435 İŞLEMSEL
ZEKA DERSİ (4. Sınıf Bahar Dönemi Teknik Seçmeli)
DUYURULARI
Duyuru 12: MOODLE’da “Bütünleme Sınavı İçeriği (Muhtemel)”
bağlantısından ilgili bilgilere ulaşabilirsiniz.
Duyuru 11: Final Sınavı Sonuçları ve Ortalamalar
Final Sınavı
toleranslı değerlendirilmiştir. Proje 2’den puan kırılmamıştır. Bu nedenlerle
üst harf notuna geçme istekleri kabul edilmemektedir.
Herhangi bir notu işlenmemiş / yanlış
işlenmiş olan öğrenci varsa en kısa sürede dersi veren öğretim üyesine
bildirmelidir.
Duyuru
10: Sunum dosyalarının notlandırılabilmesi için sunumun yapılması ve Sunum Dosyası
Yükle seçeneğinden sisteme yüklenmesi gerekmektedir.
Duyuru 9:
Proje 2 teslim tarihi 30 Mayıs 2019 Perşembe saat 17:30’a
kadar uzatılmıştır. Bu tarihe kadar MOODLE’a
yüklenmelidir. Türkçe de yazılabilir. 3 sayfa yazılması yeterlidir.
MOODLE’da iki adet İngilizce örnek bildiri
bulunmaktadır. Inet-tr konferanslarında yıllarca
örnek bildiri olarak yer alan, öğrencilerimle yapmış olduğum Bildiri Örneği
(bu sene inet-tr web sitesi kullanılmadığı
için artık internet adresinden erişilemiyor)
Geçen
senelerde yaptığım duyurudan alıntı:
“Tezi dersle
ilgili olan gruplar dilerlerse ek bir proje yapmadan tezleri üzerinden Yapay Zeka / ML / DM kısmını vurgulayarak yayın hazırlayabilirler.
Diğer gruplar (tezi ilgili olmayan / ek proje yapmak isteyen / tezlerini
tamamlamamış olan / ders projesi olarak göstermek istemeyen / …) ise çok zaman
almayacak bir proje yaparak onu yayın haline dönüştürebilirler. Yeni özellikler
eklenmek kaydıyla Proje 1’deki Optimizasyon veya Makine Öğrenmesi konularından
birisine benzer proje yapılabilir (farklı problem / farklı veriseti).”
Finaller
yaklaştığı ve son sınıf öğrencilerinin yoğunluğu fazla olduğu için son proje
kontrolleri makine başında yapılmayacak, dersin öğretim üyesi tarafından MOODLE’a yüklenen proje (kod + program işleyişi) ve
Makale/Bildiri belgesi incelenerek gerçekleştirilecektir. Proje 2 konusu
Bitirme Tezi ile aynı olan grupların tez danışmanlarının ismini yayına
yazmaları kaydıyla MOODLE’a sadece ders kapsamında
hazırlayacakları yayını yüklemeleri yeterlidir (Bu grupların projeyi / ilgili
kısmın kodunu yükleme zorunluluğu yoktur).”
Bu sene de geçerlidir.
Derslerde önceden bahsedilmiştir.
Duyuru 8:
Kariyer günleri nedeni ile 24 Nisan Çarşamba günü yapılamayan İşlemsel Zeka dersinin telafisinin, 29 Nisan Pazartesi 16:00'dan itibaren B8 sınıfında yapılması planlanmıştır.
Yeni ders konusu ilave edilmeyecek olup, dileyen gruplar sunumlarını
yapabilirler. Her hafta yaklaşık 1.5 haftalık içerik
anlatmamdan / konu yoğunluğundan dolayı diğer konularda konuşma fırsatı
olmamıştı; Mezuniyet sonrası, iş hayatı, lisansüstü eğitim hakkında bilgi de
verebilirim ilgilenenlere. Telafi duyurusu bilmuh'te
çok önceden yapılacaktı. Her ihtimale karşı kendim de duyurayım dedim.
Duyuru 7: Arasınav Sonuçları
Duyuru 6: Muhtemel Arasınav İçeriği
(kapsamı), MOODLE’da ders notlarının hemen sonrasında
ilan edilmiştir. Arasınavda Python
veya Matlab kodu yazılması beklenmemektedir. Ancak
kod içeren slaytlardaki kavramlar ve bilgiler de öğrenilmelidir. Görüntü İşleme
sorusu Arasınavda yoktur.
Duyuru
5: Proje kontrolleri:
10 Nisan 2019 Çarşamba günü İşlemsel
Zeka dersinin son saatinde (11:15-12:15 arasında)
yapılabilecektir. Dosyalar sisteme yüklenmiş olmak kaydı ile önceden
bildirmeniz durumunda başka uygun bir tarihte de kontroller yapılabilir.
Proje kontrol saatleri, ders arasında MOODLE
üzerinden ilan edilebilecektir. Derste konu ile ilgili detaylı bilgi
verilmektedir.
Kontrolleri yaptırılmayan projelere not
verilmemektedir.
Duyuru 4: Derste Yoklama alınmaktadır ve
6 hafta mazeretsiz gelmeyen öğrenci kalmaktadır.
Duyuru 3: Projeler ve Raporları Moodle
üzerinden yüklenecektir, bu nedenle Dersin sayfasına kaydolunuz.
Aşama I) Herhangi bir gruptan seçilecek tek kişi MOODLE’da anketten seçim yapacaktır. Konu önceden diğer bir
grup tarafından alınmışsa uygunluk sıralamanızdaki sonraki bir konu seçilmelidir.
Arkadaşlarınızla alternatiflerinizi önceden değerlendirin (1.,
2., 3. konu gibi).
Ankette karşınıza
çıkacak konuları incelemeniz yararlı olacaktır.
Anlatmayı
planladığınız konu bu listede yoksa, diğer seçeneğini
seçmelisiniz.
Tez konuları, yapay zekanın alt alanlarını veya veri madenciliği kullanımı gibi
konuları içeren gruplar da dilerlerse bu seçeneği kullanabilirler (tez adlarını
Aşama II’de sunum başlığı olarak yazabilirler). Proje
2’yi tez konusunda yapıp, ayrı bir sunum konusu da seçebilirler.
Aşama II) Herhangi bir
konuyu anketten seçebildiyseniz, sadece grup temsilciniz MOODLE’da
Ankette konunuzu
seçtikten sonra, Sunum Grubunuzu Oluşturan Öğrencilerin Numara ve İsimlerini
Kendiniz Dahil Yazınız. Konu başlığınızı da başa
ekleyiniz.
etkinliğinden sunum başlığınızı ve tüm grup üyelerinin bilgilerini
yazmalıdır.
Diğer seçeneğini seçen
grup temsilcileri de aynı şekilde bilgileri girmelidir.
Konu belirlemeyi anket
bitiş tarihi sonrasına bırakanların Sunum notları 20% düşürülebilecektir.
Tez konusu dersle ilgili
olmayan öğrenciler gruplar oluşturup, konu belirleyerek o konuda sunum
yapabilirler ve dönem projesi (Proje 2) de hazırlayabilirler; yapılmış olan
yayınları sunum çalışması sırasında inceleyerek daha kaliteli bir proje yapma
avantajı elde etmiş olabilirler.
Sunum konusu belirlemek için, http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur/11_12_Spring/NN/Sunum/ adresindeki belgeleri inceleyebilirsiniz. Ayrıca, geçen senelerin haftalık planlarına ulaşarak sunum başlıklarını görebilirsiniz. MOODLE’dan geçen seneki sunumlara da ulaşabilirsiniz.
Dersin
arasınavlardan sonraki Seminer Sunumları ortalama
20-45 dk. sürmelidir. 25 ile 50 arasında slayt
içermesi, sayfa numaralarının olması ve başta seminer içeriğinin verilmesi
gereklidir. Sonda kaynakça yer almalı ve içeride atıf verilmelidir. Önemli
kısımlar detaylandırılmalı, ayrıntılar için bağlantılar verilmeli ve kısa
geçilmelidir.
Duyuru 2: İzmir’deki ve Türkiye’deki Bazı Teknoparklar
EGE Üniversitesi
Teknopark : http://teknoparkege.com/
Dokuz Eylül
(Sağlık, İnciraltı Yerleşkesi – Balçova) / (Mühendislik,
Tınaztepe Buca) DEPARK : https://www.depark.com/firmalar
İzmir Teknoloji
Geliştirme Bölgesi (Urla): http://teknoparkizmir.com.tr/
ODTÜ
Teknokent: http://odtuteknokent.com.tr/tr
İTÜ
Teknokent: http://www.ariteknokent.com.tr
Bilkent Cyberpark: http://www.cyberpark.com.tr/WebContent/WebContent/2783,
http://www.cyberpark.com.tr/Splash/Splash/2820
İş başvuruları için faaliyet alanlarını inceleyebilirsiniz.
Deep Learning Türkiye ve Kaynaklar
https://deeplearningturkiye.com/
Türkiye’de
Bilişsel Bilim Programları :
http://ii.metu.edu.tr/cognitive-science-msphd
http://huseyindemirtas.net/bilissel-bilim-nedir-turkiyede-bilissel-bilim-cognitive-science/
Yapay
Zeka ve Görüntü İşleme Günleri (YAZGİG): http://yazgig.com/, https://www.facebook.com/auyazgit/
Yapay
Öğrenme ve Bilgi İşlemede Yeni Teknikler Lisansüstü Yaz Okulu: http://obayo.ogam.metu.edu.tr/cagri-metni
Duyuru 1:
|
Dersi seçme veya başka derse geçme konusunda karar verme aşamasındaki
öğrenciler için yönlendirme: Highlights: ·
Ders Yapay Zeka (Artificial Intelligence - AI) dersinin önemli konuları ile birlikte
Makine Öğrenmesi ve yoğun işleme dayalı yöntemleri üzerine detaylı olarak
odaklanmaktadır. ·
Akademik
olarak yurtiçi ve yurtdışında birçok üniversitede AI alanında veya alt
alanlarında araştırma grupları ve çalışan öğretim üyeleri bulunduğundan,
lisansüstü eğitim için yararlı olabilmektedir. ·
Sektörde de
Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Optimizasyon ve Veri
Madenciliği tekniklerinin kullanımı giderek yaygınlaştığından konuları
öğrenmenin önemi artmaktadır. ·
Dersin
seçiminde dikkat edilmesi gereken konular: i) Dersin
belirli bir iş yükü bulunmaktadır. ii) Mezuniyetten sonra, belirtilen ve konu
ile ilgili alanlarda hiç çalışma yapmayı düşünmeyen öğrenciler için de
alternatif derslerin daha çok yararlı olma ihtimali vardır. Ders, İşlemsel Zeka ve / veya Yapay Zeka ve / veya Makine Öğrenmesi
alanları ile ilgilenen ve mezun olduktan sonra bu alanda çalışmayı düşünen
öğrenciler için yararlı olmaktadır. Tüm dünyada olduğu ve yıllardır bölümde
verildiği gibi dersin doğası gereği bilgisayar dili öğretme veya yazılım
tekniklerini uygulatma veya bu tür dersleri destekleme gibi bir amacı
bulunmamaktadır. Yazılım, programlama ve diğer
konularda kendilerini ilerletmek isteyenlerin, dersin döneminde açılan alternatiflerini
tercih etmeleri önerilir. Ayrıca ders, kayıtlanan öğrenciler için bilimsel
programlama yükü de getireceğinden, kodlama yapmak istemeyen öğrenciler için
de uygun bir seçenek değildir. Derste, Matlab, Python vb. ortamlar hakkında bilgiler de verilecektir.
Öğrencilerden, matematik ve istatistik tabanlı deneysel çalışmalar yapma
konusunda istekli olmaları da beklenmektedir. Dersi öğrenmek ve geçmek için,
projelere özen gösterilmelidir. Ders kapsamında, Yapay Zeka, Arama, Makine
Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık ve Sürü
Zekası Yöntemleri ve altyapılarındaki matematik üzerinde durulmaktadır. Dönem başında konular yoğun olarak anlatıldığından öğrencilerin daha
fazla çalışması gerekmektedir. Son 4-5 hafta dersin öğrenci seminerleri
olduğundan, tempo düşürülebilmektedir. Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi kavramları
anlatılmakta ve görüntü işleme uygulamalarına da değinilmektedir. Dönem
sonunda öğrenciler, bir İşlemsel Zeka (YSA, GA, BM)
yönteminin altyapısını öğrenerek uygulayabilir hale gelmektedirler; tahminleme, sınıflandırma ve/veya optimizasyon
problemlerinin çözümünde deneyim kazanmaktadırlar. Türkiye’de birçok üniversitede bu alanda çalışan gruplar olduğundan,
Lisansüstü Eğitim yapmak için bir avantaj oluşturabilmektedir. Bu konuda yurt
dışında lisansüstü eğitim ve çalışmalar yapan öğrencilerimiz de çoğalmıştır.
Zeki yazılımlar geliştirmenin öneminin gelecekte daha da artacağı öngörülmektedir. Dersin (Muhtemel) Değerlendirmesi:
Derste 2 adet Proje verilmesi planlanmaktadır. Öğrenciler 3’er
kişilik gruplar oluşturarak, İşlemsel Zeka veya alt alanlarında güncel bir konuyu araştırarak
sunum da yapmaktadırlar. Alternatif teknik seçimlik derslere ilişkin bilgilere EÜ Ders
Kataloğundan ulaşabilirsiniz. Güncel bilgiler için derslerin öğretim
üyelerine danışılmalıdır. |