DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Hesaplamalı Zeka Projesi EEE 405 Bahar 01+00+04 Seçmeli 3 8
Akademik Birim: Elektrik-Elektronik Mühendisliği
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar EEE 206 Programlama
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Lisans
Dersin Koordinatörü: Arif Selçuk ÖĞRENCİ
Dersin Amacı: Zeki sistemlerin tasarımı ve geliştirilmesi için gerekli kavramlar, modeller, yordamlar ve araçlar için bir temel sağlamak.
Dersin İçeriği: Hesaplamalı zeka, makine öğrenmesi problemleri, sinir ağları, genetik yordamlar, bulanık sistemler, proje (örn.: robotlar için labirent çözme, 5G trafiğinin analizi ve anormal durum tespiti)
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Temel hesaplamalı zeka modellerini açıklama becerisi.
  • 2- Sinir ağları, genetik algoritmalar ve bulanık sistemleri gerçekleme becerisi.
  • 3- Hesaplamalı zeka tekniklerini optimizasyon, kontrol, sınıflandırma, tahmin ve örüntü tanıma gibi mühendislik problemlerine uygulama becerisi.
  • 4- Proje çalışmalarına etkin biçimde katılma, teknik rapor yazma ve sunma becerisi.
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Ders, bireysel ve grup projeleri, hesaplama araçları ve kodlama


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Hesaplamalı zeka: kavramlar ve arka plan Ders kitabı Böl. 1, seçilmiş makaleler
2 Sinir ağları: gözetimli ve gözetimsiz öğrenme Ders kitabı Böl. 2, 3, 7
3 Hesaplama araçları ve sinir ağları uygulamaları, uygulama raporu-1
4 Sinir ağları: radyal taban işlevi ağları, SVM, LVQ
Proje: Konular ve veri kaynakları
Ders kitabı Böl. 5, seçilmiş makaleler
5 Evrimsel hesaplama ve genetik yordamlar Ders kitabı Böl. 8-9-10
6 Proje çalıştayı
7 Bulanık sistemler: bulanık kümeler, bulanık mantık ve akıl yürütme, uygulama raporu-2 Ders kitabı Böl. 20-21-23
8 Proje: Veri işleme ve nitelik seçimi
9 Proje: Uygulama-I
10 Proje: Uygulama-II, uygulama raporu-3
11 Proje: Uygulama-III
12 Proje: Uygulama-IV
13 Proje gelişme raporu
14 Gözden geçirme


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

Computational Intelligence, Andries Engelbrecht, John Wiley, ISBN 978-0-470-03561-0, 2007.


DİĞER KAYNAKLAR

Advances in multi-objective nature inspired computing, Coello Coello, Carlos A., 2010. KHU: QA76.9.N37 A38 2010

Advances in computational intelligence: theory & applications, Wang, Fei-Yue, 2006. KHU: Q342 .A385 2006 EB


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım 14 15
Sınıf İçi Uygulama Raporları 3 30
Proje Raporları 1 15
Proje Sunumları (Öğretim Elemanı tarafından değerlendirilme) 1 30
Proje Sunumları (Akranlar tarafından değerlendirilme) 1 10
Total: 20 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Öğretim Elemanlarının Etkin Olduğu Sınıf İçi Çalışmalar14228
Öğrencilerin Etkin Olduğu Sınıf İçi Çalışmalar14342
Öğrencilerin Etkin olduğu Sınıf Dışı Çalışmalar14570
Proje Raporlarının Sunumu16060
Toplam İş Yükü (saat):200


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9
OC1                  
OC2                  
OC3                  
OC4