Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Lisans - Teknoloji Fakültesi - Mekatronik Mühendisliği

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
Mekatronik Mühendisliği - 2014 MRM3008 Yapay Zeka Sistemleri Zorunlu 6 4,00 2 2

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Öğrencilerin yapay zeka konseptlerini anlayarak, temel yapay zeka metodlarını uygulayabilmesi hedeflenmektedir.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Uzman Sistemler, Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritma

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

-

Staj Durumu

-

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Stuart J. Russel, Peter Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach

Dersin Web Sayfası

-

Öğrenme Çıktıları

  • Yapay Zeka temel kavramlarını bilir.
  • Uzman sistemler ve birinci dereceden mantık ile ilgili temel kavramları bilir ve örnek uygulamalar yapar.
  • Bulanık mantık temel kavramlarını bilir ve örnek uygulamalar yapar.
  • Yapay Sinir Ağları ile ilgili temel kavramları bilir ve örnek uygulamalar yapar.
  • Genetik Algoritmalar ile ilgili temel kavramları bilir ve örnek uygulamalar yapar.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 Yapay Zeka genel kavramlar ve giriş
2 Arama Algoritmaları
3 Birinci Dereceden Mantık ve Uzman Sistemler
4 Bulanık Kümeler ve işlemleri
5 Bulanık Mantık Denetleyiciler
6 Mamdani, Larsen metodu
7 Tsukamato, Takagi-Sugeno metodu
8 Ara Sınav Haftası
9 Makine öğrenmesi,
10 YSA öğrenme kuralı
11 Geri Yayılım algoritması
12 Sınıflandırma ve Eğri Uydurma
13 Kümeleme ve Denetimsiz Öğrenme
14 Sinirsel Bulanık Denetim Sistemleri
15 Genetik Algoritmalar
16 Ders Çalışma Haftası
17 Yarı Yıl Sonu Sınavı