|
Dersin
Adı |
Kodu |
Normal Yarıyılı |
Grup No |
ECTS |
Kredi |
Ders |
3 |
||
|
Uygulama |
0 |
||||||||
|
Yapay Zekanın Matematiksel
Temelleri |
5206126 |
|
|
8 |
3 |
Laboratuvar |
0 |
||
|
Dersin Dili |
Türkçe |
||||||||
|
Dersin Türü |
|
||||||||
|
Dersin Koordinatörü |
Y. Doç. Dr. Nilgün GÜLER
|
||||||||
|
Dersin İçeriği |
Doğal hesaplamaya giriş / Olasılık kavramları ve
işaretin karakteristiği/ Bilişim kuramı/ Öğrenme
kuramı / Verinin matematiksel yöntemlerle işlenmesi/ Dinamik
sistemlerin matematiksel modellenmesi/
Öğrenme teknikleri: Eğiticili ve eğiticisiz öğrenme/ Hidden Markov modelleri/
Takviyeli öğrenme (Reinforcement Learning)/ Genetik algoritmalar/
Oyunlar |
||||||||
|
Dersin Amacı |
·
İnsan
beyninin işlevlerini yerine getiren bilgisayarların ve
makinaların tasarımı Yapay Zekanın(YZ) temel amacı
olmuştur. Amaç aynı olsada kullanılan
metodlar zaman içerisinde sürekli deişiklik göstermiştir. Başlangıçta
öğrenme bir tabu olarak görülmüştür ama şimdi öğrenme
şekilleri YZ araştırmalarının merkezi
konumundadır. Yine başlangıçta insan beyni idiosynchratic olarak kabul edilmiş ama şimdi
insan beyninin fonksiyonlarının anlaşılması ana konu
olarak görülmektedir. ·
Önceleri davranışların modellenmesi
sadece sembolikti ama şimdi alt-sembolik modeller
çalışmaların odak noktasındadır. Bütün bu
eğilimlerin sonucunda Yapay zeka
araştırmacılarının , bilişim kuramı,
olasılık kuramı ve optimizasyon kuramı gibi konularda
matematiksel ağırlıklı olarak bilgi gereksinimine
ihtiyacı vardır . ·
Bu ders
zeki davranışların hesapsal modellemesini betimlemek ve
beyindeki yapılarla nasıl ilintili olduğunu göstermek
amacıyla giriş niteliğindedir. |
||||||||
|
Dersin
Kazandıracağı Bilgi
ve Beceriler |
Öğrencilere ileride karşılaşacakları
problemleri modelleyip, çözüm üretebilmeleri için gerekli yaratıcılığın kazandırılması. |
||||||||
|
Dersin
Kitabı (Notu) |
1)
Dana
H. Ballard, An Introduction to Natural Computation, Third Edition, MIT
Press, 2000. 2) S. Haykin,
"Neural Networks - A Comprehensive Foundation", Second Edition,Prentice Hall, 1999. |
||||||||
|
Yararlanılacak Diğer
Kaynaklar |
|
||||||||
|
Ön Koşul
Dersleri |
|
||||||||
|
Ön Koşul
Konuları |
Iyi derecede C/C++ yada Matlab bilgisi |
||||||||
|
Ödev
ve Projeler |
Öğrencilere gerçek problemleri içeren projeler
verilecektir |
||||||||
|
Laboratuvar Deneyleri |
|
||||||||
|
Bilgisayar Kullanımı |
Ders içeriğini kapsayacak
şekilde verilen ödevler ve proje
bilgisayar ortamında
gerçekleştirilecektir |
||||||||
|
Diğer Uygulamalar |
|
||||||||
|
Başarı Değerlendirme Sistemi |
|
Adedi |
Etki Oranı % |
||||||
|
Ara Sınavlar |
1 |
20 |
|||||||
|
Kısa Sınavlar |
- |
- |
|||||||
|
Ödevler |
4 |
20 |
|||||||
|
Projeler |
1 |
40 |
|||||||
|
Dönem Ödevi |
|
|
|||||||
|
Laboratuvar |
|
|
|||||||
|
Diğer |
|
|
|||||||
|
Final Sınavı |
1 |
20 |
|||||||
|
Ders
Gruplarına Göre Ders Kredisinin Dağılımı (%) |
Temel
Bilimler |
50 |
|||||||
|
Temel Mühendislik |
50 |
||||||||
|
Mesleki |
|
||||||||
|
Üniversite Dersi |
|
||||||||
|
Hafta |
Konular |
|
|
1 |
Doğal hesaplamaya giriş: Beynin
yapısı, altsistemleri, nöronlar/ Hesaplama kuramı/ Doğal
hesaplamanın elemanları |
|
|
2 |
Olasılık
kavramları ve işaretin karakteristiği: temel
olasılık kavramları/Bayes kuralı/ Olasılık
dağılımları |
|
|
3 |
Bilişim kuramı |
|
|
4 |
Öğrenme
Kuramı 1: Temel Kavramlar ve öğrenme kuramına giriş |
|
|
5 |
Öğrenme
Kuramı 2:Öğrenmede kullanılan matematik metodlar |
|
|
6 |
Verinin
matematiksel yöntemlerle işlenmesi |
|
|
7 |
Dinamik
sistemlerin matematiksel modellenmesi |
|
|
8 |
Dinamik
sistemlerin matematiksel modellenmesi (devam) |
|
|
9 |
Hopfield Ağları |
|
|
10 |
Eğiticili öğrenme: Algılayıcılar/
Aktivasyon fonksiyonları:
Gauss hataları ile maksimum olabilirlik |
|
|
11 |
GeriBesleme Algoritması ( Backpropagation)
|
|
|
12 |
Eğiticisiz öğrenme: Kendini
örgütleyen eşlem
(SOM) |
|
|
13 |
Hidden Markov modelleri |
|
|
14 |
Takviyeli öğrenme( Reinforcement Learning) |
|
|
15 |
Genetik programlama:Genetik
operatörler/ Genetic programlama |
|
|
16 |
Oyunlar:
Heuristik arama/ iki kişiye dayalı oyunlar |
|
|
Hazırlayan: |
Tarih: |
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
|
1 |
Matematik ve Temel
Mühendislik bilgilerini kullanarak model kurar. |
|
|
ü |
|
2 |
Disiplinler arası
takım çalışmasında etkin rol alır. |
|
|
ü |
|
3 |
Matematiksel
modelleri analitik, sayısal veya
istatistiki tekniklerle çözme becerisi kazanır. |
|
|
ü |
|
4 |
Çözümleri ve
sonuçları doğru bir biçimde yorumlar. |
|
|
ü |
|
5 |
Bilgisayar tabanlı
teknikleri kullanarak problemleri bilgisayarda çözebilecek hale getiren algoritmaları oluşturur ve
uygular. |
|
|
ü |
|
6 |
Kendi alanındaki
yayınları ve gelişmeleri takip edebilecek ve gerektiğinde
sunumda bulunabilecek kadar
ingilizceyi kullanma becerisi
kazanır. |
ü |
|
|
|
7 |
Endüstride ve Bilimsel
kuruluşlarda araştırma ve geliştirme faliyetlerlerinde
bulunur. |
|
|
ü |
|
8 |
Eğitim
faliyetlerinde bulunur. |
|
ü |
|
|
9 |
Mesleğin
sorumluluklarının bilincindedir. |
|
|
ü |
|
10 |
Mesleki konularda
güncel gelişmeleri yakından takip eder. |
|
|
ü |
|
11 |
Mesleğin
gerektirdiği çağdaş yöntem ve araçları kullanır. |
|
|
ü |
|
12 |
Yaşam boyu
öğrenmenin önemini kavrar. |
|
|
ü |
1- Hiç
katkısı yok 2-Kısmen
katkısı var 3-Tam
katkısı var