| 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 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Lisans - Teknoloji Fakültesi - Mekatronik Mühendisliği
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 |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 14 | 2 | 28 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 7 | 2 | 14 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 7 | 2 | 14 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 14 | 2 | 28 |
| Teorik Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ1 | |||||||||||||||||
| ÖÇ2 | |||||||||||||||||
| ÖÇ3 | |||||||||||||||||
| ÖÇ4 | |||||||||||||||||
| ÖÇ5 |