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 Dersin Önkoşulu : Algoritma Analizi ve Tasarımı Dersin Öğretim Elemanları : Bilgisayar Müh.liği Öğretim Üyesi Dersin Amacı : Bu dersin amacı öğrenciye yapay zekanın temel kavramlarını, yapay zeka problem tiplerini ve problemlerin çözüm yöntemlerini ve bu yöntemlerin uygulanmasını öğretmektir. Dersin Öğrenim Kazanımları : Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1 Yapay zeka ve akıllı etmen kavramlarını bilir. 2 Arama yöntemlerini bilir. 3 Oyun oynama (Game Playing) kavramını bilir. 4 Mantık ve akıl yürütme kavramlarını bilir. 5 Planlama ve öğrenme algoritmalarını bilir. Dersin İçeriği : Derste arama yöntemleriyle problem çözme, oyun teorisi, first order logic, mantıksal akıl yürütme sistemleri, planlama, pratik planlama, muhakeme yöntemleri ve öğrenme ile PROLOG programlama dilinin özellikleri anlatılmakta, daha sonra yapay zeka uygulamalarından bilgisayarla görme ve robotlar hakkında genel bilgi verilmektedir. Değerlendirme : ÖLÇME ARACI ADET TABAN NOTU BAŞARI NOTUNA KATKISI Ara Sınav 1 45 % 24 Bitirme Sınavı 1 45 % 60 Yarıyıl 1 45 % 16 Değerlendirme Bütünleme / NYS 1 45 -- Tek Ders / Ek NYS 1 45 -- Kaynaklar : Artıfıcıal Intellıgence A Modern Approach (Stuart Russel, Peter Norvıg)
S. No. Program Yeterlilikleri Dersin Katkı Düzeyi 1 2 3 4 5 1 Matematik, fen ve mühendislik bilgisini uygulayabilme. 2 3 4 5 6 Karşılaşılan problemlerin tanımlanması, çözümü ve analizi esnasında, Temel Bilgisayar Mühendisliği kavramlarını, algoritmalarını, uygulamalarını ve çözümlerini kullanabilme. Deney tasarlama, verileri analiz etme ve yorumlama becerisi. Ekonomik, çevresel, sosyal, politik, etik, sağlıklı ve güvenli, üretilebilir ve devam ettirilebilir gibi gerçekçi kısıtlar altında arzu edilen bir ihtiyacı karşılamak için, bilgisayar alt yapısına dayalı bir sistemi, parçasını veya bir süreci kurmak, yapılandırmak, yönetmek ve işlemek. Bilgi sistemleri ve yazılımları ile ilgili ihtiyaçları, problemlerini tanımlamak, formüle etmek ve çözüm üretmek. Problem çözümü için uygun yöntemi saptamak, ve uygulamak. 7 Bilişim teknolojilerini etkin kullanmak. 8 9 10 Çözümlere özel bilgisayar alt yapısı kurmak ve yazılımlarını geliştirmek. Bilgisayar Mühendisliği problemlerini analiz etmek için, benzetim, bilgisayar mühendisliği için gerekli yöntem ve yazılım paketlerini kullanmasını bilmek. Sözel ve yazılı olarak iş ahlakı içinde takım üyeleri ve müşterilerle etkin iletişim kurmak. 11 Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olabilme. 12 13 14 Hayat boyu öğrenmenin önemini kavrayarak, bilim ve teknoloji alanındaki yenilikleri takip ederek kendini geliştirebilme. Bireysel çalışma ve bağımsız karar verme yetisine sahip olarak fikirlerini sözlü ve yazılı olarak açıkça ifade edebilme ve iletişim kurabilme. Atatürk ilke ve inkılapları doğrultusunda demokratik, laik ve sosyal hukuk devleti ilkelerine bağlı hizmet bilincine sahip olabilme. 15 Türkçe yi sözlü ve yazılı ortamlarda etkin kullanabilme. 16 Uluslar arası ortamda alanı ile ilgili kaynakları kullanabilecek, meslektaşları ile iletişim kurabilecek düzeyde bir yabancı dil bilgisine sahip olabilme; ikinci yabancı dili orta düzeyde kullanabilme.
HAFTALIK KONULAR Hafta Konular 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 YAPAY ZEKAYA GİRİŞ -Yapay Zekanın Tanımı -Yapay Zekanın Tarihçesi -Akıllı etmenler ARAMA YÖNTEMİYLE PROBLEM ÇÖZME -Problemin çözümünde izlenen yollar -Problem türleri -Problemin kısımları -Örnek problemler ARAMA YÖNTEMLERİ (KÖR ARAMA) -Breadth-First Arama -Uniform-Cost Arama -Depth-First Arama -Depth-Limited Arama -İterative Deepening Arama -Bidirectional Arama ARAMA YÖNTEMLERİ (HURISTIK ARAMA) -Best-first Arama -Heuristic fonksiyonlar -Iterative deepening A* Arama (IDA*) -SMA* search -Hill climbing Arama OYUN OYNAMA (GAME PLAYING) -Arama Problemi ve Oyunlar -İkili oyunlarda mükemmel kararlar -Değerlendirme (Evaluation) fonksiyonları -Cutting off arama -Alpha-Beta Pruning -Oyun Programları FİRST ORDER LOGİC -Syntax and semantics -First-Order Logic kullanımı INFERENCE İN FİRST ORDER LOGİC - Unification - Forward ve Backward Chaining - Completeness - Resolution MANTIKSAL AKIL YÜRÜTME SİSTEMLERİ -Indeksleme, retrieval ve unification -Lojik programlama sistemleri -Teorem ispatlayıcılar -Çatı sistemleri ve semantik ağlar ARA SINAV PLANLAMA -Planlama için temel sunumlar -Durum ve hedeflerin ifadesi -Hareketlerin ifadesi -Durum uzayı ve plan uzayı -Planların ifadesi -Çözüm PLANLAMA -Kısmi Sıralı Planlama Örneği -Kısmi Sıralı Planlama Algoritması
-Planlamda Knowledge Mühendisliği 12 13 14 15 16 PRATİK PLANLAMA -Hiyerarşik parçalara ayırma -Hiyerarşik parçaların analizi -Kaynak kısıtları BELİRSİZ BİLGİ (KNOWLEDGE) VE MUHAKEME (REASONING) -Belirsizlik (Uncertainty) -Temel Olasılık Notasyonu -Bayes Kuralı ve kullanımı -Olasılıksal Muhakeme (Probabilistic Reasoning) -Güven (Blief) Ağları ÖĞRENME (LEARNING) -Gözlemle Öğrenme (Learning from Observations) -Yapay Sinir Ağlarıyla Öğrenme -Güven (Belief) Ağlarıyla Öğrenme -Pekiştirmeyle Öğrenme (Reinforcement Learning) BİLGİSAYARLA GÖRME VE ROBOTLAR -Görüntü İşleme -Nesne sunumu -Nesne tanıma BİLGİSAYARLA GÖRME VE ROBOTLAR -Robotlar -Robot mimarisi -Navigasyon ve Hareket Planlama Teorik Ders Rehberli Problem Çözme FAALİYETLER Teorik Anlatım AKTS KREDİSİ / İŞ YÜKÜ TABLOSU Genel Laboratuar Uygulaması Sınıf Çalışması Bireysel veya Grup Halinde Çalışma Ödev Problemlerinin Çözülmesi ve Rapor Olarak Teslimi - Dönem Projesi - Sunumu / Seminer Hazırlama - Diğer Çalışmalar - Ara Sınav Yarıyıl Sonu Sınavı Sınav Sınav İçin Bireysel Çalışma Sınav Sınav İçin Bireysel Çalışma TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) AKTS KREDİSİ SAYI SÜRE (Saat) TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) 15 2 30 15 1 15 15 3 45 1 2 2 1 10 10 1 2 2 1 16 16 120 Saat Toplam İş Yükü / 30 = 120 / 30 = 5