|
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.
|