Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Doç. Dr. Ali Kahramanoğlu *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2025, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

-Derviş Karaboğa, Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Nobel Yayın Dağıtım.<br />-Süleyman Günay, Erol Eğrioğlu, Çağdaş Hakan Aladağ, Tek Değişkenli Zaman Serileri Analizine Giriş, Hacettepe Üniversitesi Yayınları.<br />-Çetin Elmas, Yapay Zeka Yöntemler.

Dersin İçeriği

Yapay zeka tanımına, uygulama alanlarına, tekniklerine ve modellerine ve yapay zeka öğrenme yöntemlerine (matematiksel öğrenme, istatistiksel öğrenme, makine öğrenmesi, derin öğrenme

Dersin Amacı

Yapay zeka temel kavramlarının ve bazı yapay zeka yöntemlerin istatistikteki uygulamalarının öğrenilmesidir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Yapay Zekâya Giriş
2 Yapay Zekânın Tarihçesi ve Uygulama Alanları
3 Akıllı Ajanlar ve Problem Çözme
4 Arama Algoritmaları: Bilgilendirilmemiş ve Bilgilendirilmiş Arama
5 Oyunlarda Karar Verme ve MiniMax Algoritması Oyunlarda Karar Verme ve MiniMax Algoritması Oyunlarda Karar Verme ve MiniMax Algoritması
6 Kısıt Tabanlı Problem Çözme
7 Bilgi Temsili ve Mantık
8 Ara Sınav ve Uygulamalar
9 Makine Öğrenmesine Giriş
10 Denetimli Öğrenme: Regresyon ve Sınıflandırma
11 Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme ve Boyut Azaltma
12 Derin Öğrenmeye Giriş
13 Yapay Zekâda Etik ve Sosyal Etkiler
14 Genel Değerlendirme ve Proje Sunumları
15 Genel Değerlendirme ve Proje Sunumları