DERSİN TÜRÜ	Seçmeli
DERSİN DÜZEYİ	Lisans
DERSİN YILI	-
YARIYIL	-
AKTS	5
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I	-
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI	Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Yapay zeka alanındaki temel yöntemler hakkında bilgi. 2) Yapay zeka alanındaki temel yöntemleri kullanarak pratik problemleri formule etme ve çözme becerisi.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ	Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI	Yok
ÖNERİLEN DERSLER
DERS TANIMI	Bu ders kapsamında öğrencilerin, bilgisayarların gelişmesi ile günlük hayatımızın bir parçası haline gelmeye başlamış Yapay Zeka kavramını tanıması ve çalışma prensiplerini öğrenmesi amaçlanmaktadır.
DERS İÇERİĞİ	HAFTA KONULAR 1. Hafta Temel Kavramlar, Yapay Zeka tarihi ve felsefesi 2. Hafta Zeki Ajanlar 3. Hafta Yapay Zeka ile Problem Çözme ve Arama Algoritmalarına Giriş 4. Hafta Problem Bilgisi Kullanmayan Arama Algoritmaları 5. Hafta Sezgisel Arama 6. Hafta Oyun Problemleri 7. Hafta Üst-Sezgisel Arama Yöntemleri 8. Hafta ARA SINAV 9. Hafta Yapay Sinir Ağları 10. Hafta Bilgi Tabanlı Ajanlar 11. Hafta Birinci Dereceden Mantık 12. Hafta Birinci Dereceden Mantıkta Çıkarsama 13. Hafta Prolog Programlama Dili ve Mantıksal Programlama 14. Hafta Olasılık Tabanlı Çıkarsama
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR	Artificial Intelligence -A Modern Approach, Russell and Norvig, 3rd edition, Prentice Hall, 2009
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ	Anlatım,Tartışma,Soru-Cevap,Sorun/Problem Çözme
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ	Sayısı Toplam Katkısı(%) Ara Sınav 1 30 Ödev 1 20 Toplam(%) 50 Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 50 Finalin Başarıya Oranı(%) 50 Toplam(%) 100
AKTS İŞ YÜKÜ	Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü Ara Sınav 1 3 3 Kısa Sınavlara hazırlık Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 3 42 Final Sınavına Hazırlık 1 25 25 Ders Saati 14 3 42 Ara Sınava Hazırlık 1 25 25 Laboratuvar Final Sınavı 1 3 3 Ödevler 1 9 9 Toplam İş Yükü 149 Toplam İş Yükü / 30 4,96 Dersin AKTS Kredisi 5
DİL	Türkçe
STAJ / UYGULAMA	Yok