EGE ÜNİVERSİTESİ Eylül 2008 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "EGE ÜNİVERSİTESİ Eylül 2008 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü"

Transkript

1 Günlük k Yaşamda amda Yapay Zeka (Artificial Intelligence In Everyday Life) Yrd. Doç.. Dr. Aybars UĞURU UR EGE Üniversitesi Bilgisayar MühendisliM hendisliği i BölümüB

2 Yapay Zeka (YZ) Artificial Intelligence (AI) Zeka Yapay Zeka (YZ) YZ nın Çalışma ve Araştırma rma Alanları YZ nın Uygulama Alanları Günlük k Yaşamda amda Yapay Zeka Türkiye de Yapay Zeka Alanındaki ndaki Faaliyetler Gelecek Tahmini 2

3 Zeka Karmaşı şık k bir problemi çözmek için i in gerekli bilgileri toplayıp birleştirme kabiliyetidir. Karmaşı şık k bir problemi, çözüm m arama alanını daraltarak kısa k yoldan çözebilme kabiliyetidir. Hedef : Bir problemi, etkin ve kısa k yoldan çözmek Zeka nın n sözls zlük k anlamı : İnsanın n düşünme, d akıl l yürütme, y nesnel gerçekleri ekleri algılama, lama, kavrama, yargılama, sonuç çıkarma yeteneklerinin tümü. t. Ayrıca : Soyutlama, öğrenme ve yeni durumlara uyma gibi yetenekler de zeka kapsamı içindedir. indedir. 3

4 Zeka nın n Tanımlar mları Zeka nın, n, üzerinde anlaşmaya varılm lmış 2 tanımı bulunmaktadır: 4

5 Zeka nın n 1. Tanımı Amerika Psikoloji Derneği American Psychological Association tarafından önerilen tanım: Bireyler, karmaşı şık k düşünceleri d anlama yetenekleri ile, etkin bir şekilde çevreye uyum sağlayabilmeleri ile, deneyim kazanarak öğrenmeleri ile, değişik ik şekillerde akıl l yürütmeleri y ile, düşünerek d engelleri aşabilmeleri a abilmeleri ile birbirlerinden ayrılırlar. rlar. Bu bireysel farklılıklar klar güçg üçlü olmakla birlikte tamamıyla yeterli değildir: Herhangi bir kişinin inin bireysel performansı farklı şartlarda ve farklı sahalarda değişmektedir. Zeka üzerine yapılmakta olan çalışmalar, bu karmaşı şık k olaylar kümesini k aydınlatmay nlatmayı ve düzenlemeyi d amaçlamaktad lamaktadır. 5

6 Zeka nın n 2. Tanımı 1994 yılında y 52 yapay zeka araştırmac rmacısı tarafından imzalanan bir tanım m : Akıl l yürütme, y planlama, problem çözme, soyut düşünme, d karmaşı şık k düşünceleri d anlama, hızlh zlı öğrenme ve deneyimlerle öğrenmeyle birlikte birçok elemandan oluşan çok genel zihinsel yetenek. Sadece kitaplardan öğrenme, dar bir akademik yetenek veya test başar arısı ile sınırls rlı değildir. Bunların ötesinde, etrafta olanları kavramak, algılamak, lamak, farkına varmak ve ne yapacağı ğına karar verebilmeyi de içeren i daha geniş ve derin bir yetenektir. 6

7 Canlılarda larda Zeka İnsan zekası ve Diğer Canlılarda larda Zeka Hayvanlarda Zeka var mıdır? m 7

8 Hayvanlarda Zeka Hayvan Zekası (Animal Intelligence), Animal Cognition başlığı altında incelenir. Bazı araştırma rma alanları : Dikkat (Attention( Attention) Sınıflandırma (Categorization( Categorization) Bellek (Memory( Memory) Dil (Language( Language) Akıl l Yürütme, Y Problem Çözme ve Araç Kullanma (Reasoning,, Problem Solving and Tool Use) Bilinç (Consciousness)) : Ayna testi Hile (Deception( Deception) 8

9 İnsanlarda Zeka Önceki slaytlarda verilen bilgilere göre, g birbirinden bir ölçüde bağı ğımsız z bir dizi yetenek. 9

10 Zeka Katsayısı Testi IQ (Intelligence( Quotient) ) Test Zekayı ölçmeyi sağlayan farklı standart testlerin birinden türetilen bir skor değeridir. eridir. Alman psikolog William Stern tarafından 1912 de ilk olarak ortaya atılm lmıştır. Modern zeka ölçüm m testlerinin farklı isimleri olmasına rağmen IQ testi olarak adlandırılmaktad lmaktadırlar. Eğitimdeki veya işi hayatındaki başar arıyı tahminlemede de kullanılırlar. 10

11 Duygusal Zeka Emotional Intelligence (EI) Duygusal Zeka Katsayısı EQ (Emotional ( Intelligence Quotient) ) ile ölçülür. Kişinin inin kendisinin, başkalar kalarının n veya diğer grupların n duygularını, algılama, lama, değerlendirme erlendirme ve yönetme y yeteneği i veya kapasitesi olarak tanımlan mlanır. İlk olarak 1920 lerin başı şında, Columbia Üniversitesinden Edward Thorndike,, sosyal zeka (social( intelligence) ) kavramını tanımlam mlamıştır. Daniel Goleman ın çalışmaları ile daha da yaygınla nlaşmıştır r (1995). 11

12 Çoklu Zeka Dil Mantık k / Matematik Müzik Uzay Bedensel Doğa Kişileraras ilerarası Kişisel isel Howard Gardner tarafından tanımlanm mlanmış 8 zeka Şairler, yazarlar, hatipler, iletişimciler. imciler. İyi iletişim im kurma yeteneği, konuşma ve yazma. Matematikçiler, iler, mantıkçılar. Yüksek Y matematiği i ve karmaşı şık k mantıksal ifadeleri anlayıp işleme yeteneği. Soyut kavram ve kurallar ortaya çıkarabilme, genelleştirme yeteneği. Müzisyenler. Denizciler. Cerrahlar, ressamlar, heykeltraşlar lar,, modern cihazlar kullanmayan gemiciler. Üç boyutlu yön y n bulma. Dansçılar, sporcular, ustalar. Vücudunu V iyi kullanabilme ve hareket yeteneği. Biyolojiciler, doğabilimciler abilimciler.. Farklı türleri anlama, doğadaki örüntüleri tanıma, nesneleri sınıflandırma yeteneği. Satıcılar, öğretmenler, politikacılar. lar. Fark yaratabilme. Kişinin inin kendini bilmesi. Farkındal ndalık (Self-awareness awareness). 12

13 Yapay Zeka Yapay zeka ise, organik olmayan sistemlerdeki zekadır. Genelde bilgisayarlar yardımı ile oluşturulur. 13

14 Yapay Zeka İnsan zekasının n bilgisayar tarafından taklit edilmesini sağlamaya yönelik y metotlarla ilgilenen çalışma alanıdır. Yapay Zeka nın n Temel Konuları : Bilgi Gösterimi G (Knowledge( Representation) Çıkarsama (Inference( Inference) Öğrenme (Learning( Learning) 14

15 YZ nın çalışma ve araştırma rma alanları (dalları) Mantıksal YZ (Logical( AI ) Arama (Search) Örüntü Tanıma (Pattern( Recognition) Temsil, GösterimG (Representation) Çıkarsama (Inference) Akıl l YürütmeY (Reasoning) Öğrenme (Learning From Experience) Planlama (Planning) Varlıkbilim (Ontology) Sezgi (Heuristics) 15

16 Yapay Zeka Tekniklerinden Yararlanan Diğer Bazı Çalışma Alanları Uzman Sistemler (Expert( Systems) Bulanık k Mantık (Fuzzy Logic) Genetik Algoritmalar (Genetic( Algorithms ) Yapay Sinir AğlarA ları (Neural Networks) Robotbilim (Robotics( Robotics) Bilgisayarlı Görü ve GörüntG ntü İşleme (Image( Processing&Computer Vision) Ses Tanıma (Speech( Recognition) Doğal Dil Anlama (Natural Language Understanding) Oyun Oynama (Game( Playing) Yapay Yaşam am (Artificial Life) Veri Madenciliği (Data Mining) Yazılım m Etmenleri (Intelligent Agents) Anlamsal (Semantic( Semantic) ) Web Dağı ğıtık k YZ (Distributed( AI) 16

17 Yapay Zekanın n Tanımı YZ tanımlar mlarının n türleri t : Düşünme, D çıkarsama ve davranış (eylem) Bilim kurgudaki insan benzeri robot, ideal zeki makinedir. Bu, mantm antıklı zeki programlar yapmaktan farklıdır. r. 1. Kategori : İnsan gibi düşünen d sistemler 2. Kategori : İnsan gibi davranan sistemler. 3. Kategori : Mantıkl klı düşünen sistemler. 4. Kategori : Mantıkl klı davranan sistemler. Doğru şeyi yapan sistem mantıkl klıdır. İnsan mantıks ksız z değildir? 17

18 Turing Testi İnsan gibi düşünen d sistemler : Turing Test Alan Turing tarafından 1950 de önerildi. Bir makinenin zeki olup olmadığı ığını belirleyen test. Bir bilgisayarın n bu testi geçebilmesi ebilmesi için i in hangi yeteneklere sahip olması gereklidir? 18

19 Yapay Zekanın n Temelleri AI, yeni bir alan olmasına rağmen, diğer disiplinlerden teknikler ve fikirler alır. Felsefe (MÖ 428-) Matematik, Algoritma (800-) Psikoloji (1879-) Bilgisayar MühendisliM hendisliği i (1940-) Dilbilim (1957-) 19

20 Yapay Zeka nın n (YZ) Tarihi (0) Yunan Mitolojisi : akıll llı makineler, mekanik araçlar ve yapay zeka. Abbasiler döneminde d ( ), 9. yy da hidrolik prensiplere dayalı otomatik makineler geliştirildi. İlk otomat sistemlerden sonra, bu çalışmalara Selçuklular döneminde Ebul-İz devam etmiştir. tir. Rönesans döneminde d otomatik makineler konusundaki çalışmalara yenileri eklenmiştir (Leonardo da Vinci) Pascal,, ilk hesap makinesini geliştirmi tirmiştir. tir. Babbage,, ilk programlanabilir bilgisayarı geliştirmi tirmiştir (19. yy). Sembolik Mantık çalışmaları (Boole, Frege, Russel, Whitehead). Turing in hesaplanabilirlik teorisi (İlk( zeki sistemler çalışmaları) : Sibernetik (İnsan( nsan-makine) 20

21 Yapay Zeka nın n (YZ) Tarihi (1) 2. Dünya D savaşı sonrası : Asıl l gelişmeler, modern bilgisayarların n ortaya çıkmasından sonra yaşand andı. Marvin Minsky,, ilk NN bilgisayarı 1951 de yaptı.. (Jüri von Neumann) 1956 : İlk olarak YZ deyimi kullanıld ldı.. YZ konusunda düzenlenmid zenlenmiş ilk konferans olan Dartmouth Konferansında, nda, John McCarthy yapay zeka terimini türetti. t Allen Newell,, J.C. Shaw ve Herbert Simon un yazdığı Mantık k Kuramcısı (The Logic Theorist) ) adlı ilk YZ programı tanıtıld ldı : Aynı kişiler iler General Problem Solver ı yazdılar : IBM den Arthur Samuel,, satranç oynayabilen ilk programı yazdı. (Daha önce 1950 de Shannon,, sonra Turing) 1958 : MIT den John McCarthy,, LISP dilini geliştirdi. 21

22 Yapay Zeka nın n (YZ) Tarihi (2) 1961 : LISP te Üniversite 1. Sınıf S f düzeyindeki d matematik problemlerini çözebilen bir program olan Saint (Aziz) i i yazıld ldı : İlk endüstriyel robot şirketi kuruldu : MIT de de,, IQ sorularını çözebilen Analogy programı yazıld ldı. Ivan Sutherland,, bilgisayarlarda etkileşimli imli grafik kullanımını başlatt lattı.. Edward A. Feigenbaum ve Julian Feldmnan,, YZ konusundaki ilk makale olan Bilgisayarlar ve DüşünceD nce yi yayınlad nladı : MIT deki bir araştırma rma sonuçlar ları,, bilgisayarların n doğal dili, basit matematik problemleri çözebilecek kadar anladığı ığını gösterdi : Joseph Weizenbaum,, herhangi bir konuda ingilizce sohbet edebilen ELIZA yı geliştirdi. Bu programın n psikoterapist sürümü, s, oldukça a popüler bir oyuncak haline geldi. 22

23 Yapay Zeka nın n (YZ) Tarihi (3) 1968 : Marvin Minsky ve Seymour Papert,, sinir ağlara larının n sınırlars rları konusunda bir makale yayınlad nladı.. Sonraki yıl, y Perceptrons adlı kitabı yayınlad nladılar. lar : YZ konusundaki ilk uluslararası konferans düzenlendi. d 1970 : Bilgisayar Destekli Öğretim programı : İngilizce söylenen s komutları yerine getirebilen robot kol : Öğrenme yeteneğine sahip bir programın n bulduğu u sonuçlar ların n bilimsel dergilerde yayımlanmas mlanmasının n ilk örneği : Uzman sistemler geliştirilmeye başland landı.. Pittsburgh Üniversitesinde ilk iyileştirici program Internist (Stajer)) geliştirildi : Uzman Sistemler, ticari alanda kullanılmaya lmaya başland landı.. Amerika YZ derneği, ilk ulusal YZ konferansını gerçekle ekleştirdi. 23

24 Yapay Zeka nın n (YZ) Tarihi (4) 1984 : Yapay Sinir AğlarA ları yaklaşı şımı ortaya çıktı 1987 : Marvin Minsky,, zihnin teorik tanımlamas mlamasını yapan Toplumun Zihni adlı kitabı yayınlad nladı : Deep Blue adlı satranç programı,, dünya d satranç şampiyonu Garry Kasparov u yendi : İnternet in yaygınla nlaşması ile, YZ tabanlı birçok program geniş kitlelere ulaştı : Etkileşimli imli robot oyuncaklar piyasaya sürülds ldü. 24

25 Yorumlar Kolay bir çalışma alanı mıdır? Yapay zeka alanı,, kendinden beklenilenleri gerçekle ekleştirebilmiş midir? Yapay zeka günümüzde g neleri gerçekle ekleştirebilmektedir? Olması gereken nedir? Yapay zekanın n değişik ik tanımlar mları? Bir programı,, yapay zeka olarak kabul etmek için i in gerekli olan özellikler nelerdir? Yapay Zekanın n geleceği? (İstenenler,( istenmeyenler) Makinelerin kendi bilinçleri leri olacak mı? m Akıll llı makineler hayatın n içine i ine ne kadar girecek? İnsan beyni modellenebilecek, insanın n makine kopyası yapılabilecek mi? Makineler insanlığı geçebilecek ebilecek mi? Bir arı simülat latörü yapılabilecek mi? 25

26 Yapay Zeka nın n Amaçlar ları Temel amaç,, insanların n zor yaptığı işleri yapabilecek sistemler üretmek. İnsan beyninin fonksiyonlarını,, bilgisayar modelleri yardımıyla yla anlamaya çalışmak. İnsanın n bilgi kazanma, öğrenme ve buluş yapma gibi zihinsel yeteneklerini araştırmak. rmak. Öğrenme metotlarını bilgisayar sistemlerine aktarmak. İnsan bilgisayar iletişimini imini kolaylaştıran kullanıcı arabirimleri geliştirmek. Yapay uzman sistemler oluşturmak. Yapay zekaya sahip robotlar geliştirmek (İş( İşbirliği) i) Bilgisayarları,, bilimsel araştırma rma ve buluşlarda larda kullanmak. 26

27 Yapay Zeka ile Yapılanlar AI, hem sıradan, s hem de uzmanlık k gerektiren işlerin i otomatikleştirilmesi tirilmesi ile ilgilidir. Bir hastalık k tedavisinin belirlenmesi için i in bir program rahatlıkla yazılsa da, iki yaşı şındaki bir çocuğun un yaptığı işler, günümüzde g AI araştırmalar rmalarının sınırında nda veya ötesindedir (yüz z tanıma, iletişim im kurma,...). Günümüzde YZ da sınırlı amaçlarla mutlu olunmaktadır r : Bilgisayarlara belirli işleri i yaptırma Sınırlı ses tanıma Evde veya diğer alanlarda Akıllı Yardımc mcılar İnternet teki teki basit YZ örnekleri 27

28 Günümüzde YZ Yaklaşı şımları Yapay Sinir AğlarA ları Genetik Algoritmalar Yapay Zeka nın İnternet üzerindeki uygulamaları yeni bir alan. Mobile Agent Systems İnternet üzerinde, istenilen konudaki yazılar ları okuyarak, istenilen araştırma rma yazısının n hazırlanmas rlanması. İstenilen fiyat ve özellikte ürünün n bulunması (E-ticaret) İnternet üzerinde YZ lı karakterlerle sohbet etmek 1965 te Joseph Weizenbaum E.L.I.Z.A (Bugün n A.L.I.C.E) 28

29 Bilgisayar Oyunlarında nda YZ 2D den 3D ye. Gerçek ekçi i grafikler. Çok gerçek ekçi i karakterler. Karakterlerin yürüyüşy gibi hareketleri gerçek ek yaşamdaki amdaki gibi. İnsanların, n, kendileri gibi düşünen d karakterlerle etkileşim im kurmaya yönelimi y var. Ateş edip puan toplayarak oynanan oyunlar yerine, yapay zeka örnekleri kullanılarak larak gerçekle ekleştirilen oyunlar istenmeye başland landı (Karakterlerle etkileşim, im, konuşma, plan yapan karakterler) Oyunlarda yapay zeka, monotonluğu u aşmaya mayı sağlıyor. Diğer Alanlar 29

30 Sinemada Bilgisayarlar ve YZ (1) 1907 den itibaren bu alanın n ilk örneklerinde konu : Kendilerini yapanlara hizmet etmek için i in tasarlanmış mekanik adamlar kontrolden çıkarak insanlar için in tehdit unsuru haline geliyorlardı lerde Hollywood un teknolojiye bakışı oldukça a olumlu ve iyimserdi. İyi kalpli bilgisayarlar veya YZ bilgisinin yanlış kişilerce ilerce ele geçirilmesi konu edildi larda kötümser k bir hava oluştu. Yapay zeka örnekleri nükleer n gücüg ele geçirirler. İnsanlar yapay hale gelmiştir lerde korku, yerini bilgisayarların n günlg nlük k hayattaki tehlikelerine bırakb rakır. r de YıldY ldız z Savaşlar ları,, 1950 lerin teknoloji taraftarlığı ığını geri getirir. 30

31 Sinemada Bilgisayarlar ve YZ (2) 1980 lerdeki filmlerdeki YZ örneklerinin birincil amacı,, insanlığı yok etmektir (Terminatör-1984 gibi). Sonraları bilgisayarlar komedi unsuru olmuş,, günlg nlük yaşam amın n parças ası haline gelmiş,, daha az korkulur olmuştur larda İnternet in yaygınla nlaşmasının n sinemada etkileri görülür. g r. Bir tuşla kişinin inin kimliğini ini yok etme, sanal dünyalar d gibi yılında y Steven Spielberg in in Yapay Zeka filminde ise, sorun yaşayan, ayan, bir çocuk robottur. Tamamıyla bilgisayar tabanlı etmenler (robot, bilgisayar) Humanoid Robot (Kısmen insana benzetilmiş) Android (Genelde biyolojik, çıkarsaması insan beynininkine benzer) Cyborg (İnsan+ek) 31

32 Günümüzde AI nedir? Dünya Algılama Eylem Çıkarsama 32

33 Örnek AI Sistemi 1) Satranç Oynama (Chess( Playing) Deep Blue (IBM) gibi. Algılama lama : Satranç tahtasının n ileri özellikleri Eylemler : Hareket seçme Çıkarsama : Tahta konumlarını değerlendirme erlendirme sezgisi ve arama. 33

34 Örnek AI Sistemi 2) Tıbbi T Teşhis (Medical( Diagnosis) Pathfinder (D. Heckerman,, Microsoft Research) gibi. Algılama lama : Belirtiler, test sonuçlar ları Eylemler : Test önerme, teşhis etme Çıkarsama : Bayesian Inference,, makine öğrenmesi, Monte Carlo simülasyonu. 34

35 Örnek AI Sistemi 3) Kendi Başı şına Giden Araba (Car driving itself) ALVINN (D. Pomerleau,, CMU) gibi. Algılama lama :Yolun sayısal sal kamera görüntg ntüsü Eylemler : 64 farklı direksiyon açısıa Çıkarsama : Back propagation eğitimli yapay sinir ağıa ğı. 35

36 ALVINN ALVINN (Autonomous( Land Vehicle in a Neural Network) etwork), insanların sürüşünü izleyerek taşı şıtları kontrol etmeyi öğrenen yapay sinir ağıa tabanlı bir algılama lama sistemidir. ALVINN,, genel amaçlı bir yol izleme sistemi olarak birçok önemli özelliğe e sahiptir. Eğitildiği i yol tipi için i in sürmeyi s öğrenmektedir. ektedir. Yapısı basittir. Farklı durumlarda çalışabildiği i kanıtlanm tlanmıştır. 36

37 CMU NavLab 37

38 Veri Üç çeşit yol üzerinde gitmek üzere tasarlanmış ıştır: single-lane dirt access road single-lane paved bicycle path lined two-lane highway 38

39 ALVINN: Nasıl Öğrenir? (CMU) 39

40 Klasik AI ve Modern AI Klasik AI da da, çıkarsama en önemli AI problemiydi ve Genel Problem Çözücü,, altın n hedefti. Modern AI da da,, olasılık, istatistik, karar teorisi ve matematik yoğun olarak kullanılmaktad lmaktadır. Genel çözücü yerine, özel problemleri çözmeye çalışmaktadır. Yeni alanlar ortaya çıkmıştır. 40

41 Günlük k Yaşamda amda Yapay Zeka Arabalar Ses Tanıma Otomatik park etme Bankac acılık Dolandırıcılık k Tespiti Robotbilim Bilgisayarlı Görü Yol Planlama Cep Telefonları Ses Tanıma İnternet Arama Makineleri Sohbet Robotları Güvenlik Yüz z Tanıma Parmakizi Tanıma İris tanıma 41

42 Akıll llı Evler Merkezi sıcakls caklık k denetimi Su sıcakls caklığı denetimi Elektrik ve Aydınl nlık k denetimi 42

43 Uzman Sistemler Tıp p (MYCIN) Kimya Madencilik Bilgisayar Teknisyenliği Havayolu Planlama Bilgisayar Oyunları. 43

44 Askeri Kendi kendine giden taşı şıtlar, uçaklaru Yol Planlama Hedef Tespiti Akıll llı Silahlar Strateji Belirleme 44

45 Robotlar ve Oyuncaklar 20Q (20 Questions ball) Roboraptor, Pleo and Rex Aibo Lego Mindstorms Amazing Amanda doll 45

46 Android (İnsan şeklinde Robot) Projeleri androidworld.com Dünyada yapılm lmış/yürütülmekte olan büyük b ölçekli 94 adet android projesi bulunmaktadır. Büyük k bir kısmk smında Yapay Zeka ya ihtiyaç duyulmaktadır. 46

47 ASIMO (Honda( Honda s Humanoid Robot)) ASIMO gerçek ek dünyada d işlemek i üzere tasarlanmış ıştır. Yürüyebilir, koşabilir, eğim e inip çıkabilir, merdiven inip çıkabilir, iletişim im kurabilir, kişileri ileri seslerinden veya yüzlerinden tanıyabilir. 47

48 ASIMO nun Özellikleri HEIGHT WEIGHT WALKING SPEED RUNNING SPEED WALKING CYCLE GRASPING FORCE 4 ft 3in (130cm) 119 pounds (54kg) 1.7 mph (2.7 km/hour) 3.7 mph (6km/hour) Cycle Adjustable, Stride Adjustable 0.5 kg/hand (5 finger hand) 48

49 AIBO : Sony nin nin ürettiği i Eğlence E amaçlı ilk robot 49

50 Qrio (Sony) engebeli ve eğimli e yüzeylerde y yürüyebiliyor y yebiliyor koşabiliyor, zıplayabiliyor z iki kamera sayesinde derinlik algılayabiliyor layabiliyor çevresinin 3B haritasını çıkartabiliyor. insanları yüzlerinden ve seslerinden tanıyabiliyor öğrenebiliyor kablosuz yerel ağa üzerinden internete bağlanabiliyor sahibinin ilgilendiğini ini düşündd ndüğü metinleri internetten indirip okuyabiliyor şarkı söyleyebiliyor, dans edebiliyor dengesini kaybedip düşmesi d durumunda kollarını öne uzatarak kendini koruyabiliyor, ve kendi kendine tekrar ayağa a kalkabiliyor 50

51 Diğer Bazı Robotlar 51

52 Robot Eller GIFU III hand from Dainichi Company Ltd, Kani, Japan. Bir Fransız şirketinin (Techno Concept) android eli 2,500 Euros (= $3325). Faulhaber Group Hand 20 Eklemi vardır. Eylül 2008 Fiyatı : $51,400 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 52

53 Türkiye deki Faaliyetler - İstanbul (Yapay Zeka Alanında) nda) İTÜ (İstanbul Teknik Üniversitesi) Yapay Sinir AğlarA ları Doğal Dil İşleme Evrimsel Algoritmalar Makine Öğrenmesi Boğazi aziçi Üniversitesi Yapay Sinir AğlarA ları Robotbilim Doğal Dil İşleme Diğer, Koç Üniversitesi Sabancı Üniversitesi Yeditepe Üniversitesi Marmara Üniversitesi 53

54 Ankara Türkiye deki Faaliyetler İstanbul dışıd (Yapay Zeka Alanında) nda) ODTÜ (Ortadoğu u Teknik Üniversitesi) Bilkent Üniversitesi Hacettepe Üniversitesi İzmir EGE Üniversitesi Genetik Algoritmalar Yapay Sinir AğlarA ları Karınca Kolonisi Optimizasyonu Algoritmaları Dokuz Eylul Üniversitesi Yaşar ar Üniversitesi Diğer İller Erciyes Fırat Selçuk 54

55 Gelecekte Yapay Zeka Robotbilim Teknolojisi Akıll llı Taşı şıtlar Akıll llı Evler Akıll llı Cihazlar Daha Zeki Yazılımlar ve İnternet Yapay Zeka yaşam amın n ayrılmaz bir parças ası haline gelecek. 55

56 Kaynaklar Aybars UĞUR, U UR, Yapay Zeka Ders Notları,, EGE Üniversitesi Bilgisayar MühendisliM hendisliği i Bölümü, B Russell,, S.J. And Norvig,, P., Artificial Intelligence : A Modern Approach, Second Edition, Prentice-Hall Hall,, (AIMA) Wikipedia and Vikipedi 56

57 Teşekk ekkürler

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-1 Yapay Zekaya Giriş. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-1 Yapay Zekaya Giriş. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-1 Yapay Zekaya Giriş Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Zeka Biyolojik tanım: İnsan beyninin organik yapısının gelişim ve olgunlaşmasının

Detaylı

91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence)

91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence) 91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 27.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (517 Yapay Zeka)

Detaylı

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS YAPAY ZEKA BG-421 4/2 2+1+0 2+.5 4 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin Seviyesi : LİSANS

Detaylı

Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com. Bilim Dalı Olarak ve Uygulamada "Yapay Zeka"

Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com. Bilim Dalı Olarak ve Uygulamada Yapay Zeka Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com Bilim Dalı Olarak ve Uygulamada "Yapay Zeka" Bir önceki yazımızda beyin simulatörlerinden bahsetmiştik. Beynin işlevlerini deşifre etmeye yönelik çalışmalardan biri

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği

Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliği Bülent Ecevit Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü http://bilgisayar.beun.edu.tr İçerik Zonguldak Tanıtımı Üniversite Tanıtımı Mühendis Kimdir? Mühendisin Sorusu Bilgisayar

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Yapay Zeka Sistemleri BIL308 6 3+0 3 4

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Yapay Zeka Sistemleri BIL308 6 3+0 3 4 DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Yapay Zeka Sistemleri BIL308 6 3+0 3 4 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Zorunlu / Yüz Yüze Dersin

Detaylı

Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği

Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliği Günümüzde, finans, tıp, sanat, güvenlik, enerji gibi bir çok sektör, bilgisayar mühendisliğindeki gelişimlerden

Detaylı

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008 Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri

Detaylı

MÜFREDAT DERS LİSTESİ

MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜHENDİSLİK FAK. / BİLGİSAYAR MÜHENDİSL / 2010 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ Müfredatı 0504101 Matematik I Calculus I 1 GÜZ 4 5 Z 0504102 Genel Fizik I General Physics I 1 GÜZ 4 4 Z 0504103

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı cse@akdeniz.edu.tr Antalya, 2017 2 Özet Akdeniz Üniversitesi tanıtım filmi Neden Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisi

Detaylı

ROBOTİK VE YAPAY ZEKA

ROBOTİK VE YAPAY ZEKA ROBOTİK VE YAPAY ZEKA Robot Nedir? Robotik Nedir? Robotun Tarihçesi Nerelerde Kullanılır? Yapay Zeka Nedir? Robot Yarışmaları Robot Malzemeleri Robot Nedir? Robot; Elektronik, yazılım ve mekanik sistemlerin

Detaylı

İleri Yapay Zeka (COMPE 568) Ders Detayları

İleri Yapay Zeka (COMPE 568) Ders Detayları İleri Yapay Zeka (COMPE 568) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İleri Yapay Zeka COMPE 568 Bahar 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i Öğretim üyesinin

Detaylı

Demetleme Yönteminin Y 3-Katmanlı Mimari Yapı ile Gerçeklenmesi. eklenmesi. KalacakYer.com

Demetleme Yönteminin Y 3-Katmanlı Mimari Yapı ile Gerçeklenmesi. eklenmesi. KalacakYer.com Demetleme Yönteminin Y 3-Katmanlı Mimari Yapı ile Gerçeklenmesi eklenmesi KalacakYer.com BİTİRME ÖDEVİ Grup Elemanları: Demet NAR 040000660 Neşe e ALYÜZ 040000662 Danış ışman: Yrd. Doç Dr. Feza BUZLUCA

Detaylı

Esnek Hesaplamaya Giriş

Esnek Hesaplamaya Giriş Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan

Detaylı

Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları

Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları Ders Adı Gevşek Hesaplama Ders Kodu COMPE 474 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı cse@akdeniz.edu.tr Antalya, 2015 2 Özet Akdeniz Üniversitesi tanıtım filmi Neden Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisi

Detaylı

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı cse@akdeniz.edu.tr Antalya, 2016 2 Özet Akdeniz Üniversitesi tanıtım filmi Neden Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisi

Detaylı

Yapay Zeka (MECE 441) Ders Detayları

Yapay Zeka (MECE 441) Ders Detayları Yapay Zeka (MECE 441) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Yapay Zeka MECE 441 Bahar 3 0 0 3 4 Ön Koşul Ders(ler)i Yok Dersin Dili Dersin Türü

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SANAL ARTIRILMIŞ VE AKILLI TEKNOLOJİLER (SAAT) LABORATUVARI SAAT Laboratuvarı Koordinatör: Yrd. Doç. Dr. Gazi Erkan BOSTANCI SAAT

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Orhan ER Kimdir? 23.03.2012

Yrd. Doç. Dr. Orhan ER Kimdir? 23.03.2012 Yrd. Doç. Dr. Orhan ER Kimdir? 23.03.2012 1978 Kebabç /MARD N do umlu olan Orhan ER, ilk, orta ve lise e itimini Diyarbak r da tamamlam r. Üniversite E itimi 1996 y nda Sakarya Üniversitesi Mühendislik

Detaylı

Yaşam Boyu Öğrenme S.221-225

Yaşam Boyu Öğrenme S.221-225 Yaşam Boyu Öğrenme S.221-225 Kaynak II; Eğitimde Program Geliştirme Yazar;Ö.DEMİREL Hazırlayan; Cemil YAYLAR 2005-2006 Ders Sor.; Doç. Dr. Nasip DEMİRKUŞ, 1-Önce Soruları Tıklayın Yanıtlamaya Çalışın.

Detaylı

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 1 ( yılı ve sonrasında birinci

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 1 ( yılı ve sonrasında birinci MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 1 (2016-17 yılı ve sonrasında birinci sınıfa başlayan öğrenciler için) BİRİNCİ YIL 1. Dönem

Detaylı

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Tolga YÜKSEL Ünvanı Birimi Doğum Tarihi Yrd. Doç. Dr. Mühendislik Fakültesi/ Elektrik Elektronik Mühendisliği 23.10.1980

Detaylı

Yapay Zeka Teknikleri ve Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Web Sayfalarının Sınıflandırılması

Yapay Zeka Teknikleri ve Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Web Sayfalarının Sınıflandırılması Yapay Zeka Teknikleri ve Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Web Sayfalarının Sınıflandırılması Yrd.Doç.Dr. Aybars Uğur, Ahmet Cumhur Kınacı Ege Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü aybars.ugur@ege.edu.tr,

Detaylı

Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com. Çeşitli Alanlarda Yapay Zeka Ajanları I

Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com. Çeşitli Alanlarda Yapay Zeka Ajanları I Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com Çeşitli Alanlarda Yapay Zeka Ajanları I Bundan önceki yazılarımızda Yapay Zeka nın tanımını yaptık ve kullandığı yöntemleri temel ve ileri yöntemler olmak üzere

Detaylı

ncü Bilgi İşleyen Makine Olarak Beyin Beyin 2005 Albert Long Hall, Boğazi

ncü Bilgi İşleyen Makine Olarak Beyin Beyin 2005 Albert Long Hall, Boğazi Bilinç ve Sayısal Ortamlar Suzan Üsküdarlı Bilgisayar Mühendisliği Boğ email: uskudarli@boun.edu.tr Motivasyon Sayısal ortamlar akıl almaz hızda yayılıyor Sayısal ortamlar ve bilinç arasındaki ilişki nedir?

Detaylı

Doğal Hesaplama (COMPE 564) Ders Detayları

Doğal Hesaplama (COMPE 564) Ders Detayları Doğal Hesaplama (COMPE 564) Ders Detayları Ders Adı Doğal Hesaplama Ders Kodu COMPE 564 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Güz 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i Öğretim üyesinin

Detaylı

YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ YENİ DERS MÜFREDATI (1) FAKÜLTESİ: İŞLETME FAKÜLTESİ / BUSINESS SCHOOL

YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ YENİ DERS MÜFREDATI (1) FAKÜLTESİ: İŞLETME FAKÜLTESİ / BUSINESS SCHOOL (3) SINIFI: 1. Yıl Güz Dönemi MIS101 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 1 COMPUTER PROGRAMMING 1 Z 3-0 4 BUS101 BİLİM VE TEKNOLOJİ TARİHİ HISTORY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Z 3-0 4 BUS103 İŞLETMECİLER İÇİN MATEMATİK

Detaylı

GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TANITIM DOKÜMANI

GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TANITIM DOKÜMANI GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TANITIM DOKÜMANI Bilgisayar Bilgisayar, herhangi bir bilgiyi alabilen, depolayabilen ve işleyebilen bir cihazdır. Hızlıdır: İnsandan

Detaylı

Alanya Alaaddin Keykubat UniversityInternational Relations Office

Alanya Alaaddin Keykubat UniversityInternational Relations Office Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Mühendisliği (Örgün Öğretim) Diploma Programı 2016 Müfredatı 1 BLG109 Üniversite'de Yaşam Kültürü ve Bilgisayar Mühendisliğine İntibak 1

Detaylı

Bilgi Toplumunda İnsan Nitelikleri, Yaşam Boyu Öğrenme, Bilgisayarın Eğitimde Kullanımı BDO Kuramsal Temelleri

Bilgi Toplumunda İnsan Nitelikleri, Yaşam Boyu Öğrenme, Bilgisayarın Eğitimde Kullanımı BDO Kuramsal Temelleri Bilgisayar 2 1. HAFTA Bilişim Teknolojilerinin Sosyal Yapı Üzerindeki Etkileri ve Eğitimdeki Yeri Bilgi Toplumunda İnsan Nitelikleri, Yaşam Boyu Öğrenme, Bilgisayarın Eğitimde Kullanımı BDO Kuramsal Temelleri

Detaylı

YAŞAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 4 YILLIK EĞİTİM PLANI ( AKADEMİK YILINDAN İTİBAREN GEÇERLİDİR)

YAŞAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 4 YILLIK EĞİTİM PLANI ( AKADEMİK YILINDAN İTİBAREN GEÇERLİDİR) 1. Yıl 1. Dönem 2. Dönem MATH111 Analiz I 3 2-4 6 MATH 112 Analiz II 3 2-4 6 CENG 101 Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 3 0-3 5 EENG 112 Fizik II 3 2-4 6 CENG 141 Programlama ve Problem Çözme I 3 2-4 6 CENG

Detaylı

Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi

Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ, BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ Meslek Seçimi Meslek Seçimi

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ ÖĞRETİM GENEL BAKIŞ

BİLGİSAYAR DESTEKLİ ÖĞRETİM GENEL BAKIŞ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ÖĞRETİM GENEL BAKIŞ Bilgi Çağı gereksinimleri Shift Happens: http://www.youtube.com/watch?v=ejpsqeqbh4o&featur e=related Öğretim Teknolojisi ne yapar? Öğretim, okullarda gerçekleştirilen

Detaylı

Çoklu Zeka Kuramı - Zeka Tipleri

Çoklu Zeka Kuramı - Zeka Tipleri Çoklu Zeka Kuramı - Zeka Tipleri Howard Gardner "Çoklu Zeka Kuramı" nı ortaya atmadan önce insanların zeki olup olmadığı matematik, geometri ve mantık sorulardan oluşan IQ testleri ile ölçülmekteydi. Fakat

Detaylı

Yapay Zeka Araştırma ve Uygulama Alanları

Yapay Zeka Araştırma ve Uygulama Alanları Yapay Zeka Araştırma ve Uygulama Alanları Doç. Dr. Şakir Kocabaş İTÜ, Uçak ve Uzay Bilimleri Fakültesi, Uzay Müh. Bölümü uckoca@itu.edu.tr Özet Bu çalışmamızda zekanın tanımları, yapay zekanın genel bir

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tanıtım Gösterisi 1 İçerik 1. Üniversitemiz 2. Bilgisayar Mühendisliği 3. Bölümümüz 4. Son Sözler 2 Üniversitemiz 3 1. Teknoloji Enstitüsü

Detaylı

İleri Yapay Zeka (COMPE 568) Ders Detayları

İleri Yapay Zeka (COMPE 568) Ders Detayları İleri Yapay Zeka (COMPE 568) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İleri Yapay Zeka COMPE 568 Bahar 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i Öğretim üyesinin

Detaylı

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) 91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 1 Amaçlar Öğrencileri Matlab gibi teknik

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik

Detaylı

DERS; 15 NİSAN 2014. İşletmelerde Yapay Zeka Uygulamaları Dersi. Yapay zeka yok iken yöneticiler işletme problemlerini nasıl çözüyorlardı?

DERS; 15 NİSAN 2014. İşletmelerde Yapay Zeka Uygulamaları Dersi. Yapay zeka yok iken yöneticiler işletme problemlerini nasıl çözüyorlardı? 15 NİSAN 2014 DERS; İşletmelerde Yapay Zeka Uygulamaları Dersi Yapay zeka yok iken yöneticiler işletme problemlerini nasıl çözüyorlardı? İşletme Problemlerini kullanmak için Yapay Zeka gerekir mi Yapay

Detaylı

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız?

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Lisansüstü Eğitiminizi Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, 1990 yılında kurulmuş ve ilk mezunlarını 1994

Detaylı

SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing)

SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing) 91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 29.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (529

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 1 Tanıtım Gösterisi Hazırlayan: Arş. Gör. Ahmet Cengizhan Dirican İçerik 1. 1. Üniversitemiz 2. 2. Bilgisayar Mühendisliği 3. 3. Bölümümüz

Detaylı

Güz Dönemi Zorunlu Dersleri

Güz Dönemi Zorunlu Dersleri T.C. AKSARAY ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK ve BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Güz Dönemi Zorunlu Dersleri EEBM 501 İleri Mühendislik Matematiği

Detaylı

YAPAY ZEKADA VÜCUT VE BEYİN PROBLEMİ

YAPAY ZEKADA VÜCUT VE BEYİN PROBLEMİ YAPAY ZEKADA VÜCUT VE BEYİN PROBLEMİ H. Levent Akın Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 80815 Bebek, İstanbul akin@boun.edu.tr Giriş Yapay Zeka (YZ) konusunda araştırma yapanlar genellikle

Detaylı

Giriş BLM 105 Programlama I Toplam 30 Toplam MUH 204 Elektronik ve Uygulamaları

Giriş BLM 105 Programlama I Toplam 30 Toplam MUH 204 Elektronik ve Uygulamaları Kocaeli Ünirsitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2015/2016 Eğitim Öğretim Yılı Ders Planı (I. II. Öğretim) DERS T L AKTS DERS T L AKTS Atatürk İlkeleri İnkılap Atatürk İlkeleri İnkılap

Detaylı

ÇOKLU ZEKA KURAMI. Dr. Halise Kader ZENGİN

ÇOKLU ZEKA KURAMI. Dr. Halise Kader ZENGİN ÇOKLU ZEKA KURAMI Dr. Halise Kader ZENGİN ZEKA NEDIR? Gardner zekayı: 1. Bir veya birden fazla kültürde değer bulan bir ürün ortaya koyabilme kapasitesi, 2. Gerçek hayatta karşılaştığı problemlere etkili

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CSE 6003

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CSE 6003 Dersi Veren Birim: Fen Bilimleri Enstitüsü Dersin Türkçe Adı: Makina Öğrenmesi ve Akıl Yürütme Dersin Orjinal Adı: Machine Learning and Reasoning Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora)

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Mesleki Yabancı Dil II BIL301 5 2+2 3 4

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Mesleki Yabancı Dil II BIL301 5 2+2 3 4 DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Mesleki Yabancı Dil II BIL301 5 2+2 3 4 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Zorunlu / Yüz

Detaylı

HAVELSAN, Türk Silahlı Kuvvetleri Güçlendirme Vakfı nın bir iştirakidir.

HAVELSAN, Türk Silahlı Kuvvetleri Güçlendirme Vakfı nın bir iştirakidir. HAVELSAN FAALİYET ALANLARI Eğitim, Simülasyon, Test ve Değerlendirme Bilişim ve Güvenlik Sistemleri Komuta Kontrol Mühendislik Çözümleri TESİD YENİLİKÇİLİK YARATICILIK ÖDÜLLERİ 2012/ GVDS İLE YENİLİKÇİLİĞİN

Detaylı

demektir. Yapay tatlandırıcılar doğal tatlandırıcılar gibi. Ama burada önemli tanım zeka tanımıdır. Şimdi bu tanımı detaylandıralım.

demektir. Yapay tatlandırıcılar doğal tatlandırıcılar gibi. Ama burada önemli tanım zeka tanımıdır. Şimdi bu tanımı detaylandıralım. 1.GİRİŞ Yapay zekayı anlamak bilgisayarda klasik şekilde veri işlemek düşüncesinden uzaklaşmayı gerektirir. Burada söz konusu olan bilgisayarların programları ile klasik algoritmik işlemleri yapmasından

Detaylı

ZEKA GELİŞİR Mİ? NAZ BOZOK Uzman Psikolog. KOZA Danışmanlık. 2014 Beyin Yılı

ZEKA GELİŞİR Mİ? NAZ BOZOK Uzman Psikolog. KOZA Danışmanlık. 2014 Beyin Yılı ZEKA GELİŞİR Mİ? NAZ BOZOK Uzman Psikolog KOZA Danışmanlık 2014 Beyin Yılı ZEKA GELİŞİR Mİ? YAŞAM ve ÖĞRENME devam ettiği sürece zeka gelişir. ZEKA NEDİR? Zekâ beynin öğrenme, öğrenilenden yararlanabilme,

Detaylı

DBE ÖĞRENME STİLLERİ ENVANTERİ ADI SOYADI DOĞUM TARİHİ UYGULAMA TARİHİ SIRA NO TAKİP NO. Eddie Van Halen

DBE ÖĞRENME STİLLERİ ENVANTERİ ADI SOYADI DOĞUM TARİHİ UYGULAMA TARİHİ SIRA NO TAKİP NO. Eddie Van Halen DBE ÖĞRENME STİLLERİ ENVANTERİ ADI SOYADI DOĞUM TARİHİ UYGULAMA TARİHİ SIRA NO TAKİP NO 1294142 Geliştirme - Güncelleme Tarihi: 2009-2015 Versiyon 2 GİRİŞ DBE ÖĞRENME STİLLERİ ENVANTERİ NEDİR? DBE Öğrenme

Detaylı

Bilgisayar Bilimleri ve İ.T.Ü. Bilgisayar Mühendisliği. Yard.Doç.Dr.Tolga Ovatman

Bilgisayar Bilimleri ve İ.T.Ü. Bilgisayar Mühendisliği. Yard.Doç.Dr.Tolga Ovatman Bilgisayar Bilimleri ve İ.T.Ü. Bilgisayar Mühendisliği Yard.Doç.Dr.Tolga Ovatman Bilgisayar Nedir? Bilgisayar Nedir? Bilgisayar Nedir? Bilgisayar Nedir? Bilgisayar Nedir? Analog - Dijital Analog - Dijital

Detaylı

Nasıl Bir Zekâya Sahipsiniz? - Genç Gelişim Kişisel Gelişim. Ayın Testi

Nasıl Bir Zekâya Sahipsiniz? - Genç Gelişim Kişisel Gelişim. Ayın Testi Ayın Testi Prof. Gardner yıllar boyu hâkimiyetini sürdüren, insanların tek bir zekâya sahip oldukları IQ denen zekâ anlayışını kırdı. Gardner'a göre insanların sahip oldukları çoklu zekâların her biri

Detaylı

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için)

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için) BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için) HAZIRLIK PROGRAMI COME 27 İleri Nesneye Yönelik Programlama 5 COME 21 Veri Yapıları ve Algoritmalar COME 22 COME 1 COME 1 COME 411

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTUSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİMDALI. I. GENEL BİLGİLER Ders Adı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTUSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİMDALI. I. GENEL BİLGİLER Ders Adı BİM618 Evrimsel Algoritmalar Öğretim Üyesi Prof. Dr. Derviş Karaboğa Görüşme Saatleri 8.00-17.00 E posta: karaboga@erciyes.edu.tr http://abis.erciyes.edu.tr/sorgu.aspx?sorgu=236 Erciyes Üniversitesi, Mühendislik

Detaylı

Geçen hafta neler öğrendik?

Geçen hafta neler öğrendik? Geçen hafta neler öğrendik? Eğitimde bilgisayar uygulamaları Bilgisayar Destekli Eğitim (BDE) BDE in Türleri Avantajları ve Sınırlılıkları ve Araştırma Sonuçları BDÖ NELERDEN OLUŞUR??? Öğretim Yazılımları

Detaylı

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Bilişsel Psikolojiye Giriş... 1 Bilişsel Psikoloji Nedir?... 2 Bilgi-işlem Modeli... 5 Bilişsel Psikolojinin Alanları... 7 Bilişsel Nörobilim...... 7 Duyum/Algı...... 8 Örüntü Tanıma...

Detaylı

BİLGİSAYAR VE ENFORMASYON BİLİMLERİ YÜKSEK LİSANS DERS PROGRAMI (Tezli Program)

BİLGİSAYAR VE ENFORMASYON BİLİMLERİ YÜKSEK LİSANS DERS PROGRAMI (Tezli Program) BİLGİSAYAR VE ENFORMASYON BİLİMLERİ YÜKSEK LİSANS DERS PROGRAMI (Tezli Program) HAZIRLIK PROGRAMI COME 27 İleri Nesneye Yönelik Programlama 2+2 3 5 COME 218 Veri Yapıları ve Algoritmalar 2+2 3 6 COME 226

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Teknik İngilizce II EEE112 2 3+0 3 4 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Zorunlu / Yüz Yüze Dersin

Detaylı

X X X X X X X X X X X

X X X X X X X X X X X Bezmiâlem Vakıf Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Program Yeterlilikleri TYYÇ Yaşam Bilimleri Temel Alanı Yeterlilikleri 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 BİLGİ (Kurumsal ve Olgusal) 1-Lisans düzeyi yeterliliklerine

Detaylı

ZEKA ATÖLYESİ AKIL OYUNLAR

ZEKA ATÖLYESİ AKIL OYUNLAR ZEKA ATÖLYESİ AKIL OYUNLAR Akıl Oyunları çocukların ve yetişkinlerin strateji geliştirme, planlama, mantık yürütmemantıksal bütünleme, görsel-uzamsal düşünme, yaratıcılık, dikkat - konsantrasyon, hafıza

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi

Akdeniz Üniversitesi Akdeniz Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü Makine Mühendisliği (Örgün Öğretim) Diploma Programı 017 Müfredatı 1 0 TDB101 Türk Dili 1 11 MAK109 Fizik 1 1 180 MAK10 Makina Mühendisliğine Giriş 88 MAK101

Detaylı

T.C. YALOVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ. Tüm Ders Kodları Havuzu

T.C. YALOVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ. Tüm Ders Kodları Havuzu POLİMER MÜHENDİSLİĞİ EABD LİSANSÜSTÜ DERSLERİ PLM501 Polimer Mühendisliği (3+0) 3 6 Zorunlu PLM502 Polimerlerin Şekillendirilmesi (3+0) 3 6 Zorunlu PLM503 Polimerizasyon Yöntemleri PLM504 İletken Polimerler

Detaylı

Çoklu Zekâ Teorisi Ek 2

Çoklu Zekâ Teorisi Ek 2 ÇOCUKLAR İÇİN ÇOKLU ZEKÂ GÖZLEM FORMU Öğrencinin Adı Soyadı: Cinsiyeti: Tarih: Sınıfı: Lütfen formda yer alan her ifadenin sizin için ne derece uygun olup olmadığını aşağıdaki beşli dereceleme ölçeği üzerinde

Detaylı

Albert Long Hall, Boğazi 4-55 Nisan 2008

Albert Long Hall, Boğazi 4-55 Nisan 2008 Sıkca Karşılaştığım Sorular Robotumu Büyütüyorum Makineler düşünebilir ya da hissedebilir mi? Kendiliklerinden yeni beceriler edinebilirler mi? Vücut, beyin ve dış ortamın etkileşimi sorunlara yeni ve

Detaylı

CIK. çocuklar için K O D L AM A

CIK. çocuklar için K O D L AM A CIK çocuklar için K O D L AM A 4ya+ ş Başaran Bilişim Akademisi 17 yıllık tecrübesini BaşaranCIK ile genç nesillere aktarıyor. Türkiye de Özel Bilisim Eğitimleri kategorisinde bir ilk olan Çocuklar İçin

Detaylı

Robot Bilimi. Robotların Sınıflandırılması

Robot Bilimi. Robotların Sınıflandırılması Robot Bilimi Robotların Sınıflandırılması Öğr. Gör. M. Ozan AKI r1.0 Robot Teknolojisinin Temelleri Robot bilimi, birçok mühendislik dalını kapsar. Teknoloji Düzeyi Hareket Güç Açık Çevrim Denetim Dış

Detaylı

Olasılık ve İstatistik nedir? Bilgisayar Mühendisliğindeki yeri

Olasılık ve İstatistik nedir? Bilgisayar Mühendisliğindeki yeri Olasılık ve İstatistik nedir? Bilgisayar Mühendisliğindeki yeri IST 108 Olasılık ve İstatistik Bahar 2016 Yrd. Doç. Dr. Ferhat Dikbıyık Bu sunumun bir kısmı Utah Üniversitesi nden Bilgisayar Bilimleri

Detaylı

T.C. YEDİTEPE ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK VE ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI BİLGİLERİ

T.C. YEDİTEPE ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK VE ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI BİLGİLERİ T.C. YEDİTEPE ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK VE ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI BİLGİLERİ Amaç: 1- Elektrik ve Elektronik Mühendisliği kapsamına giren belirli bir alanda ileri araştırmalar ve geliştirmeler

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

ALAN SIRALAMASI BASIN BİLDİRİSİ 15 Mayıs 2017 URAP (Üniversitesi Ranking by Academic Performance)

ALAN SIRALAMASI BASIN BİLDİRİSİ 15 Mayıs 2017 URAP (Üniversitesi Ranking by Academic Performance) 2016-2017 ALAN SIRALAMASI BASIN BİLDİRİSİ 15 Mayıs 2017 URAP (Üniversitesi Ranking by Academic Performance) ODTÜ Enformatik Enstitüsü URAP Laboratuvarı, üniversitelerin güçlü ve geliştirmeye açık yönlerini

Detaylı

EK-2: İnşaat Mühendisliği Öğrenci Anketi

EK-2: İnşaat Mühendisliği Öğrenci Anketi 80 EK-2: İnşaat Mühendisliği Öğrenci Anketi Sayın İnşaat Mühendisi Adayı, İnşaat Mühendisliği Eğitimi Kurulu, İMO 40. Dönem Çalışma Programı çerçevesinde İMO Yönetim Kurulu nca İnşaat Mühendisliği Eğitimi

Detaylı

ve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program

ve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Department of Computer Engineering Undergraduate Curriculum 2015-2016 ve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program 1.Yıl / I.Dönem (First

Detaylı

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR VE TARİHSEL SÜREÇ. Eğitim Teknolojisi Kavramı ve Tarihi Öğretim Teknolojisi Kavramı ve Tarihi...

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR VE TARİHSEL SÜREÇ. Eğitim Teknolojisi Kavramı ve Tarihi Öğretim Teknolojisi Kavramı ve Tarihi... İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR VE TARİHSEL SÜREÇ Giriş... 3 Teknoloji Kavramı... 3 Eğitim Teknolojisi Kavramı ve Tarihi... 4 Öğretim Teknolojisi Kavramı ve Tarihi... 7 Eğitim ve Öğretim Teknolojisi

Detaylı

EĞİTİMİMİZ 4 ANA EĞİTİM PROGRAMI ÜZERİNE PLANLANMIŞTIR

EĞİTİMİMİZ 4 ANA EĞİTİM PROGRAMI ÜZERİNE PLANLANMIŞTIR EĞİTİMİMİZ 4 ANA EĞİTİM PROGRAMI ÜZERİNE PLANLANMIŞTIR 1. DEĞERLER EĞİTİMİ Manevi değerler Milli değerler Maddi değerler Kişilik değerleri Çevre Değerleri Görgü ve nezaket kuralları Saygı ve ahlaki değerler

Detaylı

1. SINIF GÜZ YARIYILI Y. YIL ÖN KOŞUL DERSİN KODU DERSİN ADI Z/S T U L TOPLAM KREDİ AKTS

1. SINIF GÜZ YARIYILI Y. YIL ÖN KOŞUL DERSİN KODU DERSİN ADI Z/S T U L TOPLAM KREDİ AKTS 1. SINIF GÜZ YARII I.YARI ADI Z/S T U L KREDİ AKTS UNV13101 TÜRK DİLİ-I Z 2 0 0 2 2 2 UNV13103 ATATÜRK İLKELERİ VE INKILAP TARİHİ-I Z 2 0 0 2 2 2 UNV13105 İNGİLİZCE-I Z 4 0 0 4 4 4 UNV13107 TEMEL BİLGİ

Detaylı

Algoritma Kodlama Robotik 3D Tasarım 3D Printing

Algoritma Kodlama Robotik 3D Tasarım 3D Printing GENÇ AKADEMİ Algoritma Kodlama Robotik 3D Tasarım 3D Printing Bilge Adam Akademi nin ilk ve orta öğretim öğrencilerine özel bölümü olan Genç Akademi kapsamında düzenlenen Kış ve Yaz Okulları nda farklı

Detaylı

Alanya Alaaddin Keykubat UniversityInternational Relations Office

Alanya Alaaddin Keykubat UniversityInternational Relations Office Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Endüstri Mühendisliği (Örgün Öğretim) Diploma Programı 2015 Müfredatı 1 2 ENM106 EKONOMİ 1 2 0 3 ENM109 Teknik Resim 2 2 ENM107 Genel Kimya 2 2 ENM105

Detaylı

Lojistik ve Bilgi Sistemleri ÖĞR. GÖR. MUSTAFA ÇETİNKAYA

Lojistik ve Bilgi Sistemleri ÖĞR. GÖR. MUSTAFA ÇETİNKAYA Lojistik ve Bilgi Sistemleri ÖĞR. GÖR. MUSTAFA ÇETİNKAYA Fiziksel Dağıtımdan Tedarik Zincirine u Mallar, Hizmetler ve Bilgilerin Akışı u Tedarik Zincirinde Bilgi: Bilinirlik ve Görünürlük u Satış Noktası

Detaylı

FTR 331 Ergonomi. yrd. doç. dr. emin ulaş erdem

FTR 331 Ergonomi. yrd. doç. dr. emin ulaş erdem FTR 331 Ergonomi yrd. doç. dr. emin ulaş erdem ERGONOMİDE KULLANILAN MODELLER Modelleme, farklı öğeler arasındaki ilişkilerin tanımlanmasında kullanılan bir yöntemdir. Modeller, kullanıldıkları alanlara

Detaylı

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1 Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ Akademik Bilişim 2013 1 İçerik Hareket Temelli İşlemler Temassız hareket algılayıcısı: Kinect Kinect Uygulamaları Kinect in getirdikleri

Detaylı

Yapay Zeka. BM437, Bahar 2014-1015. Öğretim Üyesi: Yrd. Doç. Dr. Mehmet ŞİMŞEK

Yapay Zeka. BM437, Bahar 2014-1015. Öğretim Üyesi: Yrd. Doç. Dr. Mehmet ŞİMŞEK Yapay Zeka BM437, Bahar 2014-1015 Öğretim Üyesi: Yrd. Doç. Dr. Mehmet ŞİMŞEK Dersin Amacı Yapay Zekaya (YZ) Giriş ve Temel Yöntemlerin Öğrenilmesi YZ, birçok alt alana sahip oldukça geniş bir alan Birçok

Detaylı

CRM CRO Aralık k 2008

CRM CRO Aralık k 2008 Resul İbrahim GÜLENG CRM CRO Aralık k 2008 Klinik Araştırmalar rmalar Sektörü & Türkiye deki İş Olanakları ÖZET Hakkımda CRM Hakkında Klinik Araştırma rma ve Klinik Deneme Klinik Denemelerin Organizasyonel

Detaylı

Örüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları

Örüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları Örüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Örüntü Tanıma EE 448 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü Dersin

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ GİRESUN ÜNİVERSİTESİ ŞEBİNKARAHİSAR MYO RADYO TELEVİZYON TEKNOLOJİSİ BÖLÜMÜ BİLGİ FORMU

TÜRKİYE CUMHURİYETİ GİRESUN ÜNİVERSİTESİ ŞEBİNKARAHİSAR MYO RADYO TELEVİZYON TEKNOLOJİSİ BÖLÜMÜ BİLGİ FORMU TÜRKİYE CUMHURİYETİ GİRESUN ÜNİVERSİTESİ ŞEBİNKARAHİSAR MYO RADYO TELEVİZYON TEKNOLOJİSİ BÖLÜMÜ BİLGİ FORMU Bölüm Bölüm Başkanı Bölümün amacı Bölümün Hedefi Öğrenme Çıktıları RADYO TV TEKNOLOJİSİ Öğr.

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRETİM YILI EĞİTİM PLANI

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRETİM YILI EĞİTİM PLANI ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 1-1 ÖĞRETİM YILI EĞİTİM PLANI 1. YARIYIL MAT11 GENEL MATEMATİK I 6 6 FİZ11 FİZİK I 1 6 6 KİM11 KİMYA 1 5 5 EM11 BİLGİSAYAR

Detaylı

BÜLTEN. Ayın Konusu ALAN SEÇİMİ. T.C ALİAĞA KAYMAKAMLIĞI REHBERLİK VE ARAŞTIRMA MERKEZİ Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık Hizmetleri Bölümü

BÜLTEN. Ayın Konusu ALAN SEÇİMİ. T.C ALİAĞA KAYMAKAMLIĞI REHBERLİK VE ARAŞTIRMA MERKEZİ Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık Hizmetleri Bölümü T.C ALİAĞA KAYMAKAMLIĞI REHBERLİK VE ARAŞTIRMA MERKEZİ Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık Hizmetleri Bölümü ARALIK Lise Ayın Konusu ALAN SEÇİMİ ALAN VE DALA GEÇĠġ: MADDE 31: ORTA ÖĞRETĠM KURUMLARI YÖNETMELĠĞĠ:

Detaylı

Muhammet Fatih AKBAŞ, Enis KARAARSLAN, Cengiz GÜNGÖR

Muhammet Fatih AKBAŞ, Enis KARAARSLAN, Cengiz GÜNGÖR Yazılım Tanımlı Ağların Güvenliğinde Yapay Zeka Tabanlı Çözümler: Ön İnceleme Muhammet Fatih AKBAŞ, Enis KARAARSLAN, Cengiz GÜNGÖR İzmir Katip Çelebi Üniversitesi, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Ege

Detaylı

ÇOCUK HEMŞİRELİĞİ EĞİTİMİNDE BİLİŞİM VE TEKNOLOJİNİN KULLANIMI

ÇOCUK HEMŞİRELİĞİ EĞİTİMİNDE BİLİŞİM VE TEKNOLOJİNİN KULLANIMI 15. MİLLİ ÇOCUK HEMŞİRELİĞİ KONGRESİ ÇOCUK HEMŞİRELİĞİ EĞİTİMİNDE BİLİŞİM VE TEKNOLOJİNİN KULLANIMI Doç. Dr. Ayşe GÜROL Atatürk Üniversitesi, ayseparlak42@gmail.com Bilim ve teknoloji alanında değişim

Detaylı

1) Programlama dillerinin temel kavramlarını öğrenir. 1,2,4 1

1) Programlama dillerinin temel kavramlarını öğrenir. 1,2,4 1 DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Programlama Dilleri BIL204 4 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Zorunlu / Yüz Yüze Dersin

Detaylı

1. YARIYIL / SEMESTER 1

1. YARIYIL / SEMESTER 1 T.C. NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE MİMARLIK FAKÜLTESİ, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, 2017-2018 AKADEMİK YILI ÖĞRETİM PLANI T.C. NECMETTIN ERBAKAN UNIVERSITY ENGINEERING AND ARCHITECTURE

Detaylı

CBS de KURUMSALLAŞMA MA SÜRECİ. Prof Dr Tahsin YOMRALIOĞLU. www.gislab. İnsanlar. Yöneticiler. Görevleri. bilgi. information.

CBS de KURUMSALLAŞMA MA SÜRECİ. Prof Dr Tahsin YOMRALIOĞLU. www.gislab. İnsanlar. Yöneticiler. Görevleri. bilgi. information. CBS de KURUMSALLAŞMA MA SÜRECİ Prof Dr Tahsin YOMRALIOĞLU LU www.gislab gislab.ktu.edu.tr Yeryüzü Kaynakları İnsanlar İhtiyaçları Yöneticiler Görevleri BİLGİ information bilgi BİLİŞİM teknoloji 1 Bilgi

Detaylı

Karar Destek Sistemleri (IE 514) Ders Detayları

Karar Destek Sistemleri (IE 514) Ders Detayları Karar Destek Sistemleri (IE 514) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Karar Destek Sistemleri IE 514 Her İkisi 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ GİRESUN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ TARİH A.B.D. BİLGİ FORMU

TÜRKİYE CUMHURİYETİ GİRESUN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ TARİH A.B.D. BİLGİ FORMU TÜRKİYE CUMHURİYETİ GİRESUN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ TARİH A.B.D. BİLGİ FORMU Bölüm TARİH ANA BİLİM DALI Bölüm Başkanı PROF.DR. AYGÜN ATTAR Bölümün amacı Tarih Anabilim Dalının amacı yüksek

Detaylı

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 1982 yılında kurulan bölümümüz 1986 yılında ilk mezunlarını vermiştir 1300 1300 Lisans, 190 25 190 Yüksek Lisans, 25 Doktora 93 Bölüm kontenjanımız

Detaylı