GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MBG6116-24 | BİYOLOJİK BİLİMLERDE YAPAY ZEKA | Ders | 1 | 2 | 6.00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
[DersinAmaci]
Bu dersin amacı yapay zeka sistemleri konusunda öğrencilerin bilgilendirilmesi, tekniklerinin öğretilmesi ve bu tekniklerin biyolojik bilimlerde çeşitli problemlerin çözümünde alternatif olarak kullanımının sağlanmasıdır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi / Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenciler yapay zeka tekniklerini kavrar ve bu teknikler için gerekli öğrenme algoritmalarını öğrenmiş olurlar. |
| 2 | Öğrenciler yapay zeka algoritmalarını biyolojik bilimlerde çeşitli problemlerin çözümünde nasıl kullanabileceklerini öğrenirler. |
| 3 | Öğrencilere ileride karşılaşacakları problemleri alternatif çözüm üretebilmeleri için gerekli yaratıcılığın kazandırılması. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
[Yok]
Dersin İçeriği
Yapay zeka kavramı ve tarihsel gelişimi, yapay zekadaki ajanlar, bulanık mantık, yapay sinir ağları, ileri ve geri beslemeli ağlar, arama algoritmaları, bilgisiz ve bilgili arama yöntemleri, biyolojik bilimlerde problem çözme ve arama, yapay zekanın genetik, mikrobiyoloji ve biyoinformatik gibi biyolojik alanında kullanıma örnekler
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka Kavramı ve Tarihsel Gelişimi | ||
| 2 | Yapay Zekadaki Ajanlar | ||
| 3 | Bulanık Mantık | ||
| 4 | Yapay Sinir Ağları | ||
| 5 | İleri ve Geri Beslemeli Ağlar | ||
| 6 | Arama Algoritmaları - Bilgisiz Arama Yöntemleri | ||
| 7 | Arama Algoritmaları - Bilgili Arama Yöntemleri | ||
| 8 | Ara sınav | ||
| 9 | Biyolojik Bilimlerde Problem Çözme ve Arama | ||
| 10 | Biyolojik Bilimlerde Problem Çözme ve Arama | ||
| 11 | Biyolojik Bilimlerde Problem Çözme ve Arama | ||
| 12 | Genetik - Yapay Zeka | ||
| 13 | Taksonomi - Yapay Zeka | ||
| 14 | Mikrobiyoloji - Yapay Zeka | ||
| 15 | Biyoinformatik – Yapay Zeka | ||
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Ders notları Ulusal ve uluslararası makaleler İnternet kaynakları Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Russell & Peter Norvig, 3rd Edition, Prentice Hall, 2010
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 16 | 3 | 48 |
| Tartışma | 8 | 5 | 40 |
| Soru-Yanıt | 8 | 5 | 40 |
| Takım/Grup Çalışması | 8 | 5 | 40 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 182 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| [PC] 1 | [PC] 2 | [PC] 3 | [PC] 4 | [PC] 5 | [PC] 6 | [PC] 7 | [PC] 8 | |
| [OC] 1 | 5 | 4 | ||||||
| [OC] 2 | 5 | 4 | ||||||
| [OC] 3 | 5 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek