Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 2 / Bahar | ||||
| Ders Düzeyi | Önlisans | ||||
| Ders Türü | Seçmeli | ||||
| Bölümü | BİLGİSAYAR PROGRAMCILIĞI | ||||
| Ön Koşul Dersleri | Yok | ||||
| Öğretim Sistemi | Örgün | ||||
| Ders Süresi | 14 Hafta | ||||
| Öğretim Elemanı | ORÇUN BAĞRA (orcunbagra@nevsehir.edu.tr) | ||||
| Diğer Öğretim Elemanı/Elemanları |
|||||
| Öğretim Dili | Türkçe | ||||
| Sınıf Dışı Uygulama/Staj | Yok | ||||
| Dersin Amacı | |||||
| Öğrencilerin yapay zeka alanında temel konularını kavramalarını, arama, oyun oynama, mantık, öğrenme konularında bilgi edinmelerini sağlamaktır. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Zeka ve yapay zeka kavramlarını öğrenir |
PÇ-51 Yapay zeka ile ilgili bilgi sahibi olur. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| DÖÇ-2 | Yapay zeka uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur |
PÇ-51 Yapay zeka ile ilgili bilgi sahibi olur. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| DÖÇ-3 | Arama, oyun oynama, ajanlar konularını öğrenir |
PÇ-51 Yapay zeka ile ilgili bilgi sahibi olur. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| DÖÇ-4 | Makine öğrenmesi, sınıflandırma ve kümeleme konularını kavrar |
PÇ-51 Yapay zeka ile ilgili bilgi sahibi olur. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| Zeka ve yapay zeka kavramları, arama algoritmaları, akıllı ajanlar, makine öğrenmesi, sınıflandırma, kümeleme, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar, bulanık mantık | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | Yapay zekaya giriş | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 2 | Akıllı ajanlar | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 3 | Arama algoritmaları | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 4 | Makine öğrenmesi- Normalizasyon | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 5 | Sınıflandırma, karışıklık matrisi | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 6 | Kümeleme, olasılık matrisi | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 7 | Genetik algoritmalar | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Genetik Algoritmalar | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 10 | Yapay Sinir Ağları | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 11 | Yapay Sinir Ağları | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 12 | Bulanık Mantık | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 13 | Öğrenci Sunumları | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 14 | Öğrenci Sunumları | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 15 | Öğrenci Sunumları | Anlatma, Soru-Cevap. |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| 1 | Russell, S.J. And Norvig, P., “Artificial Intelligence : A Modern Approach”, Third Edition, Prentice-Hall, 2009. (AIMA) | |
| 2 | Sunumlar | |
| 3 | Yapay Zeka Uygulamaları, Seçkin Yayıncılık, 2016 | |
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| Ders Kitabı, Projeksiyon, Bilgisayar | ||
| Ölçme Yöntemi | |||
| Yöntem | Hafta | Süre (Saat) | Katkı(%) |
| Ara Sınav | 8 | 1 | 20 |
| Diğer Ölçme Yöntemleri | |||
| 1.Sözlü Sınav | |||
| 2.Kısa Sınav (Quiz) | |||
| 3.Laboratuvar Sınavı | |||
| 4.Sunum | |||
| 5.Rapor | |||
| 6.Seminer | |||
| 7.Performans Ödevi | |||
| 8.Dönem Ödevi | 15 | 1 | 20 |
| 9.Proje | |||
| Final Sınavı | 16 | 1 | 60 |
| Öğrenci İş Yükü | |||
| İşlem Adı | Haftalık Saat | Sayı | İş Yükü |
| Haftalık Ders Saati (Teorik+Uygulama) | 4 | 14 | 56 |
| Sınıf Dışı Çalışma | |||
| a) Okuma | 3 | 8 | 24 |
| b) İnternette/Kütüphanede Tarama | 3 | 7 | 21 |
| c) Performans Ödevi | 0 | ||
| d) Seminer/Sunum/Rapor Hazırlama | 0 | ||
| e) Dönem Ödevi/Proje Hazırlama | 2 | 4 | 8 |
| Sözlü Sınav | 0 | ||
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | ||
| Laboratuvar Sınavı | 0 | ||
| Ara Sınav İçin Hazırlık | 2 | 2 | 4 |
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı İçin Hazırlık | 2 | 2 | 4 |
| Final Sınavı | 2 | 1 | 2 |
| 0 | |||
| 0 | |||
| Toplam İş Yükü | 120 | ||