Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
  • Yapay Zeka (Tezli YL) (İngilizce )
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Artificial Intelligence (Yapay Zeka)
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • ÖÇ-PÇ İlişkisi
  • AKTS İş Yükü

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı BİL539 - Artificial Intelligence (Yapay Zeka)
Ders Türü Zorunlu Dersler
Ders Dili İngilizce
Teori + Uygulama 3+0
AKTS 7.5
Öğretim Elemanları DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ BURCU YILMAZEL
Dersin Veriliş Biçimi Bu ders yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
Dersin Önkoşulları Bu dersin önkoşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler Yoktur.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar Russell, S. J. & Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4. baskı. Pearson, 2020.
Okuma Listesi Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. Deep Learning. MIT Press, 2016. Reddi, V. J. ve ark. Machine Learning Systems: Principles and Practices of Engineering Artificially Intelligent Systems. mlsysbook.ai.
Değerlendirme Ara Sınav, Ödev ve Final.
Staj & Uygulama Yoktur.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları Nitelikli Eğitim , Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Yapay zekaya giriş ve akıllı ajanlar
2. hafta Problem çözme: Bilgisiz arama ve sezgisel arama yöntemleri
3. hafta Yerel arama, çekişmeli arama ve oyun teorisi yaklaşımları.
4. hafta Kısıt tatmin problemleri ve sembolik akıl yürütme
5. hafta Bilgi gösterimi, bilgi tabanlı ajanlar ve mantıksal çıkarım
6. hafta Makine öğrenmesi temelleri
7. hafta Makine öğrenmesi temelleri
8. hafta Derin öğrenme ve temsil öğrenme yaklaşımları
9. hafta Pekiştirmeli öğrenme
10. hafta Yapay zeka uygulamaları
11. hafta Yapay zeka uygulamaları
12. hafta Yapay zeka uygulamaları
13. hafta Yapay zekada etik, güvenilirlik ve toplumsal sorumluluk
14. hafta Yapay zekada güncel araştırma yönelimleri ve gelecek perspektifleri

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Soru-Yanıt
  • Uygulama - Alıştırma
  • Sorun/Problem Çözme
  • Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
  • Proje Tasarımı/Yönetimi
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Üretken
  • Akılcı
  • Sorgulayan
  • Etik Kurallara Uyma
  • Bir yabancı dili etkili kullanma
  • Eleştirel düşünebilme
  • Problem çözme
  • Bilgiyi yönetme
  • Temel matematik becerileri
  • Proje Tasarlama ve Yönetme

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
1.Ara Sınav 1 35
Ödev 1 25
Dönem Sonu Sınavı 1 40
Toplam (%) 100
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri