
| DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
1) Öğrencilerin değişken türlerine göre analizler yapabilmeleri
2) Öğrencilerin istatistik kavramlarını öğrenebilmeleri.
|
| DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ | Yüz Yüze |
| DERSİN ÖNKOŞULLARI | Yok |
| ÖNERİLEN DERSLER | Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır. |
| DERS TANIMI | Giriş ve Tarihçe; Karar Destek ve Uzman Sistemlerinde Temel Kavramlar; Bilginin İfade Edilmesi; Bilgi Mühendisliği; Çıkarsama; Uzman Sistemler Geliştirmek için Yazılımlar. Yapay Zeka ve Uzman Sistemlere Giriş.
|
| DERS İÇERİĞİ | | HAFTA | KONULAR |
|---|
| 1. Hafta | Introduction to Expert Systems | | 2. Hafta | Basic Concepts in Expert Systems | | 3. Hafta | Knowledge Representation | | 4. Hafta | Symbolic Computation | | 5. Hafta | Rule Based Systems | | 6. Hafta | Representing Uncertainty | | 7. Hafta | Knowledge Acquisition | | 8. Hafta | ARASINAV | | 9. Hafta | Knowledge Acquisition | | 10. Hafta | Hierarchical Hypothesis and Test | | 11. Hafta | Constructive Problem Solving | | 12. Hafta | Constructive Problem Solving | | 13. Hafta | Designing for Explanation | | 14. Hafta | Tools for Building Expert Systems |
|
| ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR | P. Jackson , Introduction to Expert Systems, 3rd Edition. Addison Wesley, 1999. |
| ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ | Anlatım,Soru-Cevap,Örnek Olay İncelemesi,Sorun/Problem Çözme |
| DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ | | | Sayısı | Toplam Katkısı(%) |
|---|
| Ara Sınav | 1 | 20 | | Ödev | 5 | 5 | | Mini-Sınav | 5 | 5 | | Proje | 1 | 20 | | Toplam(%) | | 50 | | Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) | | 50 | | Finalin Başarıya Oranı(%) | | 50 | | Toplam(%) | | 100 |
|
| DİL | Türkçe |
| STAJ / UYGULAMA | Yok |
| | |
