Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Yapay Zeka kavramlarını bilir. 2) Makine öğrenmesi tiplerini bilir. 3) Makine öğrenmesi uygulama alanlarını bilir. 4) Büyük veri ve hesaplama teknolojisini kavramlarını bilir. 5) Yapay Zeka uygulamalarında etik konusunu bilir.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
DERS TANIMI
Yapay Zeka Tarihi. Metasezgisel Optimizasyon. Makine Öğrenmesi. Gözetimsiz Öğrenme. Pekiştirmeli Öğrenme. Gözetimli Öğrenme. Büyük Veri, Hesaplama Teknolojisi, Derin Öğrenme, Evrişimli Sinir Ağları, Bilgisayarla Görme. Üretken Rekabetçi Ağlar. Tıpta Yapay Zeka. Yapay Zeka'de etik kavramı. Zaman Serileri Tahmini, Yinelemeli Sinir Ağları. Doğal Dil İşleme.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Yapay Zeka Tarihi.
2. Hafta
Metasezgisel Optimizasyon.
3. Hafta
Makine Öğrenmesi.
4. Hafta
Gözetimsiz Öğrenme.
5. Hafta
Pekiştirmeli Öğrenme.
6. Hafta
Gözetimli Öğrenme.
7. Hafta
Büyük Veri, Hesaplama Teknolojisi,
8. Hafta
Ara sınav
9. Hafta
Derin Öğrenme, Evrişimli Sinir Ağları, Bilgisayarla Görme.
