Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
MODERN VERİ İŞLEME TEKNİKLERİ Birinci Düzey HM 208 Zorunlu 4 2.00 2.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Bu dersin ön koşulu yoktur
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. ERKAN BEŞDOK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Ahmet Emin Karkınlı Abdüsselam Kesikoğlu
Dersin Veriliş Şekli Teorik
Dersin Amacı Öğrencilere veri madenciliği ve veri işleme konusunda giriş seviyesind ebeceri kazandırmak
Dersin Tanımı Bu ders modern veri madenciliği teknikleri konusunda öğrencileri bilgilendirmeyi amaçlamaktadır.

Dersin İçeriği
1 İstatistiksel veri işleme Teknikleri
2 Veri Madenciliği, İstatistiksel Analiz
3 Backtracking Search Optimization Algoritması (BSA)
4 Bernstain Differential Evolution Algoritması (BSD)
5 Artificial Bee Colony Algoritması (ABC)
6 Particle Swarm Optimization Algoritması (PSO)
7 İstatistiksel Öğrenme & Derin Öğrenme
8 Yapay Sinir Ağları Nedir ? Nasıl Çalışır ?
9 Bulanık Sistemler ve Görüntü Sınıflandırma
10 Midterm Exam
11 Data Processing Applications Clustering, Regression, Classifier Design, Error Analysis, Time Series Analysis
12 Proje ve Uygulama Sunumu
13 Proje ve Uygulama Sunumu
14 Yapay Zeka Uygulamaları
15 Proje ve Uygulama Sunumu
16 Final Sınavı
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Uzamsal Veri İşleme ve modelleme becerisi kazanma
2 Yapay Zeka model ve tekniklerini tanıma
3 Temel yapay-zeka veri işleme algoritmaları
4 Küresel optimizasyon aracı tasarımı
5 Analitik model kurma ve çözme
6 Benzetim ve Tahmin modelleri geliştirme
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 PY 1a) Matematik, fen bilimleri , temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve harita mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi sahibi olması.
2 PY 1b) Matematik, fen bilimleri , temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve harita mühendisliği alanlarındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahip olması.
3 PY 2 Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM PY 2 Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve çözme becerisine sahip olması ve bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisine sahip olması.
4 PY 3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde üretici çözümler tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde uygulama becerisine sahip olması.
5 PY 4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun kaynakları, modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve etkin bir şekilde kullanma becerisine sahip olması.
6 PY 5 Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dâhil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.
7 PY 6 Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları çerçevesinde, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomi ile çevreye olan etkileri ve sürdürülebilirlik üzerindeki rolü hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuki sonuçlarına dair farkındalık oluşturulması.
8 PY 7 Mühendislik meslek ilkelerine uygun hareket etme ve etik sorumluluk bilinci; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız olma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık geliştirilmesi.
9 PY 8 Bireysel olarak ya da disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya hibrit) takım üyesi ya da lideri olarak etkin bir şekilde çalışma becerisi.
10 PY 9 Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; teknik konularda sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
11 PY 10 Proje yönetimi, ekonomik yapılabilirlik analizi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibi olması.
12 PY 11 Bağımsız ve sürekli öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, yeni ve gelişmekte olan bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme; kendini sürekli yenileme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisine sahip olması.
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 3 6 18
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 3 10 30
Ödevler 2 5 10
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 1 5 5
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavı 1 5 5
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     68
AKTS     3.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   50
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   50
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   50
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı 1- Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları 1 / Yapay Sinir Ağları 2- Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları (Karaboğa Derviş)
Yardımcı Kaynaklar -

Ders İle İlgili Dosyalar