Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
2YBS948YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ3+0+03629.11.2025

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Doktora
Bölümü / Programı Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Yapay zeka algoritmalarıyla problem çözme yeteneğini kazanmak.
Dersin İçeriği Zekâ ve yapay zekâ tanımları, Problem çözme teknikleri: durum-uzayı yaklaşımı, problem- indirgeme yaklaşımı, problem modeli, problem sunumu, ayrıntılı arama algoritmaları (breadth-first, depth-first, iterative deepening), buluşsal arama algoritmaları, Oyun teorisi, Bilgi temsili ve nedenleme: önermeler mantığında; sözdizimi, anlambilim ve ispat kuramı (deductive inference), yüklem mantığı, üretim sistemleri, anlambilim ağları ve çerçeveleri, Kural tabanı, uzman sistemler, çıkarsama motoru, Makine öğrenimi: tümevarım, komutla öğrenme, örneklerle öğrenme, sınıflandırma, açıklama temelli öğrenme, ilişkisel ve sezgisel öğrenme, Yapay zekâ uygulamaları.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Dr. Öğr. Üyesi Metin Özşahin
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar İnternet kaynakları
Ders Notları Nabiyev, V. (2016). Yapay zeka : problemler, yöntemler, algoritmalar. Ankara: Seçkin Yayıncılık.


Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 6 84
Ara Sınavlar 1 20 20
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 30 30
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 176

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Öğrenciler verilen bir problemin yapay zeka yöntemleriyle çözülmeye uygun olup olmadığını belirleyebilecektir.
2 Öğrenciler verilen bir problemin çözümüne uygun yapay zeka yöntemini seçebilecektir.
3 Öğrenciler verilen bir problemin çözümüne uygun yapay zeka yöntemini uygulayabileceklerdir.
4 Öğrenciler bilgi temsili türlerini, avantaj ve dezavantajlarını bilecektir.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay Zeka’nın Tarihçesi - -
2 Kör Arama Algoritmaları - -
3 Sezgisel Arama Algoritmaları - -
4 Lokal Arama Algoritmaları - -
5 Genetik Algoritmalar -
6 Oyun Algortimaları - -
7 Otomatik Çıkarım Mekanizmaları - -
8 Karınca Kolonisi Algoritması - -
9 Python Programlama Dili - -
10 Bilgi Temsili - -
11 Uzman Sistemler - -
12 Makine öğrenmesi algoritmaları - -
13 Makine öğrenmesi algoritmaları - -
14 Proje/Makale Sunumları - -
 

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8
Tüm 5 4 5 5 5 3 5 5
Ö1 5 4 5 5 5 3 5 5
Ö2 5 4 5 5 5 3 5 5
Ö3 5 4 5 5 5 3 5 5
Ö4 3 4 5 4 5 3 5 5

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.osmaniye.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=242024&curProgID=5765&lang=tr