Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Lisans - Teknik Eğitim Fakültesi - Bilgisayar ve Kontrol Öğretmenliği (İngilizce)

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
Bilgisayar ve Kontrol Öğretmenliği - Kontrol CCT473 Introduction to Artificial Intelligence Zorunlu 7 4,00 2 2

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Yapay Zekâ tekniklerini ve uygulamalarını öğrenmek.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Yapay zeka kavramları. Habersiz ve haberli arattırma; kör ( blind ) arama, herustik arama, oyun tasarımı. Bilgilendirme ve sorgulama; öğrenme teorisi, öğrenme çeşitleri, yapay sinir ağları, bilgi ifade şekilleri, semantik devre, kalıp eşleştirme, belirsizlik, olasılık, planlama, grafiksel plan, Markov karar alma süreci, doğal dil işlemi, görüntü, alçak seviye görüntü ve sınıflama. İleri yapay zeka uygulamaları; öğrenme, görüntü algılama, doğal dil kavramı, belirsizlik durumunda sorgulama.

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

anlatım, soru-cevap, ödev.

Staj Durumu

Yok

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Neural Fuzzy Systems, Chin-Teng Lin, C.S.G. Lee, Prentic Hall, 1996 Neural networks , algorithms, applications and programming techniques, James A.Freeman, David M.Skapura, Addison Wesley, 1991 Paradigms of artificial intelligence programming, Stuart Russel, Peter Norvig, Prentice Hall, 2002 The elements of artificial inteligence (An introduction using LISP), Steven L.Tanimoto, Computer Science Press Yapay zeka, problemler- yöntemler-algoritnalar, Vasif nabiyev, Seçkin Yay., 2005

Dersin Web Sayfası

-

Öğrenme Çıktıları

  • Yapay zekanın temel uygulama alanlarını bilir.
  • Yapay zeka ile çözülebilen problemleri belirler.
  • Lisp veya Prolog ile bazı temel programlar yapar.
  • Yapay Sinir ağları, fuzzy ve genetik algoritmalar gibi YZ metodlarını bilir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 Yapay zeka ve uzman sistemler
2 Yapay zeka programlama dilleri : prolog
3 Yapay zeka programlama dilleri : lisp
4 Oyun programlama
5 Yapay sinir ağları
6 Yapay sinir ağları uygulamaları: görüntü işleme
7 Yapay sinir ağları uygulamaları: robot
8 Study week
9 Midterm
10 Yapay sinir ağları uygulamaları: sistem ve karakter tanılama
11 Bulanık mantık
12 Bulanık mantık uygulamaları : fuzzy-pid
13 Karınca kolonisi optimizasyonu
14 KKO uygulamaları
15 Genetik Optimizasyonu
16 GO uygulamaları
17 Study week
18 Final