YBS610


Ders Adı Ders Kodu Bölüm Seviye
YAPAY ZEKA VE PROGRAMLAMA YBS610 Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora Lisansüstü

Dersin Yarıyılı
(Dersin Dönemi)
Eğitim Öğretim Yöntemleri
Krediler
Teori Uygulama Laboratuar Projeler/Alan Çalışması Seminerler/Çalışma Grupları Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi
01
(Güz)
186 3 10

Ders Sorumluları PROF. DR. ALAATTİN PARLAKKILIÇ
Dersin Sunulduğu Dil Türkçe (Turkish)
Dersin Türü Zorunlu
Ön Koşul Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar Herhangi bir ek husus bulunmamaktadır.
Dersin Amacı Dersin amacı, Yapay Zeka, Teknik Terimler, Çalışma Ortamı ve algoritmaların veriler üzerinde büyük veri analitiği algoritmalarının programlanmasını öğretmektir.
Dersin İçeriği Yapay Zekaya Giriş, Ajan ortamı, Bilgili arama, Bilgisiz arama, Özel aramalar, Oyunlaştırma, Mantık, Ara sınav, Örnek uygulama II Python ve programlama ortamları, Python kurulum ve programlamaya giriş, Python programlama, Python programlama, Bilgili aramaların python ile çözümlemesi, Bilgili aramaların python ile çözümlemesi, Bilgili aramaların python ile çözümlemesi, Final Sınavı.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) Bu ders sonunda öğrenci aşağıdaki özellikleri kazanacaktır; 1. Yapay Zeka Ve Programlama uygulama alanlarını bilir. 2. Yapay Zeka Ve Programlama yöntemlerinin karşılaştırmasını ve sonuçlarının değerlendirmesini bilir. 3. Yapay Zeka Ve Programlama üzerinde uzaklık ölçütlerine dayalı sınıflandırma yapmayı bilir. 4. Yapay Zeka Ve Programlama üzerinde uzaklık ölçütlerine dayalı kümeleme yapmayı bilir. 5. Yapay Zeka Ve Programlama karakteristik özelliklerini bilir. 6. Yapay Zeka Ve Programlama üzerinde büyük veri analitiği algoritmalarını uygulamayı bilir.
Dersin Veriliş Biçimi Örgün Öğretim
Dersin Gidişatı
Hafta Konular
1. Hafta Yapay Zekayı Tanımlamak
2. Hafta Ajanları Öğrenmek
3. Hafta Arama Yöntemleri ve Özellikleri
4. Hafta Yapay Zekada Mantık Kullanımı
5. Hafta Rekabet Ortamındaki Veriler
6. Hafta Python İle Yapay Zeka Arama Programlayabilecek
7. Hafta Mantık
8. Hafta Örnek uygulama II Python ve programlama ortamları
9. Hafta Python kurulum ve programlamaya giriş
10. Hafta Python programlama
11. Hafta Python programlama
12. Hafta Bilgili aramaların python ile çözümlemesi
13. Hafta Bilgili aramaların python ile çözümlemesi
14. Hafta Bilgili aramaların python ile çözümlemesi
Değerlendirme Ölçütleri
  Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav (%) 40
Kısa Sınavlar (%)
Ödevler (%)
Uygulamalar (%)
Laboratuar (%)
Projeler/Alan Çalışması (%)
Seminerler/Çalışma Grupları (%)
Final (%) 60
Diğer (%)
Toplam(%) 100
Dersin Kitabı ve/veya Kaynaklar Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition 3rd edition
Staj / Uygulama
Program Yeterlilikleri (PY) ve Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) İlişkisi
 

PY1

PY2

PY3

PY4

PY5

PY6

PY7

PY8

PY9

PY10

PY11

PY12

PY13

PY14

ÖÇ1

5

 4

  

 

  

 

 

 

 

 

 

 

ÖÇ2

5

 

 

 3

 

 

 

 3

 

 

 

 

 

ÖÇ3

5

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

ÖÇ4

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

* Katkı Düzeyi: 1 Çok düşük     2 Düşük     3 Orta      4 Yüksek      5 Çok yüksek