ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi


  • Ders Tanımı
  • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Kimya Mühendisliğinde Yapay Zeka KMÜ526 GÜZ-BAHAR 3+0 S 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Yapay Zeka çalışma alanını tanımlar.
    2-Yapay Zeka çalışma alanının farklı implementasyon yöntemlerini uygular.
    3-Farklı uygulama alanları için karar destek modelleri oluşturur.
    4-Farklı uygulama alanları için otomasyon sistemleri tasarlar.
  • AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
  • EtkinlikKatkı Yüzdesi

    (100)

    SayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
    Ders Süresi (Hafta x Ders Saati)14342
    Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)14456
    Ödevler0000
    Kısa Süreli Sınavlar (sınav + hazırlık) 0000
    Ara Sınavlar (sınav + hazırlık)3012020
    Proje2013030
    Laboratuar 0000
    Yarıyıl Sonu Sınavı (sınav + hazırlık) 5012020
    Diğer 0000
    Toplam İş Yükü(Saat)   168
    Toplam İş Yükü(Saat)/ 30 (s)     5,6 ---- (6)
    Dersin AKTS Kredisi   6
  • Ders Akışı
  • Hafta Konular Ön Hazırlık
    1 Yapay Zeka: Giriş
    2 Turing testi, Akıllı ajan (Intelligent agents) kavramı
    3 Problem çözme ve araştırma stratejileri
    4 Farklı araştırma algoritmaları (informed search and uninformed search algorithms)
    5 Oyun kuramı (Minimax, Alpha-Beta pruning algoritmaları,..)
    6 Bilgi akışı, Bilgi gösterimi, Sonuç çıkarma yaklaşımı, Uzman sistemler
    7 Bilgi akışı, Bilgi gösterimi, Sonuç çıkarma yaklaşımı, Uzman sistemler
    8 Uzman sistemler ve Uygulamaları, Hibrid Uzman Sistemler (Hybrid Expert Systems)
    9 Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
    10 Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
    11 Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
    12 Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
    13 Dönem projesi sunumları
    14 Dönem projesi sunumları
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Dersin Sorumlusu Dr. Öğr. Üyesi Seda Şahin
    Dersi Verenler

    1-)Doktor Öğretim Üyesi Seda Şahin

    Ders Yardımcıları -
    Kaynaklar 1. Stuart J. Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition, 2010. 2. Introduction to Data Mining P. N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar. Addison-Wesley, 2005. 3. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Third Edition)". I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, Morgan Kaufmann 2011. 4. The Elements of Statistical Learning: data mining, inference and prediction, T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, Springer, 2001. 5. Grosan C., Abraham A., Intelligent Systems: A Modern Approach, 2011, Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 6. Haykin S., Neural Networks and Learning Machines, Third Edition, 2009 by Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey 07458.
    Yardımcı Kitap -
    Dersin Amacı Kimya mühendisliğinde Yapay Zeka çalışma alanının farklı yöntemlerinin farklı uygulama alanlarında kullanılarak problemlerin çözülmesi ve bu problemlerin çözülmesi aşamasında yeni karar destek sistemlerinin tasarlanması ve geliştirilmesidir.
    Dersin İçeriği Yapay Zeka: Giriş Turing testi, Akıllı ajan (Intelligent agents) kavramı Problem çözme ve araştırma stratejileri Farklı araştırma algoritmaları (informed search and uninformed search algorithms) Oyun kuramı (Minimax, Alpha-Beta pruning algoritmaları,..) Bilgi akışı, Bilgi gösterimi, Sonuç çıkarma yaklaşımı, Uzman sistemler Uzman sistemler ve Uygulamaları, Hibrid Uzman Sistemler (Hybrid Expert Systems) Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
  • Program Yeterlilik Çıktıları
  • Program Yeterlilik Çıktıları Katkı Düzeyi
    1 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. 4
    2 Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. 4
    3 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. 4
    4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. 3
    5 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. 4
    6 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. -
    7 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri çözümler ve irdeler. 3
    8 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir, bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. 3
    9 İngilizceyi en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. -
    10 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. -
    11 Mühendislik uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. 4
    12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. 4
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster