Yapay us yaklaşımları; yüksek düzenli mantık; tasarlama; uzman dizgeler; yapay us dizgelerin çevresi; yapay us dizgelerde esnek hesaplama; simgesel olmayan öğrenme; doğal dil işleme; akıllı aracı; çoklu aracı dizgesi; anlamsal örgü; robot bilimi.

Dersin Amacı

1.Ussal örneklemeleri incelenmek

2.Etkileşim örneklemeleri incelemek

3.Örnek akıllı dizgeler geliştirmek

Kaynakça

Luger, George; Stubblefield, William; 2004; “Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving”; The Benjamin/Cummings Publishing; ISBN 0805347801 ,Russell, Stuart; Norvig, Peter; 2003; “Artificial Intelligence – A Modern Approach”; Prentice-Hall; 0131038052 ,Giarratano, Joseph C.; Ritel, Gary D.; 2005; “Expert Systems – Principles and Programming”; Thompson Course Technology; 0534384471 ,Munakata, Toshinori; 2007; “Fundamentals of the New Artificial Intelligence Neural, Evolutionary, Fuzzy and More”; Springer; 9781846288395 ,Maedche, Alexander; 2002 ; “Ontology learning for the semantic web”; Kluwer Academic Publishing; 0792376560 ,Hjelm, Johan; 2001; “Creating the semantic Web with RDF: professional developer s guide”; John Wiley; ,Goertzel, Ben; Pennachin, Cassio; 2007; “Artificial General Intelligence”; Springer; 9783540237334 ,Nabiyev, Vasif V.; 2005; “Yapay Zeka”; Seçkin Yayıncılık; 9753479859

Öğrenim Çıktıları

1. Yapay akıllı davranışlar geliştirir

2. Bildirimsel ya da buyruksal diller ile karma programlar

3. Etkileşimli dizgeler geliştirir

4. Dağıtık dizgeler geliştirir

Notlandırma

Vize %30

Ödev %10

Araştırma Sunumu %30

Final %30