Bilgisayar Mühendisliği (DR) (Yüksek Lisans Dereceli)
Doktora	TYYÇ: 8. Düzey	QF-EHEA: 3. Düzey	EQF-LLL: 8. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

BIL608

Ders İsmi:

Doğal Dil İşleme

Ders Yarıyılı:

Güz
Bahar

Ders Kredileri:

Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
3	0	3	10

Öğretim Dili:

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Bölüm Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Doktora

TYYÇ:8. Düzey

QF-EHEA:3. Düzey

EQF-LLL:8. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Prof. Dr. PINAR YILDIRIM

Dersi Veren(ler):

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:	Yapay Zeka testleri, Sezgisel Problem Çözme, Durum Uzayı, Durum Uzayında Arama, Oyunlar, Minimum Yol Bulma, Bilgilerin Modellenmesi, Yüklem Mantığı, Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık. Yapay Zeka uygulamaları geliştirme
Dersin İçeriği:	Yapay Zeka testleri, Sezgisel Problem Çözme, Durum Uzayı, Durum Uzayında Arama, Oyunlar, Minimum Yol Bulma, Bilgilerin Modellenmesi, Yüklem Mantığı, Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık. Yapay Zeka uygulamaları geliştirme

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Kazanımları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Yapay zeka kavramlarını bilir.
2) Makine öğrenmesi ilgili temel kavramları bilir.
3) Planlama ve problem çözme algoritmalarını bilir.
4) Oyun teorisi ile ilgili temel kavramları bilir.
5) Mantık ve akıl yürütme kavramlarını bilir.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Yapay sinir ağları ile modelleme ve tahmin yapabilir.
2) Bilgi tabanlı ajan sistemleri tasarlayabilir.
3) Bir mantıksal programlama dili olan Prolog dilini temel düzeyde kullanabilir.
4) Saklı markov modeller yöntemi ili doğal dil işleme sistemleri tasarlayabilir.
5) Evrişimli sinir ağları ile görüntü tanıma modelleri tasarlayabilir.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Temel Kavramlar, Yapay Zeka ve Tarihçesi
2)	Makine öğrenmesi
3)	Yapay sinir ağları
4)	Oyun teorisi
5)	Problem çözme: kör arama algoritmaları
6)	Problem çözme: Sezgisel arama algoritmaları
7)	Bilgi tabanlı ajanlar: Wumpus'un dünyası
8)	Arasınav
9)	Mantık ve mantıksal çıkarsama
10)	Mantıksal programlama: Prolog dili
11)	Ses ve görüntü tanıma temel kavramlar
12)	Saklı markov model ile ses tanıma
13)	Evrişimsel sinir ağları ile görüntü tanıma
14)	Proje sunuşları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, Second Edition Yapay Zeka, Prof.Dr.Vasif V.Nabiyev
Diğer Kaynaklar:	Yapay Zeka Geçmişi ve Geleceği, Nils J. Nilson Introduction to Algorithms, Cormen. Makine Öğrenmesi, Ethem Alpaydın

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	2	4	5	5	6	7	8	9	10
Program Kazanımları
1) Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık.
2) Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
3) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
4) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
5) Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
6) Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
7) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi.
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9) Mesleki ve etik sorumluluk bilinci.
10) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
11) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık.
2)	Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
3)	Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
4)	Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
5)	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
6)	Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
7)	Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi.
8)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9)	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci.
10)	Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
11)	Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım
Bireysel çalışma ve ödevi
Ders
Problem Çözme
Proje Hazırlama
Rapor Yazma
Soru cevap/ Tartışma
Uygulama (Modelleme, Tasarım, Maket, Simülasyon, Deney vs.)

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Uygulama
Bireysel Proje
Sunum
Raporlama
Bilgisayar Destekli Sunum

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Sunum	1	% 10
Projeler	1	% 30
Ara Sınavlar	1	% 20
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 40
Toplam		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	13	3	39
Sunum / Seminer	1	3	3
Proje	1	48	48
Ara Sınavlar	1	48	48
Rapor Teslimi	1	12	12
Final	1	48	48
Toplam İş Yükü			198