|
1. hafta |
Yapay Zekanın Tarihçesi ve Tanımı, Akıllı Davranışın Temelleri, Ajan Türleri (Basit, Model-Tabanlı, Hedef-Tabanlı, Fayda-Tabanlı), Ajanların Çevreleri ve Özellikleri.
|
|
2. hafta |
Problem Formülasyonu, Arama Ağaçları ve Graflar, Breadth-First Search (Genişlik Öncelikli Arama), Depth-First Search (Derinlik Öncelikli Arama), Tekrarlı Derinleştirmeli Arama. |
|
3. hafta |
Enformasyonlu (Sezgisel) Arama Stratejileri, Açgözlü En İyi Öncelikli Arama, A* Algoritması, Sezgisel Fonksiyonların Özellikleri (Kabul Edilebilirlik, Tutarlılık). |
|
4. hafta |
Kısıt Sağlama Problemlerinin Tanımı ve Formülasyonu, Geri İzleme (Backtracking) Algoritması, Çıkarım (Forward Checking, ARC Consistency), Problem Yapısının İncelenmesi. |
|
5. hafta |
Oyun Teorisi ve Minimax Algoritması, Alfa-Beta Kırpma, Belirsizlik Altında Karar Verme, Olasılık Teorisinin Temel Kavramları, Bayes Kuralı |
|
6. hafta |
Uzman Sistemlerin Mimarisi (Bilgi Tabanı, Çıkarım Motoru), Kural Tabanlı Sistemler, Mantık (Mantıksal Çıkarım, Birinci Dereceden Mantık), Anlamsal Ağlar ve Çerçeveler. |
|
7. hafta |
Makine Öğrenmesi Paradigmaları, Öğrenme Türleri, Model Değerlendirme Metrikleri (Doğruluk, Kesinlik, Hassasiyet, F1-Skoru), Eğitim/Test/Doğrulama Veri Kümelerinin Ayrılması, Çapraz Doğrulama. |
|
8. hafta |
Doğrusal Regresyon, Çoklu Doğrusal Regresyon, Polinom Regresyon, Aşırı Uyum (Overfitting) ve Model Karmaşıklığı, Düzenlileştirme (Ridge, Lasso). |
|
9. hafta |
Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri (SVM), Naive Bayes Sınıflandırıcısı. |
|
10. hafta |
Kümeleme Analizine Giriş, K-Ortalama Algoritması, Hiyerarşik Kümeleme, Yoğunluk Tabanlı Kümeleme (DBSCAN), Küme Geçerlilik Metrikleri. |
|
11. hafta |
Boyut Laneti, Temel Bileşen Analizi (PCA), Birliktelik Kuralı Öğrenimi, Apriori Algoritması, Güven ve Destek Kavramları. |
|
12. hafta |
Pekiştirmeli Öğrenmenin Temelleri (Ajan, Çevre, Ödül), Markov Karar Süreçleri, Yapay Sinir Ağlarına Giriş, Tek Katmanlı Algılayıcı, Aktivasyon Fonksiyonları. |
|
13. hafta |
Çok Katmanlı Algılayıcılar, Geri Yayılım Algoritması, Derin Öğrenmeye Genel Bakış, Görüntü İşleme ve CNN'lere Kısa Bir Bakış, Doğal Dil İşleme ve RN'lere Kısa Bir Bakış. |
|
14. hafta |
Robotikte YZ: Algılama, Planlama, Kontrol. Yapay Zeka Etiği: Önyargı ve Adalet, Şeffaflık ve Açıklanabilirlik, Gizlilik, İşin Geleceği, Sosyal Etki ve Sorumluluklar. |
Eskişehir Teknik Üniversitesi