YAPAY ZEKA TEMELLERİ

AMAÇ

Bu dersin amacı, Yapay Zeka (YZ) problemlerinin, teorilerinin, algoritmalarının ve uygulamalarının temellerini tanıtmak ve öğretmektir. YZ, endüstrinin, ekonominin ve sosyal yaşamın her alanında büyük bir etkiye sahip olacak akıllı sistemler oluşturmaya odaklanan ve çok hızlı büyüyen bir alandır. Ders YZ'nin tanımı ve tarihçesi, arama yoluyla problem çözme, oyun oynama, bilgi gösterimi, önermeler mantığı, birinci dereceden yüklem mantığı, mantıksal ve olasılıksal akıl yürütme, planlama, belirsiz bilgi ve akıl yürütme, makine öğrenimi (popüler makine öğrenimi algoritmaları, derin öğrenme, takviyeli öğrenme ve genetik algoritmalar), doğal dil işleme, doğal dil işleme için derin öğrenme, bilgisayarla görme ve robotik gibi konuları içermektedir.

İÇERİK

Bu ders; Giriş ve Akıllı Ajanlar ,Arama Yaparak Problem Çözme ,Çekişmeli Arama ve Oyunlar ,Kısıt Sağlama Problemleri ,Mantıksal Ajanlar ,Birinci Dereceden Mantık, Birinci Derece Mantıkta Çıkarım ,Bilgi Temsili, Otomatik Planlama ,Kesin olmayan bilgi ve muhakeme ,Olasılıksal Programlama, Basit Kararlar Vermek, Karmaşık Kararların Alınması ,Makine Öğrenimi ,Derin Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme ,Doğal Dil İşleme, Doğal Dil İşleme için Derin Öğrenme ,Bilgisayarlı Görü, Robotik ,Konu tekrarı ve sunumlar ; konularını içermektedir.

1. 1

   Students have an understanding of the key areas of artificial intelligence.

   Öğretim yöntemi: Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi

2. 2

   Students cover a variety of search methods, knowledge representation, uncertainty, reasoning, machine learning, natural language processing, computer vision, and robotics.

   Öğretim yöntemi: Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi

3. 3

   Students choose the appropriate algorithm to solve an AI problem.

   Öğretim yöntemi: Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi

4. 4

   Students will be introduced to current research in the field of artificial intelligence and encouraged to identify research problems and develop effective solutions.

   Öğretim yöntemi: Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi

5. 5

   Students cover a variety of search methods, knowledge representation, uncertainty, reasoning, machine learning, natural language processing, computer vision, and robotics.

   Öğretim yöntemi: Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   Giriş ve Akıllı Ajanlar

2. HAFTA 2

   Arama Yaparak Problem Çözme

3. HAFTA 3

   Çekişmeli Arama ve Oyunlar

4. HAFTA 4

   Kısıt Sağlama Problemleri

5. HAFTA 5

   Mantıksal Ajanlar

6. HAFTA 6

   Birinci Dereceden Mantık, Birinci Derece Mantıkta Çıkarım

7. HAFTA 7

   Bilgi Temsili, Otomatik Planlama

8. HAFTA 8

   Kesin olmayan bilgi ve muhakeme

9. HAFTA 9

   Olasılıksal Programlama, Basit Kararlar Vermek, Karmaşık Kararların Alınması

10. HAFTA 10

    Makine Öğrenimi

11. HAFTA 11

    Derin Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme

12. HAFTA 12

    Doğal Dil İşleme, Doğal Dil İşleme için Derin Öğrenme

13. HAFTA 13

    Bilgisayarlı Görü, Robotik

14. HAFTA 14

    Konu tekrarı ve sunumlar

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı50%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı50%

İŞ YÜKÜ

KAYNAKLAR

• Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, by Stuart Russell and Peter Norvig, Pearson Education, 2021.
• - Speech and Language Processing by Jurafsky and Martin, 2021. - G. F. Luger, Artificial Intelligence, Addison-Wesley, 2002. - Ders notları ve YZ web kaynakları

ÖĞRETİM ELEMANLARI

• Prof.Dr. Selim AKYOKUŞKOORDİNATÖR
• Prof.Dr. Selim AKYOKUŞ