GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MEEM-558 | MÜHENDİSLİK UYGULAMALARINDA YAPAY ZEKA | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Mühendislik uygulamalarında kullanılan yapay zeka tekniklerinin temel prensiplerinin öğretimi ve bunların uygulamalarda nasıl kullanıldığının detaylı analizinin yapılması.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Ferdi ÖZBİLGİN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenci, yapay zekanın temel prensiplerini öğrenir. Mühendislik problemlerine yapay zeka tekniklerinin uygulanmasındaki yaklaşımları kavrar. |
| 2 | Öğrenci, bulanık mantığın temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır. |
| 3 | Öğrenci, uzman sistemlerin temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır. |
| 4 | Öğrenci, karar destek sistemlerinin temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır. |
| 5 | Öğrenci, yapay sinir ağlarının temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
-
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
-
Dersin İçeriği
Yapay zekânın tanımı, temel kavramlar ve teknikler, Uzman Sistemler ve mühendislik uygulamaları, Bulanık mantık ve mühendislik uygulamaları, Karar destek sistemleri ve uygulamaları, Genetik algoritmalar ve uygulama örnekleri, Yapay sinir ağları: Yapay sinir ağlarının yapısı ve temel elemanları, ilk yapay sinir ağları, yapay sinir ağı modelleri, geri beslemeli ağlar. Yapay sinir ağlarının mühendislik uygulamaları.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekaya giriş | ||
| 2 | Yapay zekanın mühendislik uygulamalarının tanıtımı | ||
| 3 | Uzman sistemler | ||
| 4 | Uzman sistemler ve mühendislik uygulamaları | ||
| 5 | Bulanık mantık temelleri | ||
| 6 | Bulanık mantık temelleri ve mühendislik uygulamaları | ||
| 7 | Karar destek sistemleri | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Yapay sinir ağları | ||
| 10 | Yapay sinir ağları | ||
| 11 | Yapay sinir ağları | ||
| 12 | Yapay sinir ağlarının mühendislik uygulamaları | ||
| 13 | Genetik algoritma | ||
| 14 | Genetik algoritmaların mühendislik uygulamaları |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Yapay Zeka, Vasif Nabiyev, Seçkin Yayınevi, 2010. Mühendislikte yapay zeka uygulamaları, Ş.Sağıroğlu, E.Beşdok, M.Erler, Ufuk Yayınevi, 2003.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
-
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
-
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 14 | 7 | 98 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 174 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek