GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BMYL527 | MÜHENDİSLİKTE ZEKİ PROGRAMLAMA TEKNİKLERİ VE UYGULAMALARI -1 | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
"Mühendislikte Zeki Programlama Teknikleri ve Uygulamaları" dersinin amacı, öğrencilere mühendislik problemlerini çözmek için zeki programlama tekniklerinin temel prensiplerini öğretmek ve bu teknikleri mühendislik alanlarında uygulamalı olarak kullanabilme becerisi kazandırmaktır. Ders, yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenme gibi konuları kapsayarak, öğrencilerin bu teknikleri mühendislik tasarımı, optimizasyon, robotik ve IoT gibi alanlarda kullanmalarını sağlamayı hedefler.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç. Dr. M.Emin ŞAHİN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Zeki programlama yöntemlerini anlamak. |
| 2 | Mühendislik problemlerini çözme becerisi kazanmak. |
| 3 | Derin öğrenme modellerini tasarlamak. |
| 4 | Optimizasyon problemleri çözmek. |
| 5 | Yeni teknolojiler hakkında bilgi sahibi olmak. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
"Mühendislikte Zeki Programlama Teknikleri ve Uygulamaları" dersinin içeriği, zeki programlamanın temel prensiplerinden başlayarak, yapay zeka (YZ), makine öğrenimi, derin öğrenme, genetik algoritmalar gibi tekniklerin mühendislik problemlerine uygulanmasına kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Öğrenciler, veri madenciliği, doğal dil işleme, robotik, IoT ve optimizasyon gibi mühendislik alanlarında zeki sistemlerin nasıl kullanılacağına dair bilgi edinir. Ayrıca, bu tekniklerin mühendislik tasarımı, optimizasyon ve gerçek dünya problemlerine nasıl entegre edilebileceği konusunda pratik deneyim kazanarak, zeki sistemler tasarlama ve uygulamalı projeler geliştirme becerisi elde ederler.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Zeki Programlama Temelleri | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 2 | Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları 1 | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 3 | Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları 2 | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 4 | Makine Öğrenimi Temelleri | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 5 | Makine Öğrenimi Temelleri | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 6 | Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 7 | Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 8 | Zeki Sistemlerde Veri Madenciliği | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 9 | Yapay Zeka ile Optimizasyon Teknikleri | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 10 | Yapay Zeka ile Optimizasyon Teknikleri | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 11 | Zeki Sistemlerin Tasarımı ve Modelleme | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 12 | Proje Sunumu | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 13 | Proje Sunumu | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
| 14 | Proje Sunumu | Teorik ve Problem Çözme | Yok |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Artificial Intelligence: A Modern Approach" – Stuart Russell & Peter Norvig Introduction to Machine Learning with Python" – Andreas C. Müller, Sarah Guido "Deep Learning" – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 50 |
| Proje Sunma | 1 | 25 |
| Proje Tasarımı /Yönetimi | 1 | 25 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 2 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
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 |
| Rapor Hazırlama | 2 | 6 | 12 |
| Proje Hazırlama | 2 | 2 | 4 |
| Proje Sunma | 2 | 6 | 12 |
| Bireysel Çalışma | 6 | 4 | 24 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 4 | 4 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 8 | 8 |
| Rapor | 2 | 2 | 4 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 114 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | |
| ÖÇ 1 | 4 | ||||||||||
| ÖÇ 2 | 4 | 4 | |||||||||
| ÖÇ 3 | 4 | ||||||||||
| ÖÇ 4 | 4 | ||||||||||
| ÖÇ 5 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek