Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Yapay zekanın ne olduğunu, konularını ve ilgi alanlarını öğrenir. 2) Problem çözme teknikleri, bilgi gösterimi ve akıl yürütme konularında bilgilenir. 3) Önermeler mantığı ve birinci derece yüklem mantığı ile mantıksal programlamanın nasıl yapılacağını öğrenir. 4) Makine öğrenmesi kavramını öğrenerek akıllı ve öğrenebilen sistemler geliştirme konusunda bilgi edinir. 5) Eğitimli ve eğitimsiz sınıflandırma teknikleri hakkında genel bilgi birikimine sahip olur.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Problem çözme teknikleri. Bilgi gösterimi ve akıl yürütme. Önermeler mantığı ve birinci derece yüklem mantığının söz dizimi, anlam bilgisi ve ispat teorisi (tümdengelimli akıl yürütme). Belirsizlik. Olasılıksal akıl yürütme. Uzman sistemler ve otomatik öğrenme.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Yapay Zeka Kavramı ve Giriş.
2. Hafta
Akıllı Ajanlar.
3. Hafta
Problem Çözümü ve Arama.
4. Hafta
Bilgisiz Arama Stratejileri.
5. Hafta
Bilgili Arama Stratejileri.
6. Hafta
Mantık Kavramı, Önermeler ve Çıkarım.
7. Hafta
Mantık Programlama: Prolog Dili.
8. Hafta
Ara-sınav
9. Hafta
Prolog Dili ile problem çözme.
10. Hafta
Makine Öğrenmesi ve Genel Kavramlar.
11. Hafta
Sınıflandırma Yöntemleri.
12. Hafta
Kümeleme Algoritmaları.
13. Hafta
Genetik Algoritma'ya Giriş.
14. Hafta
Yapay Sinir Ağları'na Giriş.
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2003, Second Edition, ISBN: 9780137903955 Vasif V. Nabiyev, 2010, Yapay Zeka, Seçkin Yayıncılık, 3. Basım, Ankara.
