BLG 435E - Yapay Zeka

Dersin Amaçları

Bu ders; yapay zekânın temel kavramlarını, arama algoritmalarını, kısıt sağlama problemlerini ve mantıksal akıl yürütme yöntemlerini kavratmayı amaçlar. Makine öğrenmesi, derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve güncel üretken yapay zekâ (LLM) mimarilerinin yanı sıra olasılıksal modelleme ilkelerini öğretmeyi hedefler. Ayrıca, öğrencilere kapsayıcı bir dönem projesi ve pratik uygulamalar aracılığıyla etik ve sorumlu yapay zekâ sistemleri tasarlama becerisi kazandırmayı amaçlamaktadır.

Dersin Tanımı

Bu ders; yapay zekânın temel ilkelerini, algoritmalarını ve modern uygulamalarını kapsayan geniş bir giriş sunar. Ders içeriğinde klasik arama algoritmaları, kısıt sağlama problemleri, oyunsal arama, mantıksal akıl yürütme ve Bayes ağları ile olasılıksal modelleme yer almaktadır. Ayrıca makine öğrenmesi, derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme (Q-Learning), doğal dil işleme, Büyük Dil Modelleri (LLM), üretken yapay zekâ ve yapay zekâ etiği konuları pratik bir dönem projesiyle desteklenerek ele alınmaktadır.