TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | BMS429 |
| Ad | Yapay Zeka Sistemleri |
| Dönem | 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 7. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. MUTLU AVCI |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Prof. Dr. MUTLU AVCI
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Temel yapay zeka tekniklerinin öğrenilmesi ve yapay zekanın mühendislik problemlerinde kullanımının anlaşılması.
Dersin İçeriği
Yapay zekaya temelleri, fonksiyon yaklaştırma teknikleri; sınıflama teknikleri, öğrenme algoritmaları, yapay sinir ağları, genetik algoritma; karar ağaçları, bulanık mantık, destek vektör makineleri
Dersin Ön Koşulu
Bulunmamaktadır
Kaynaklar
Ders Notları ve yansıları mevcuttur.
Notlar
Vasif V. Nabiyev, Yapay Zeka, Seçkin Yayıncılık, 2005.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Akıllı ve zeki sistemleri tanır. |
| ÖÇ02 | Öğrenme algoritmalarını açıklar. |
| ÖÇ03 | Fonksiyon yaklaştırma ve sınıflama kavramlarını bilir. |
| ÖÇ04 | Yapay sinir ağı eğitebilir. |
| ÖÇ05 | Genetik algoritmayı açıklar. |
| ÖÇ06 | Karar ağaçlarını uygulayabilir. |
| ÖÇ07 | Bulanık mantığı bilir ve kullanır. |
| ÖÇ08 | Destek vektör makinelerini bilir. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Tıp ve tıp teknolojileri alanında karşılaşılan bilimsel problemlere; matematik, fen ve mühendislik bilimlerinin teknik yaklaşımlarını uygulayarak çözebilme becerisi. | 5 |
| PÖÇ02 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaşam boyu öğrenmenin önemini benimseyerek, bilim-teknoloji ve çağdaş konular hakkında gelişmeleri izleyerek kendini geliştirebilme. | |
| PÖÇ03 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Küresel ve toplumsal çerçevede mühendislik çözümlerinin tıp, tıp teknolojileri ve sağlık alanındaki sorunlara katkılarını değerlendirebilme. | |
| PÖÇ04 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Biyomedikal mühendisliğiyle ilgili problemleri tanımlama. | 5 |
| PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Biyomedikal mühendisliğiyle ilgili problemleri modelleme. | |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Verileri çözümleme ve sonuçları yorumlayabilme | 5 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Mühendislik uygulamaları için gerekli çağdaş teknikleri ve hesaplama araçlarını kullanabilme. | 4 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Tanımlanmış bir hedef doğrultusunda bir süreci çözümleyebilme ve tasarlayabilme. | |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Mühendislik bakış açısıyla tıp doktorunun bilimsel çalışmalarındaki problemlerini ve isteklerini anlayabilme. | |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Fikirlerini sözlü ve yazılı, açık ve öz bir şekilde ifade etme. | |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Biyomedikal Mühendisliğinde kalibrasyon ve kalite güvence sistemleri konularında bilinç sahibi olabilme. | 3 |
| PÖÇ12 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Deney yapma ve tasarlama. | |
| PÖÇ13 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bağımsız davranma, öncelikleri belirleme ve yaratıcılık becerisi. | |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Biyomedikal Mühendisliği alanında ulusal ve uluslararası çağdaş sorunların farkında olma. | |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Disiplinler arası takım çalışması yapabilme. | |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olabilme. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekaya giriş | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Hata minimizasyonu ve regresyon | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Yapay sinir ağları ve öğrenme algoritmaları | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Hata geriye yaymalı öğrenme | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Çok katmanlı algılayıcı YSA | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Radyal tabanlı YSA | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Genel regresyon sinir ağı | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınav | Ders kaynaklarını okuma | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Olasılıksal sinir ağı | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Genetik algoritma | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Karar ağaçları | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Bulanık mantık | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Destek vektör makinaları 1 | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Destek vektör makinaları 2 | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Öz Örgütlemeli Ağ | Ders kaynaklarını okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Test ve klasik karma sınav | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Test ve klasik karma sınav | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 4 | 56 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 12 | 12 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 128 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 5,12 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||