Akademik Dersler - İçerik

Yapay zekanın temellerini açıklayabilecektir.
Yapay zeka ve temelleri hakkında tarihsel bir bakış açısı kazanır.
Yapay zekanın başlıca uygulamalarını, konularını ve araştırma alanlarını açıklar.
Yapay zekanın hedeflerini, bu hedeflere yaklaşımları karakterize eder.
Problem çözmede yapay zeka yaklaşımının altında yatan ilkeleri kavrayabilecektir.
Akıllı ajan kavramını açıklar.
Akıllı ajanın temel bileşenlerini tanımlar.
Akıllı ajan türlerini karşılaştırır.
Arama tabanlı problem çözme tekniklerini uygulayabilecektir.
Yapay zeka problemlerinde aramanın rolünü kavrar.
Arama algoritmalarının temel türlerini açıklar.
Arama algoritmalarının hesaplama karmaşıklıklarını tartışır.
Bilgisiz ve sezgisel (bilgilendirilmiş) durum uzayı arama algoritmaları arasında ayrım yapar.
Çekişmeli (oyun) algoritmaları geliştirebilecektir.
Oyunların yapay zeka tarihindeki rolünü betimler.
Basit oyunlar için algoritma tasarlar.
Kısıt Sağlama Problemlerinin temel kavramlarını ve algoritmalarını açıklayabilecektir.
Kısıt sağlamayı problem çözme tekniklerinde uygular.
Kısıt sağlama problemlerinde kullanılan sezgisel metodları açıklar.
Makine öğrenimini, makine öğrenmesinde kullanılan temel kavramları ve yöntemleri tanımlayabilecektir.
Makine öğrenimi ile ilgili temel kavramları açıklar.
Makine öğreniminin çeşitli uygulamalarını listeler.
Farklı makine öğrenimi yaklaşımları hakkında temel bilgi edinir.
Çeşitli makine öğrenme algoritmalarını, avantajlarını ve dezavantajlarını belirleyerek, değerlendirerek ve akıl yürüterek ayırt eder.
Belirli bir uygulama veya görev için en uygun makine öğrenme algoritmasını seçer.
Mantık ve olasılık teorisi kavramlarını, yöntemlerini ve teorilerini tanımlayabilecek, bilgi gösterimi ve muhakeme sistemleri için kullanımlarının gücünü ve sınırlarını analiz edebilecektir.
İfadeler yazmak, ifadeler üzerinde işlem yapmak, bir ifadeyi eşdeğer ifadelere dönüştürmek için mantık kurallarını uygular.
Çıkarımlar yapar ve ifadeleri mantık içinde kanıtlar.