Asst. Prof. Dr. İbrahim KÖK Ankara University-AI and Data Engineering
Ders İçeriği
| 1 | Yapay Zeka Temel kavramlar ve Yapay zeka felsefesi |
|---|---|
| 2 | Akıllı Ajanlar ve Çevre |
| 3 Online | Arama Problemine Giriş. |
| 4 | Bilgisiz-Körüne Arama 1 |
| 5 | Bilgisiz-Körüne Arama 2 |
| 6 (Online) | Bilgili Arama |
| - | Vize Haftası |
| 7 On Site | 22.04.2025 - Vize Paper Sunumları |
| 8 On-Site | 29.04.2025 - Vize Paper Sunumları |
| 9 | AI Intro Today |
| 10 | |
| Makine Öğrenmesinin Temelleri - İzlenen öğrenme vs. izlenmeyen öğrenme, sınıflandırma, regresyon ve değerlendirme ölçütleri. | |
| Ders Link: | |
| 11 | Veri Ön İşleme - Veri temizleme, özellik seçimi ve eksik veri işleme. |
| 12 | Denetimli-Denetimsiz Öğrenme Yaklaşımları |
| 13 (Online) | Yapay Zeka'da Etik ve Gizlilik - Bias, Açıklanabilirlik konuları. |
| 14 On-Site | Proje sunumları (27 Mayıs 2025) |
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. Proje konusunu öneri son tarihi 13 Nisan 2025 **Form için tıklayınız**
!! FİNAL PROJE KONULARI (Yeni)
3- Dersin devam zorunluluğu yoktur, ancak vize ve final sunumlarına katılmanız şarttır.
</aside>