| DERSİN TÜRÜ | Seçmeli |
| DERSİN DÜZEYİ | Tezli Yüksek Lisans |
| DERSİN YILI | - |
| YARIYIL | - |
| AKTS | 10 |
| ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I | -
|
| DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
1) Bazı temel yapay zeka problemlerini ve çözüm algoritmalarını öğrenmiş olması beklenmektedir
2) Öğrendikleri yöntemleri en az bir yapay zeka problemine uygulayarak çözen bir proje hazırlamış olması beklenmektedir
|
| DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ | Yüz Yüze |
| DERSİN ÖNKOŞULLARI | Yok |
| ÖNERİLEN DERSLER | Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır. |
| DERS TANIMI | |
| DERS İÇERİĞİ | | HAFTA | KONULAR |
|---|
| 1. Hafta | Giriş | | 2. Hafta | Akıllı ajanlar | | 3. Hafta | Arama ile problem çözme | | 4. Hafta | Haberli arama yöntemleri | | 5. Hafta | Bilgi ve akıl yürütme: mantıksal ajanlar | | 6. Hafta | Mantık | | 7. Hafta | Mantıksal çıkarım | | 8. Hafta | ARA SINAV | | 9. Hafta | Belirsiz bilgi ve akıl yürütme | | 10. Hafta | Belirsiz bilgi ve akıl yürütme | | 11. Hafta | Stokastik akıl yürütme sistemleri | | 12. Hafta | Stokastik akıl yürütme sistemleri | | 13. Hafta | Karar verme | | 14. Hafta | Uygulama/Proje sunumları |
|
| ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR | S.J., Ruseel, P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2003. |
| ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ | Anlatım,Soru-Cevap,Sorun/Problem Çözme,Diğer |
| DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ | | | Sayısı | Toplam Katkısı(%) |
|---|
| Ara Sınav | 1 | 30 | | Ödev | 1 | 10 | | Proje | 1 | 10 | | Toplam(%) | | 50 | | Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) | | 50 | | Finalin Başarıya Oranı(%) | | 50 | | Toplam(%) | | 100 |
|
| DİL | Türkçe |
| STAJ / UYGULAMA | Yok |
| | |
