Asst. Prof. Dr. İbrahim KÖK Ankara University-AI and Data Engineering
Ders İçeriği
| 1 | Yapay Zeka Temel kavramlar ve Yapay zeka felsefesi |
|---|---|
| 2 (Online) | Akıllı Ajanlar ve Çevre |
| 3 | Arama Problemine Giriş. |
| 4 | |
| 25.03.2025 | Bilgisiz-Körüne Arama |
| Ders Linki : (Ders içeriği video kaydı alınarak haftasonuna kadar sizinle paylaşılacaktır. E kampuse detaylı açıklama eklenmiştir.) | |
| 5 | Bilgili Arama |
| 6 (Online) | Rekabet Ortamında Arama (Adversarial Search) |
| 7 (Online) | Markov Karar Süreçleri |
| 8 On-Site | Paper Sunumları |
| 9 | Makine Öğrenmesinin Temelleri - İzlenen öğrenme vs. izlenmeyen öğrenme, sınıflandırma, regresyon ve değerlendirme ölçütleri. |
| 10 | Veri Ön İşleme - Veri temizleme, özellik seçimi ve eksik veri işleme. |
| 11 | Denetim Öğrenme Yaklaşımları |
| 12 | Denetimsiz Öğrenme Yaklaşımları |
| 13 (Online) | Yapay Zeka'da Etik ve Gizlilik - Bias, Açıklanabilirlik konuları. |
| 14 On-Site | Proje sunumlar |
Ders Materyalleri: 1- Peter Norvig, StuartJ. Russell (2016) Artificial Intelligence: A Modern Approach
2- Alpaydin, E. (2020). Introduction to machine learning. MIT press. 3- Üreten, A. (2016). Yapay Zeka: Temel Kavramlar ve Uygulamalar. Türk Yapay Zeka Vakfı Yayınları.
<aside> 💡
ÖNEMLİ BİLGİLER 1- Dersin vize sınavı için aşağıdaki listede yer alan araştırma konularında ve yanında verilen makale(ler)den sunum,
VİZE MAKALELERİ SUNUM TARİHLERİ
YL_Vize MAkale_Sunum Tarihleri.pdf
2- Final Sınavında ise uygulama projesi geliştirmeniz beklenmektedir. Makale seçimi ve proje konusunu 15 Mart 2025 e kadar aşağıdaki form aracılığıyla önermeniz gerekmektedir. **Form için tıklayınız
3- Dersin devam zorunluluğu yoktur, ancak vize ve final sunumlarına katılmanız şarttır.**
</aside>
VİZE MAKALELERİ- YENİ
Sunum programı için tıklayınız. (Daha sonra link eklenecek)