1. LİSANS
  2. MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
  3. ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
  4. 255 ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
YBS 483YAPAY ZEKA UYGULAMALARI3 + 06. Yarıyıl5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Yapay Zeka ile gerçek yaşamdan öğrenme, çıkarsama, optimizasyon, tahminleme, sınıflandırma ve tanıma problemlerini yapay zeka çözebilmesi amaçlanmaktadır.
Ders İçeriği Yapay zeka dilleri anlatılacak ve modern programlama dilleri (python, C#, matlab) ile AI tabanlı programlar yaptırılacaktır. Bunlar yapay Zeka Problemleri, Makine Öğrenmesi ve Algılama, Uzman Sistemler, görüntü işlem, Optimizasyon, Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar, Doğal Dil İşleme, Robotbilim Uygulamalarıdır.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Gerçek yaşamdan öğrenme, çıkarsama, optimizasyon, tahminleme, sınıflandırma ve tanıma problemlerini yapay zeka ile çözme yeteneği kazanmak.
2Yapay Zeka’nın temel kavramlarını, tekniklerini, matematik ve yazılım altyapısını öğrenerek uygulayabilme yeteneği kazanmak.
3Zeki yazılımlar geliştirme yeteneği kazanmak
4Python, matlab gibi yapay zeka dillerini ve araçlarını tanımak, kullanabilme yeteneği kazanmak.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12PY 13
ÖK 001             
ÖK 002             
ÖK 003             
ÖK 004             
Ara Toplam             
Katkı0000000000000

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Ödevler4624
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11010
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)11414
Sunum / Seminer (hazırlık süresi dahil)11414
Rapor / Proje (hazırlık süresi dahil)12626
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





130

5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2023-2024 Güz1CAN BERK KALAYCI


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
YBS 483 YAPAY ZEKA UYGULAMALARI 3 + 0 1 Türkçe 2023-2024 Güz
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. CAN BERK KALAYCI cbkalayci@pau.edu.tr MUH A0425 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Yapay Zeka ile gerçek yaşamdan öğrenme, çıkarsama, optimizasyon, tahminleme, sınıflandırma ve tanıma problemlerini yapay zeka çözebilmesi amaçlanmaktadır.
İçerik Yapay zeka dilleri anlatılacak ve modern programlama dilleri (python, C#, matlab) ile AI tabanlı programlar yaptırılacaktır. Bunlar yapay Zeka Problemleri, Makine Öğrenmesi ve Algılama, Uzman Sistemler, görüntü işlem, Optimizasyon, Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar, Doğal Dil İşleme, Robotbilim Uygulamalarıdır.
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 Python temellerine giriş ve kurulum
2 Python ile bilimsel hesaplama
3 Numpy ile vektörler, matrisler ve çok boyutlu diziler
4 Matplotlib ile çizim ve görselleştirme
5 Makine öğrenmesi: Regresyon
6 Makine öğrenmesi: Sınıflandırma
7 Makine öğrenmesi: Kümeleme
8 Hesaplama zekası ve sezgisel algoritmalar
9 Genetik Algoritmalar
10 Yapay zeka uygulamaları
11 Yapay zeka uygulamaları
12 Yapay zeka uygulamaları
13 Yapay zeka uygulamaları
14 Proje sunumları
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları