Duyurular

Hafta

Tarih

Konu

Slaytlar ve Okunacaklar

1

26.09.2018

Yapay Zeka’ya (Artificial Intelligence – AI) Giriş

· Zekanın Tanımı

· Yapay Zeka’nın Tanımı ve Konuları

· Yapay Zeka’nın Amaçları, Önemi ve Sınırları

· Turing Testi, Çinli Odası ve Deep Blue

· Çalışma, Araştırma ve Uygulama Alanları, Birlikte Çalıştığı Disiplinler

· Türkiye’deki Faaliyetler

· Yapay Zeka’dan Beklenenler, Geldiği Nokta ve Geleceği

Russell & Norvig

Ch 1

AI (Wiki)

What is AI

AIMA

http://www.yapay-zeka.org/

MIT Videos

John McCarthy

2

03.10.2018

Günlük Yaşamda Yapay Zeka (AI in Everyday Life)

· Günlük Yaşamda Yapay Zeka

· İnsanlarda ve Hayvanlarda Zeka

· Çoklu Zeka

· Yapay Zeka’nın Tarihi

· Örnek Yapay Zeka Sistemleri

· Akıllı Evler, Taşıtlar, Robotlar

3

10.10.2018

YAPAY ZEKA’NIN TEMELLERİ 1: Etmenler, Çıkarsama

Etmenler (Agents)

Çıkarsama (Inference): Prolog’a Giriş (Introduction to Prolog)

Russell & Norvig

Ch 2

4

17.10.2018

YAPAY ZEKA’NIN TEMELLERİ 2: Arama

Prolog’da Fail, Cut, Geri İzleme, Listeler, Özyineleme

Arama (Search)

· Bilgisiz (Kör) Arama (Uninformed Search)

BFS (Genişlik Öncelikli Arama)

DFS (Derinlik Öncelikli Arama)

Depth-Limited Search (Derinlik Sınırlı Arama)

Iterative Deepening Search (Yineli Derinleştirmeli Arama)

Uniform Cost Search

· Bilgiye Dayalı (Sezgisel) Arama (Informed Search)

ve Sezgi (Heuristics)

En İyi Öncelikli Arama (Best-First Search)

A*

IDA*

Russell & Norvig

Ch 3, 4, 5, 6

5

24.10.2018

YAPAY ZEKA’NIN TEMELLERİ 3: Arama (Devam)

Yerel Arama (Local Search)

· Tepe Tırmanma (Hill Climbing)

· Tavlama Benzetimi (Simulated Annealing)

Rakipli (Ortamlarda) Arama (Adversarial Search)

(Minimax ve Alfa-Beta Budama Yöntemleri)

Kısıt Sağlama Problemleri (Constraint Satisfaction Problems)

Genetik Algoritmalar (Genetic Algorithms)

· Optimization

· Traveling Salesman Problem (TSP)

· Evolutionary Algorithms

· Genetic Algorithms (GA)

· Solving TSP Using GA

GA Intro & Code

1. Obitgo Intro

2. Beginner

3. Diophantine Equation

Diophantine Equation 2

4. GA and TSP (+Code)

5. GA and TSP (C#)

6. 8 Queens

7. Simple GA

8. Another TSP

6

31.10.2018

MAKİNE ÖĞRENMESİ - I (MACHINE LEARNING - I)

Sınıflandırma, Kümeleme, Tahminleme, Eğri Uydurma, Filtreleme

(Classification, Clustering, Prediction, Curve Fitting, Filtering)

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

· Öğreticili Öğrenme (Supervised Learning)

· Öğreticisiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

· Destekleyicili Öğrenme (Reinforcement Learning)

· Yarı Öğreticili Öğrenme

(Semisupervised Learning)

Yapay Sinir Ağları’na (YSA) Giriş - Introduction to Artificial Neural Networks (NN)

· Sinir Hücresi - Neuron

· Yapay Sinir Hücresi - Artificial Neuron (Inputs, Weights, Summation Fn., Transfer Function, Learning Fn.,…)

· Algılayıcı - Perceptron

o İnsan Kaynakları Örneği (Human Resources Example)

· Örnekler : Eğitim, Samples : Training, Validation, Testing

· XOR Problemi ve Gizli Katman - XOR Problem and Hidden Layer

· Çok Katmanlı Algılayıcı - MLP (Multilayer Perceptron)

o Araba Değerlendirme Örneği (Car Evaluation)

o Hava Tahmin Örneği (Weather Forecast Example)

Matlab’e Giriş (Introduction to Matlab)

Matlab Örneği : YSA ile Fonksiyon Tahminleme

(Matlab Example : Function Approximation Using NN)

Russell & Norvig, Ch 18.7

Example

Perceptron Applet 1

Perceptron Applet 2

7

07.11.2018

MAKİNE ÖĞRENMESİ – II (MACHINE LEARNING - II)

Matlab'de YSA Örnekleri
Derin Öğrenme

8

14.11.2018

Arasınav Haftası (Midterm Exam Week) – Take Home

9

21.11.2018

Mantık Oyunları

· Kurt-Kuzu-Ot Problemi – Wolf-Goat-Cabbage Problem

· Yamyamlar ve Turistler – Cannibals and Missionaries

Bulanık Mantık - Fuzzy Logic

· Bulanık Çıkarsama Sistemi - Fuzzy Inference System (FIS)

· Matlab Örneği - Matlab Example

Sürü Zekası (Swarm Intelligence)

Karınca Kolonisi Optimizasyonu Algoritmaları (Ant Colony Optimization (ACO) Algorithms)

10

28.11.2018

Presentations 1

Artificial Bee Colony Optimization (S. Arslan)

Genetic Programming (S. Tanışman)

Natural Language Processing (A.A. Karcıoğlu)

Ensemble Learning (E.A. Sağbaş)

Google Translate (B. Önk)

Alexa (C. Bilman)

11

05.12.2018

Presentations 2

AI in Robotics (A. Güzel)

Pattern Recognition (T. Çatal)

AI in Education (S. Kayahan)

Trafik İşaretleri Tanıma (G. Abalı)

12

12.12.2018

Presentations 3

Data Mining (S. Çarıkcı)

Plaka Tanıma (İ. Yıldız, R. Kök)

Machine Learning (K. Sağlam)

Computer Vision (İ. Ersin)

Deep Learning (B. Uçak)

13

19.12.2018

Presentations 4

Anomaly Detection (B. Kheibari)

Expert Systems (G. İren)

Reinforcement Learning (K. Karakayalı)

Text Mining (Z.A. Güven, E. Çürük)

AI in Medicine (B.N. Uygun)

Fuzzy Logic (B. Belenlioğlu)

Fruit Recognition (E. İbiş)

AI in Games (U. Pınar, B. Karaca)

14

26.12.2018

Yapay Zeka’da İleri Konular

Retina Recognition (O. Saltık)

Firefly Algorithm (A. Cihan)

Watson (U. Öner)

(Advanced Topics In AI)

Proje Numarası	Konu	Veriliş Tarihi	Teslim Tarihi	Etkisi
Proje 1	Prolog ile Bilgi Temsili ve Çıkarsama	10.10.2018	31.10.2018	10%
Take-Home	Bir Eniyileme Probleminin Çözümü ve Python ile Makine Öğrenmesi Uygulaması	24.10.2018	04.12.2018	25%
Dönem Projesi	Term Project + Paper: Yapay Zeka Uygulaması veya Zeki Bir Sistem Gerçekleştirimi: Seminer Konusu ile (veya Çalışma Alanı ile) İlgili Yenilik İçeren Bir Uygulama Geliştirilecek ve (Derste Belirtilen) Makale Formatında Proje Raporu Hazırlanacaktır. Makale ile birlikte değerlendirilecektir. Dönemin Son Dersi Teslim Edilecektir.	-	Derslerin İşlendiği Son Gün	15%
Presentation				10%