|
Ders Adı |
: |
Yapay Zeka ve Uygulamalar? |
|
Ders Kodu |
: |
ENDL 5160 |
|
Ders
İçeriği(Türkçe) |
: |
Yapay zeka tan?m?, tarihçesi ve temel kavramlar?, yapay zeka türleri ve uygulama alanlar?, yapay zeka tabanl? modelleme süreci, tahmin problemleri ve algoritmalar?, yapay sinir a?lar?, yapay sinir a?lar?n?n kodlanmas? ve mühendislik problemlerine tatbik edilmesi, arama problemleri ve meta-sezgisel optimizasyon, sezgisel arama algoritmalar? (genetik algoritma, yapay ar? kolonisi algoritmas?, ortak ya?am algoritmas?, sos) sezgisel tahmin algoritmas? ve uygulamalar?, sezgisel s?n?fland?rma algoritmas? ve uygulamalar?, meta-sezgisel regresyon ve uygulamalar? s?n?fland?rma problemleri ve olas?l?ksal s?n?fland?rma (yal?n bayes), S?n?fland?rma Problemleri ve Örnek Tabanl? S?n?fland?rma (k-nn, karar a?açlar?), Kümeleme Algoritmalar? (Hiyerar?ik ve Hiyerar?ik olmayan kümeleme yöntemleri, k-ortalamalar yöntemi), Berimsel Ö?renme |
|
Ders İçeriği(İngilizce) |
: |
Definition of Artificial Intelligence (AI), Terminology and Basic, Concepts of AI, The Types and Applications of AI, AI-based Modeling Process, Artificial Neural Networks (ANNs), Coding and Applying of ANNs to Engineering Problems, Searching Problem and Meta-Heuristic Optimization, Heuristic Searching Algorithms (Genetic Algorithm, Artificial Bee Colony, Algorithm, Symbiotic Organism Search), The classification problems and the AI-based solutions, Naïve Bayes Classification, Instance Based Classification (k-nearest neighbor algorithm, decision, trees: ID3, C4.5), Meta-Heuristic Estimation Algorithm and applications, Meta-Heuristic Classification Algorithm and applications, Meta-Heuristic regression and applications, Clustering algorithms (hierarchical and non-hierarchical clustering, algorithms), Relational learning |
|
Ders Saati |
: |
Teo. Ders: |
3
|
Uyg.: |
0 |
Lab.: |
0
|
|
Ders Kredisi |
: |
3
|
|
