| 1 |
Dersin Adı: |
YAPAY ZEKA |
| 2 |
Dersin Kodu: |
END6122 |
| 3 |
Dersin Türü: |
Seçmeli |
| 4 |
Dersin Seviyesi: |
Doktora |
| 5 |
Dersin Verildiği Yıl: |
1 |
| 6 |
Dersin Verildiği Yarıyıl: |
2 |
| 7 |
Dersin AKTS Kredisi: |
7,5 |
| 8 |
Teorik Ders Saati (saat/hafta): |
3 |
| 9 |
Uygulama Ders Saati (saat/hafta): |
0 |
| 10 |
Laboratuar Ders Saati (saat/hafta): |
0 |
| 11 |
Dersin Önkoşulu |
Yok |
| 12 |
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
Yok |
| 13 |
Dersin Dili: |
Türkçe |
| 14 |
Dersin Veriliş Şekli |
Yüz yüze |
| 15 |
Dersin Koordinatörü: |
Prof. Dr. NURSEL ÖZTÜRK |
| 16 |
Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları: |
|
| 17 |
Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri: |
nursel@uludag.edu.tr +90 224 2942083
Uludağ Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü
|
| 18 |
Dersin Web Adresi: |
|
| 19 |
Dersin Amacı |
Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zeka ve ilgili konularda mühendislik uygulamalarıyla bilgilendirilmelerini sağlamaktır. |
| 20 |
Dersin Mesleki Gelişime Katkısı: |
|
| Hafta |
Teori |
Uygulama |
| 1 |
Yapay zekanın temel prensipleri |
|
| 2 |
Uzman sistem, Bilgi Mühendisliği, Uzman sistemin genel yapısı |
|
| 3 |
Bilginin sunulma yöntemleri, Arama yöntemleri, Çıkarım |
|
| 4 |
Uzman Sistemlerin Tasarımı, İleri zincirleme, Geri zincirleme |
|
| 5 |
Olasılık ve uzman sistemler, Uygulama örnekleri, Ödev 1 sunumları |
|
| 6 |
Bulanık kümeler, Bulanık kümelerin özellikleri, Bulanık küme işlemleri |
|
| 7 |
Bulanık ilişkiler, Üyelik fonksiyonları, Bulandırma |
|
| 8 |
Çıkarım teknikleri, Durulama teknikleri |
|
| 9 |
Doğal dil işleme, Bulanık sistemler |
|
| 10 |
Bulanık sistemler, Uygulama örnekleri, Ödev 2 sunumları |
|
| 11 |
Ara Sınav, Yapay sinir ağları |
|
| 12 |
Yapay sinir ağları |
|
| 13 |
Yapay sinir ağları, Uygulama örnekleri, Ödev 3 sunumları |
|
| 14 |
Projelerin sözlü sunumu |
|
