İleri Yapay Zeka (COMPE 568) Ders Detayları

Transkript

1 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 Ön Koşul Ders(ler)i Öğretim üyesinin kararı Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders Verilme Şekli Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri İngilizce Bilgisayar Mühendisliği Seçmeli Dersleri Fen Bilimleri Yüksek Lisans Yüz Yüze Anlatım Dersin Koordinatörü

2 Dersin Öğretmen(ler)i Dersin Asistanı Dersin Amacı Dersin Eğitim Çıktıları Dersin İçeriği Sembolik ve sembolik olmayan yapay zeka başlıkları çerçevesinde farklı yapay zeka yaklaşım ve temel kavramlarını tanıtmak. Öğrencinin bilgisayar mühendisliği vizyonunu genişletmek. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Verilen bir problem için erkin tasarlama Problem çözümü arama yöntem ve prensiplerini anlamak. Farklı arama tekniklerini özelliklerine göre kullanabimek. Mantıksal problem gösterimi ve çözüm yollarını bilmek. Makina öğrenmesinin temellerini anlamak. Zeki erkinler. Arama yolu ile problem çözme. Yönlendirilmiş/yönlendirilmemiş arama metodları. Keşifetme. Kural doyumu. Bilgi ve çıkarım. Birinci seviye mantık ve çıkarım. Makina öğrenmesi. Seçimli konular: sinir ağları, doğal hesaplama. Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları HaftaKonular Ön Hazırlık 1 Zeki erkinler. Arama ile problem çözümü. 2 Yönlendirilmiş/yönlendirilmemiş arama ve keşif 3 Lokal arama, belirleyici olmayan-hareketler ve kısmi izlenebilirlik durumlarında arama Bölüm (main text) Bölüm Bölüm 4 4 Rakip arama. Kural doyumu Bölüm 5,6

3 5 Mantıksal erkinler. Birinci seviye mantık Bölüm 7,8 6 Birinci seviye mantık ile çıkarım Bölüm 9 7 Gerçek dünyada planlama ve hareket etme Bölüm 10,11 8 Bilgi gösterimi Bölüm 12 9 Bulanık bilgi ve çıkarım. Olasılıksal çıkarım. 10 Basit ve karmaşık kararlar oluşturmak 11 Örneklerden öğrenme. Öğrenmede bilgi. 12 Olasılıksal modeller ile öğrenme. Destekli öğrenme Bölüm 13, 14, 15 Bölüm 16,17 Bölüm 18,19 Bölüm 20,21 13 Seçimli konular Bölüm 23,24,25 14 Seçimli konular Bölüm 23,24,25 15 Gözden geçirme 16 Gözden geçirme Kaynaklar Ders Kitabı: Diğer Kaynaklar: 1. Artificial Intelligence : A Modern Approach (Second Edition), Stuart Russell and Peter Norvig, Prentice-Hall, 2003, ISBN: Ant Colony Optimization, Marco Dorigo and Thomas Stützle, MIT Press, ISBN: Artificial Intelligence, Patrick H. Winston, Addison-Wesley, ISBN:

4 Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Sayı Katkı Payı Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler 3 20 Sunum 1 15 Projeler - - Seminer - - Ara Sınavlar/Ara Juri 1 25 Genel Sınav/Final Juri 1 40 Toplam Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı Toplam 100

5 Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi İleri düzey hesaplama ve/veya bilişim bilgilerini yazılım mühendisliği problemlerini çözmede uygulama becerisi. 2 Farklı teknolojiler, yazılım mimarileri ve yaşam-döngüsü yaklaşımları kullanarak çözümler geliştirmek. 3 Bir yazılım sistemini, bileşenini, sürecini veya programını, modern teknikler ve yazılım mühendisliği uygulamalarına yönelik mühendislik araçlarını kullanarak, tasarlama, gerçekleştirme ve değerlendirme becerisi. 4 Yazılım gereksinimlerini anlamak için, veri toplama, analiz etme ve yorumlama becerisi.

6 5 Yazılım projeleri üzerindeki çalışmalar kapsamında ortaya çıkan problemler üzerinde etkin sözlü ve yazılı iletişim ve kritik düşünme becerileri. 6 Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izlemede bilgiye erişim becerisi ve yazılım mühendisliği alanında bilimsel araştırma yapmak ve bir projeyi gerçekleştirmek. 7 Yazılım Mühendisliği ile ilgili profesyonel, hukuksal, sosyal ve sorumluluklar konularında anlayış. 8 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi. 9 Yazılım Mühendisliği çözümlerinin, karar verme boyutunda, küresel, sosyal ve hukuki boyutları üzerindeki etkisini anlamak. 10 Yazılım Mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standartlarının geliştirilmesi, benimsenmesi ve sürekli kullanımının desteklenmesi. ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj Alan Çalışması

7 Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi Sunum/Seminer Hazırlama Projeler Ödevler Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi Toplam İş Yükü 228