Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	BBB2002 - Introduction to Artifical Intelligence (Yapay Zekaya Giriş)
Ders Türü	Zorunlu Dersler
Ders Dili	İngilizce
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	4.0
Öğretim Elemanları	DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ ÖZGÜR GÜLTEKİN
Dersin Veriliş Biçimi	Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
Dersin Önkoşulları	Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler	Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar	Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
Okuma Listesi
Değerlendirme
Staj & Uygulama	Bu ders için uygun değildir.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları	Nitelikli Eğitim , İnsana Yakışır İş ve Ekonomik Büyüme , Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı , Sürdürülebilir Şehirler ve Topluluklar , Barış, Adalet ve Güçlü Kurumlar

Haftalar	Konular
1. hafta	Yapay Zekaya (YZ) Giriş.
2. hafta	Akıllı Ajanlar ve Arama Yöntemleriyle Problem Çözme.
3. hafta	Bilgili Arama ve Karmaşık Ortamlarda Arama.
4. hafta	Kısıt Sağlama Problemleri, Çekişmeli Arama ve Oyunlar.
5. hafta	Mantıksal Ajanlar ve Birinci Dereceden Mantık.
6. hafta	Olasılıksal Akıl Yürütme ve Bayes Ağları.
7. hafta	Makine Öğrenmesi, Öğrenme Türleri ve Veri Hazırlama.
8. hafta	Çapraz Doğrulama, Model Değerlendirme ve Aşırı Öğrenme.
9. hafta	Denetimli Öğrenme: Regresyon, Karar Ağaçları, Naive Bayes, k-En Yakın Komşu, Karar Destek Makineleri.
10. hafta	Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme Analizine Giriş, K-Ortalama Algoritması, Yoğunluk Tabanlı Kümeleme (DBSCAN), Küme Geçerlilik Metrikleri.
11. hafta	Pekiştirmeli Öğrenme: Ödül Fonksiyonları, Q-Learning Temelleri.
12. hafta	Yapay Sinir Ağları ve Algılayıcı: Biyolojik ve Yapay Nöronlar, Perceptron Öğrenme Kuralı, Çok Katmanlı Ağlar.
13. hafta	Derin Öğrenme: Derin Ağ Mimarileri, Evrişimli Sinir Ağları (ESA) Temelleri, Geri Yayılım, Tekrarlayan Sinir Ağları (TSA).
14. hafta	Yapay Zekada Güncel Trendler: Üretken YZ, YZ Etiği ve Geleceği.

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
1.Ara Sınav	1	30
2.Ara Sınav	1	30
Dönem Sonu Sınavı	1	40
Toplam (%)		100