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

Anlatım, Soru-Cevap, Problem Temelli Öğrenme

Staj Durumu

Yoktur.

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1- Stuart J. Russel, Peter Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach 2- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow – Aurélien Géron

Dersin Web Sayfası

yoktur.

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, Parçacık-Sürü Algoritmaları, Karınca Koloni Algoritması, Pekiştirmeli Öğrenme
16 Markov Modelleri ve Stokastik Süreçler
17 Yarı Yıl Sonu Sınavı