Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Haftalar<br />
Konular<br />
1. Hafta Mühendislikte sayısal yöntemler ve uygulamaları<br />
2. Hafta Bilgisayarın temelleri, sayı depolama formatları<br />
3. Hafta Kesme ve yuvarlatma hataları ve çözümlere etkileri<br />
4. Hafta Taylor serisi<br />
5. Hafta Fonksiyon lineerleştirme<br />
6. Hafta Enterpolasyon<br />
7. Hafta Eğri uydurma ve En küçük Kareler<br />
8. Hafta ARA SINAV<br />
9. Hafta Sayısal türev ve integral<br />
10. Hafta Matlab programının genel tanıtımı<br />
11. Hafta Matlab programlamanın temelleri<br />
12. Hafta Matlab optimizasyon ve sembolik araç kutularının kullanımı<br />
13. Hafta Matlab ve mex dosyalar<br />
14. Hafta Matlab uygulama örnekleri<br />
ERCİYES ÜNİVERSİTESİ<br />
FEN BİLİMLERİ ENSTİTUSÜ<br />
HARİTA MÜHENDİSLİĞİ<br />
ANABİLİMDALI<br />
I. GENEL BİLGİLER<br />
Ders Adı<br />
Yapay Zeka-I<br />
Dönemi: GÜZ Dili: Türkçe<br />
Kredisi (T-P-K) : 3-0-3 ECTS Kredisi: 7.0<br />
Öğretim Üyesi Doç.Dr.Erkan BEŞDOK<br />
Görüşme Saatleri Pzt. /Salı /Çrş. /Prş./Cuma: 14.00-14.30<br />
E posta: ebesdok@erciyes.edu.tr<br />
WEB:<br />
Fakülte iletişim adresi:<br />
<strong>Erciyes</strong> <strong>Üniversitesi</strong>, Mühendislik Fakültesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 38039-Kayseri /<br />
TURKİYE<br />
Tel: 90 352 437 49 01 Dahili 32650<br />
Faks: 90 352 437 57 84<br />
II. DERS BİLGİLERİ<br />
Ders Tipi ve Seviyesi<br />
Zorunlu:<br />
Seçmeli: Evet<br />
Esas: Evet İlgili: Evet Yan dal:<br />
Başlangıç: Orta: İleri Uzmanlık:<br />
Dersin Amacı İnsanın beyinsel işlevlerini yerine getirebilen bilgisayarların ve makinelerin<br />
tasarımı, önemi giderek artan konularından biridir. Bu derste akıllı sistemlerin<br />
tasarımında gerekli olan temel bilgilerin verilmesi amaçlanmaktadır.<br />
Ders İçeriği<br />
Yapay zekaya giriş ve temel kavramlar, Yapay Sinir ağları, Problem çözümü,<br />
Teorem geliştirme, Arama metodları, Öğrenme, Bulanık sistemler ve Harita<br />
Mühendisliği uygulamaları.<br />
Öğretim Metodu Her konu için, teorik bilgiler verildikten sonra, bir takım sorunlar gösterilir ve<br />
çözülür. Konu tamamladıktan sonra öğrencilere ödevler verilir ve öğrencinin<br />
çözümünde zorlandığı kısımlar beraberce gözden geçirilir.<br />
Öğrencilerin soruları tahtada çözülerek cevaplanır.<br />
Öğrenciden İstenilen Öğrenci derslere devam etmek zorundadır ve derse gelmeden önce daha önceden<br />
Gereklilikler<br />
işlenmiş olan konuları tekrar etmesi gerekmektedir. Her öğrenci verilmiş olan<br />
ödevleri çözmek zorundadır. Ödevlerinde karşılaştığı sorunlara açıklık getirmek<br />
için sorular sormalıdır.<br />
Başarı Notunun Öğrenci notunun son hali; ara sınavın % 40 ile final sınavın % 60 ının toplanarak<br />
hesaplanması ile bulunmaktadır. <strong>Yüksek</strong> <strong>Lisans</strong> programı dersini başarı ile
Change language