ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi


  • Ders Tanımı
  • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Yapay Zeka ve Uygulamaları OSD122 GÜZ-BAHAR 2+0 Üniversite S 3
    Öğrenme Çıktıları
    1-Farklı çalışma alanları için Yapay Zekanın temel kavramlarını ve yöntemlerini yorumlar.
    2-Farklı çalışma alanları için Bulanık Mantık teoremi ve uygulamalarını analiz eder.
    3-Farklı çalışma alanları için Temel Yapay Zeka Yöntemlerini ve Bulanık Mantık teoremini ilgili projelerde uygular.
  • AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
  • EtkinlikKatkı Yüzdesi

    (100)

    SayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
    Ders Süresi (Hafta x Ders Saati)14228
    Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)14228
    Ödevler0000
    Kısa Süreli Sınavlar (sınav + hazırlık) 0000
    Ara Sınavlar (sınav + hazırlık)30188
    Proje30188
    Laboratuar 0000
    Yarıyıl Sonu Sınavı (sınav + hazırlık) 4011010
    Diğer 0000
    Toplam İş Yükü(Saat)   82
    Toplam İş Yükü(Saat)/ 30 (s)     2,73 ---- (3)
    Dersin AKTS Kredisi   3
  • Ders Akışı
  • Hafta Konular Ön Hazırlık
    1 Giriş, Turing testi, Yapay Zekanın Genel Tarihçesi K1-Bölüm-1
    2 Bilgi akışı, Bilgi Gösterimi ve Bilginin sistem içinde çalışması K1-Bölüm-3
    3 Uzman Sistemler K1-Bölüm-5
    4 Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistemler ve Uygulamaları-I K1-Bölüm-5
    5 Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistemler ve Uygulamaları-II K1-Bölüm-5
    6 Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler-I K1-Bölüm-6
    7 Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler-II K1-Bölüm-6
    8 Bulanık Mantık Teoremi K2-Bölüm-1
    9 Farklı Uygulama Alanları için Bulanık Mantık Teoremi ve Uygulamaları-I (ANFIS) K2-Bölüm-4
    10 Farklı Uygulama Alanları için Bulanık Mantık Teoremi ve Uygulamaları-II (ANFIS) K2-Bölüm-4
    11 Genetik Algoritmalar K3-Bölüm-1
    12 Farklı Uygulama Alanları için Genetik Algoritmalar ve Uygulamaları K3-Bölüm-4
    13 Proje Sunumları-I
    14 Proje Sunumları-II
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Dersin Sorumlusu Doktor Öğretim Üyesi Seda Şahin
    Dersi Verenler -
    Ders Yardımcıları -
    Kaynaklar K1-Russell, S. & Norvig, P. (1995). Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice-Hall, Inc., K2-Timothy, J.R. (2010). Fuzzy Logic with Engineering Applications, Third Edition, John Wiley & Sons, Ltd. ISBN: 978-0-470-74376-8. K3-Goldberg, D.E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley.
    Yardımcı Kitap -
    Dersin Amacı Bu dersin temel amacı, farklı uygulama alanları için temel AI Yöntemleri ve Bulanık Mantık Teoreminin teorik arka planını öğrendikten sonra gerçek dünya problemlerini çözmek için otomatik modeller oluşturmaktır.
    Dersin İçeriği Giriş, Turing testi, Yapay Zekanın Genel Tarihçesi, Bilgi akışı, Bilgi Gösterimi ve Bilginin sistem içinde çalışması, Uzman Sistemler, Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistemler ve Uygulamaları-I, Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistemler ve Uygulamaları-II, Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler-I, Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler-II, Bulanık Mantık Teoremi, Farklı Uygulama Alanları için Bulanık Mantık Teoremi ve Uygulamaları-I (ANFIS), Farklı Uygulama Alanları için Bulanık Mantık Teoremi ve Uygulamaları-II (ANFIS), Genetik Algoritmalar, Farklı Uygulama Alanları için Genetik Algoritmalar ve Uygulamaları.
  • Program Yeterlilik Çıktıları
  • Program Yeterlilik Çıktıları Katkı Düzeyi
    1 Etkili ve empatik iletişim becerilerini geliştirir -
    2 Sosyal ve kültürel hakların evrenselliğini destekler -
    3 Analitik ve eleştirel düşünce ile beraber konuları değerlendirir -
    4 Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar -
    5 Bilişim teknolojilerini etkili ve etik kurallara uygun kullanır -
    6 Yaşam boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir -
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster