YAPAY ZEKA'YA GİRİŞ

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,Sınav haftası,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 will have an in-depth understanding of core areas of AI.

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

2. 2

   Students will learn and gain an understanding of various 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 will be able to choose the appropriate algorithm for solving 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 the current research in artificial intelligence and encouraged to define research problems and develop effective solutions.

   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

   Sınav haftası

10. HAFTA 10

    Olasılıksal Programlama, Basit Kararlar Vermek, Karmaşık Kararların Alınması

11. HAFTA 11

    Makine Öğrenimi

12. HAFTA 12

    Derin Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme

13. HAFTA 13

    Doğal Dil İşleme, Doğal Dil İşleme için Derin Öğrenme

14. HAFTA 14

    Bilgisayarlı Görü, Robotik

15. HAFTA 15

    Konu tekrarı ve sunumlar

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı30%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı70%

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