Dr.Öğr.Üyesi Mert BAL

YAPAY ZEKA (MTM-4622) BÜTÜNLEME SINAVI AÇIKLAMALARI

1.     Yapay Zeka Bütünleme Sınavı, ödev ile değerlendirilecektir. Ödev, online kampüs sistemine yüklenmiştir. 

2.      Bütünleme sınavının son teslim tarihi 10 Temmuz 2020 saat: 20.00’dır. Bu tarihten sonra sınav online kampüs sistemine yüklenemeyecektir. Online kampüs sistemine yüklemede problem yaşanması durumunda bütünleme ödevi eposta yoluyla da gönderilebilir.

3.      Bütünleme sınavı yerine değerlendirilecek olan ödevde 6 soru bulunmaktadır.

4.      Sorulara ait puan değerleri: 1. Soru: 20 puan, 2 ve 3. Soru: 10 Puan, 4. Soru: 10 Puan, 5. Soru: 20 puan, 6. Soru: 40 puan’ dır.

5.      2 ve 3. sorulardan sadece bir tanesi yanıtlanacaktır. Soruların ikisine cevap verilmesi durumunda, her iki soru da değerlendirilmeye alınmayacaktır.

6.      Soruların cevapları dijital ortamda hazırlanmayacaktır.

7.      Cevaplar, tarayıcı ile tarandıktan sonra tek bir dosya olarak (pdf dokümanı) online kampüs sistemine yüklenecektir.

Dr. Öğr. Üyesi Mert BAL

İletişim: E-Posta: mertbal@yildiz.edu.tr

YAPAY ZEKA (MTM-4622) FİNAL SINAVI AÇIKLAMALARI

1.     Yapay Zeka Final Sınavı, ödev ile değerlendirilecektir. Ödev, online kampüs sistemine yüklenmiştir. 

2.      Final sınavının son teslim tarihi 22 Haziran 2020 saat: 00.00’dır. Bu tarihten sonra sınav online kampüs sistemine yüklenemeyecektir. Ayrıca bu tarihten sonra eposta yoluyla gönderilecek olan ödevlerde değerlendirmeye alınmayacaktır.

3.      Final sınavı yerine değerlendirilecek olan ödevde 6 soru bulunmaktadır.

4.      Sorulara ait puan değerleri: 1. Soru: 20 puan, 2 ve 3. Soru: 10 Puan, 4. Soru: 10 Puan, 5. Soru: 20 puan, 6. Soru: 40 puan’ dır.

5.      2 ve 3. sorulardan sadece bir tanesi yanıtlanacaktır. Soruların ikisine cevap verilmesi durumunda, her iki soru da değerlendirilmeye alınmayacaktır.

6.      Soruların cevapları dijital ortamda hazırlanmayacaktır.

7.      Cevaplar, tarayıcı ile tarandıktan sonra tek bir dosya olarak (pdf dokümanı) online kampüs sistemine yüklenecektir.

Dr. Öğr. Üyesi Mert BAL

İletişim: E-Posta: mertbal@yildiz.edu.tr

Kümeleme Analizinin Sınıflandırılması, Hiyerarşik Kümeleme Algoritmaları (Hierarchical Algorithms), SLINK, CURE, CHAMELEON, BIRCH Algoritmaları, Bölümlemeli Algoritmalar (Partioning Algorithm), K-Means, PAM, CLARA, CLARANS Algoritmaları, Yoğunluğa Dayalı Algoritmalar (Density-Based Algorithm), DBSCAN, OPTICS, DENCLUE Algoritmaları, Izgara Temelli Algoritmalar (Grid-Based Algorithms), STING, Wave Cluster, CLIQUE Algoritmaları.

Kümeleme Analizi, Kümeleme Analizinin Matematiksel Modellemesi, Benzerlik/Uzaklık Kavramları ve Özellikleri.

Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines)

Kernel Machines, Maximal Margin Support Vector Machines (SVMs), Primal/Dual Solutions, Lagrange Multipliers, Karush-Kuhn-Tucker Conditions, Soft Margin SVMs, Nonliear SVM, Kernel Functions, Mercer Theorem, Types of Kernel, SVM and Kernel Functions, 

Belirsizlik (Uncertainty) Nedir?, Belirsizliğin Sınıflandırılması, Bilginin Eksikliği, Bulanıklık (Fuzziness), Durumsal Belirsizlik (Conditional Uncertainty), Olasılıksal Belirsizlik (Probabilistic Uncertainty), Bilginin Yanlış Olması Durumu, Dilsel Belirsizlik (Linguistic Uncertainty), Subjektif Belirsizlik (Subjective Uncertainty), Çelişki (Contradiction) Durumu, İkilem (Dilemma), Belirsiz Bilgiye Yaklaşım Yöntemleri, Bayes Ağları (Bayesian Networks), Bulanık Kümeler Teorisi (Fuzzy Set Theory), Olabilirlik Teorisi (Possibility Theory), İlk Değer Muhakemesi (Default Reasoning), Kaba Kümeler Teorisi (Rough Set Theory), Dempster-Shafer Teorisi (Dempster-Shafer Theory). Yapay Zeka_ders12_Belirsizlik ve Be....pdf

Uzman Sistemler (Expert Systems), Giriş, Uzman Sistemler Uygulama Alanları, MYCIN, Uzman Sistem Modelleri, Kural Tabanlı Uzman Sistemlerin Genel Yapısı, Uzman Sistemlerin Özellikleri, Uzman Sistemlerin Geliştirilmesi, Programlama Dilleri, Uzman Sistem Kabukları (Expert System Shells), Uzman Sistem Geliştirme Platformları, CLIPS, EMYCIN, JESS, Uzman Sistemlerin Geliştirilmesinde Roller, Bilgi Tabanı (Knowledge Base), Bilgi Tabanı Oluşturma Yaklaşımları, Kural Tabanlı Sistemlerin Avantajları ve Dezavantajları, FC Algoritması ve Uygulama, BC Algoritması ve Uygulama.

Hopfield Ağları - Hopfield Networks

Ödev

1. Birinci Derece Mantık (First Order Logic-FOL), Yüklemler (Predicates), Niceleyiciler (Quantifiers), Niceleyiciler için Dönüştürme Kuralları, Çıkarım Kuralları (Inference Rules), Birleştirme Algoritması (Unification Algorithm), Çözülüm Ağacı (Resolution Tree), Kısıtlamalı Problem Örneği, Bilgilerin Üretim Kuralları ile İfadesi, Horn Cümlesi-Mantıksal Çıkarım, İleri Zincirleme Algoritması (Forward Chaining Algorithm), Geri Zincirleme Algoritması (Backward Chaining Algorithm), DPLL Algoritması, WalkSAT Algoritması, Conjunctive Normal Form (CNF) Dönüştürme, Birinci Derece Mantıkta Bilgi Mühendisliği (Knowledge Engineering in FOL), Elektronik Devreleri Alanı (Electronic Circuit Domain), Prolog Mantık Programlama Dili (Prolog-Logic Programming Language), Dekleratif (Declerative) Programlama, Prolog Mekanizmaları, İlişkileri Gerçeklerle Tanımlama, Prolog Sorguları (Prolog Queries).

Hata Geriye Yayma Yönteminin Modellenmesi ve Stabilizasyonu

Gauss Radyal Tabanlı Sinir Ağları-Dinamik Ağlar-Runge-Kutta Yönteminin Sinir Ağları ile Entegrasyonu

Mantıksal Etmenler (Logical Agents), Bilgi-Tabanlı Etmenler (Knowledge-Based Agents), Çıkarsama Mekanizması (Inference Engine), Deklaratif ve Prosedürel Programlama Karşıtlığı, Wumpus Dünyası (The Wumpus World), Bilgi Temsil Dili Olarak Mantık (Lojik), Önermesel Mantık (Propositional Logic), PL Sözdizim (Syntax), Backus-Naur Form (BNF) Grameri, PL Semantik (Semantics), Mantıksal Sonuç Çıkarma (Entailment), Mantıksal Çıkarsama (Logical Inference), Çözünürlük (Resolution), Çözümleme ile İspat (Proof), PL Cümlelerinin Normal Formları, Horn Cümleleri (Horn Clauses).

Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları-Rasgele Orman

K-En Yakın Komşuluk Algoritması

Yapay Sinir Ağlarının Matematiksel Tanımı

İleri Sürümlü Yapay Sinir Ağları

Bilgi Temsili (Knowledge Representation), Bilgi'nin Özellikleri, Bilgi Türleri, Bilgi Tabanı (Knowledge Base) Nedir?, Anlama, Anlambilim Gösterimler, Minsky Teorisi, Bilgi Gösterim Türleri, Anlamsal Ağlar (Semantic Nets), Bilgi'nin Çerçeve (Frame) Modeli, Sahne (Scene) Modeli, Closed World Sistemler, Open World Sistemler, Kurallar (Rules), Kurallar ile Çıkarım (Rules of Inference), İleriye Doğru Zincirleme Yöntemi (Forward Chaining), Geriye Doğru Zincirleme Yöntemi (Backward Chaining), Anlaşmazlıkların Çözümü (Conflict Resolution), Yüklem Mantığı (Predicate Logic).

Karar Ağaçları

ID3 Algoritması, C4.5 Algoritması

Kısıt Sağlama Problemleri (Constraint Satisfaction Problems-CSP), CSP Türleri, CSP Uygulama Alanları, Cryptharithmetic Problemi, Geriye İzleme Yöntemi (Backtracking Method), Geriye İzleme Algoritması, CSP Sezgisel Algoritmalar, En az Kalan Değerler Yöntemi (Minimum Remaining Values), Bilginin Kısıtlar Boyunca Yayılması, Kısıtların Yayılması (Constraint Propagation), En az Çelişki (Minimum Conflicts), Kenarların Tutarlılığı (Arc Consistency), Tutarlı Kenarlar Algoritması (AC-3), k-Tutarlılık (k-Consistency), CSP' ler için Yerel Arama (Local Search for CSPs), CSP' lerin Ağaç Yapıları (Tree Structures of CSPs), Ağaç Ayrıştırması (Tree Decomposition), Boolean Sağlama Problemi (Boolean Satisfaction Problem-SAT), Davis-Putnam-Logemann-Loveland (DPLL) Ağaç Arama Algoritması (DPLL Tree Search Algorithm), Kısıt Programlama Dilleri (Constraint Programming Languages).

İlginçlik Ölçümleri (Interestingness Measures)

Saklı Markov Modelleri-Viterbi Algoritması-Baum Welch Algoritması

Sınıflandırma-Yapay Sinir Ağları-Naive Bayes Sınıflandırıcı-Bayes Ağları (Çizgesel Ağlar)

Olasılıksal Ağlar

Rekabet Ortamında Arama (Adverserial Search), Oyun Teorisi (Game Theory), Kazanç Matrisi, Oyun Türleri, Stratejik Oyunlar, Oyun Oynama Algoritmaları, Oyun Problemlerinde Arama Ağaçları, Oyun Ağacı Örneği, Tic-Tac-Toe Oyunu, Minimax Algoritması, Negamax Algoritması, Alfa-Beta (α-β) Budama Yöntemi (Alfa-Beta (α-β) Pruning Methods), Değerlendirme Fonksiyonları (Evaluation Functions), Sınırlı Derinlikte Arama' da Ufuk Etkisi, Expectiminimax Algoritması, Rastgele Olmayan Oyun Uygulamaları. Yapay Zeka_ders6_Rekabet Ortamında ....pdf

Bilgili Arama Stratejileri (Informed Search Strategies), En iyi Öncelikli Arama (Best-First Search), Açgözlü Yöntemler (Greedy Methods), A* Arama (A* Search), A* Aramanın Optimalliği (Optimality of A* Search), Yinelemeli Derinleştirmeli A* Arama (Iterative Deepening A*-IDA*), Basitleştirlmiş Bellek Sınırlı A* Arama (Simplified Memory Bounded A*-SMA*), Sezgisel Fonksiyonlar ve Özellikleri (Heuristic Functions and Properties), Lokal Arama Algoritmaları (Local Search Algorithms), Optimizasyon Yöntemler (Optimization Methods), Tepe Tırmanma (Hill Climbing), Benzetimli Tavlama (Simulated Annealing), Lokal Işın Arama (Local Beam Search), Genetik Algoritmalar (Genetic Algorithms), Diğer Arama Yöntemleri (Other Search Methods).

Veri Madenciliği-Birliktelik Kuralları Madenciliği

Veri Madenciliği-Veri Ambarı-OLAP

Yapay Zekanın Matematiksel Temelleri

Yapay Zekanın Matematiksel Temelleri

Bilgisiz Arama Stratejileri (Uninformed Search Strategies), Genişlik Öncelikli Arama (Breadth-First Search), Derinlik Öncelikli Arama (Depth-First Search), Düşük Maliyetli Arama (Uniform-Cost Search), Derinlik Sınırlı Arama (Depth-Limited Search), Yinelemeli Derinine Arama (Iterative Deepening Search), İki Yönlü Arama (Bi-Directional Search), Fazlalık Arama, Bilgisiz Arama Stratejilerinin Karşılaştırılması

Veri Madenciliği-Veri Ön işleme

Problem Çözme ve Arama Stratejileri (Problem Solving and Search Strategies), Durum Uzayı (State Space), Graflar (Graphs), Problem Çeşitleri, Problem Çözme Performansının Belirlenmesi, Problem Örnekleri, AND/OR Arama Ağacı (AND/OR Search Tree),  Durum Uzayında Aramanın Formal İfadesi, Ağaç Üzerinde Arama Algoritmaları, Graf Arama Algoritması (Graph Search Algotithm), Karmaşıklık (Complexity).

Veri Madenciliği Giriş

Yapay Zekaya Giriş (Introduction to Artificial Intelligence), Zeka Nedir?, Yapay Zeka Tarihçesi, Yapay Zeka Tanımları, Yapay Zeka Kavramları, Yapay Zeka Uygulama Alanları, Örnek Yapay Zeka Sistemleri, Akıllı Sistem Sınıfları,Turing Testi, Searle Deneyi, Eliza Programı, Sembolik İşleme, Sibernetik, Yapay Zeka Programlama Dilleri, Gelecekte Yapay Zeka.

Veri Madenciliği-Veri