Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
HAVACILIKTA YAPAY ZEKA Birinci Düzey HEES 333 Seçmeli 5 2.00 2.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri NA
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı Dr. Öğr. Üyesi Ahmet Kerim AĞIRMAN
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Dr. Öğr. Üyesi Ahmet Kerim AĞIRMAN
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zekâ ve makine öğrenmesi kavramlarını havacılık alanındaki uygulamalar bağlamında tanımasını; bakım, uçuş emniyeti, operasyon yönetimi, arıza kestirimi, görüntü işleme, otonom sistemler ve karar destek sistemleri gibi alanlarda yapay zekâ yaklaşımlarının nasıl kullanılabileceğini kavramasını sağlamaktır.
Dersin Tanımı Bu ders; yapay zekânın temel kavramlarını, makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin genel çalışma prensiplerini, veri hazırlama süreçlerini, havacılıkta sensör verileri, bakım kayıtları, uçuş verileri ve görüntü verileri üzerinden yapay zekâ uygulamalarını ele alır. Ders kapsamında kestirimci bakım, arıza/anomali tespiti, hava trafik yönetimi, uçuş emniyeti, insansız hava araçları, karar destek sistemleri ve açıklanabilir yapay zekâ konuları havacılık örnekleriyle incelenir.

Dersin İçeriği
1 Yapay zekâya giriş: temel kavramlar, tarihçe, güçlü/zayıf yapay zekâ, havacılıkta yapay zekânın yeri
2 Havacılıkta veri kaynakları: uçuş verileri, bakım kayıtları, sensör verileri, telemetri verileri ve operasyonel veriler
3 Veri ön işleme: eksik veri, aykırı değer, normalizasyon, özellik çıkarımı ve havacılık verilerinde veri kalitesi
4 Makine öğrenmesine giriş: denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme yaklaşımları
5 Sınıflandırma ve regresyon yöntemleri: karar ağaçları, destek vektör makineleri, k-en yakın komşu ve temel performans metrikleri
6 Havacılıkta kestirimci bakım: arıza tahmini, kalan faydalı ömür kestirimi ve bakım planlama uygulamaları
7 Ara sınav / uygulama değerlendirmesi
8 Derin öğrenmeye giriş: yapay sinir ağları, temel mimariler ve eğitim süreci
9 Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü: pist, uçak, parça, hasar ve yabancı madde tespiti uygulamaları
10 Havacılıkta anomali tespiti: uçuş emniyeti, sensör bozulmaları, telemetri anomalileri ve erken uyarı sistemleri
11 İnsansız hava araçlarında yapay zekâ: otonom seyrüsefer, engelden kaçınma, görev planlama ve durum kestirimi
12 Hava trafik yönetimi ve operasyonel karar destek sistemlerinde yapay zekâ kullanımı
13 Açıklanabilir yapay zekâ, güvenilirlik, emniyet, etik, insan-makine etkileşimi ve havacılıkta sertifikasyon sorunları
14 Genel değerlendirme, havacılıkta yapay zekâ proje örnekleri, öğrenci sunumları ve dönem sonu uygulama çalışması
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarını temel düzeyde açıklar.
2 Havacılık alanında kullanılan veri türlerini ve bu verilerin yapay zekâ uygulamalarındaki önemini tanımlar.
3 Havacılık verilerinde veri ön işleme, özellik çıkarımı ve veri kalitesi kavramlarını açıklar.
4 Temel makine öğrenmesi yöntemlerini sınıflandırma, kestirim ve anomali tespiti problemleriyle ilişkilendirir.
5 Kestirimci bakım ve arıza tahmini uygulamalarında yapay zekânın kullanımını açıklar.
6 Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü tekniklerinin havacılık bakım, emniyet ve operasyon süreçlerindeki kullanım alanlarını örneklendirir.
7 İnsansız hava araçları ve otonom sistemlerde yapay zekâ kullanımını temel düzeyde değerlendirir.
8 Havacılıkta yapay zekâ uygulamalarının emniyet, güvenilirlik, etik ve açıklanabilirlik boyutlarını tartışır.
9 Basit havacılık verileri üzerinde yapay zekâ tabanlı problem çözme yaklaşımı geliştirir.
10 Yapay zekâ tabanlı havacılık uygulamalarının sınırlılıklarını, risklerini ve uygulanabilirliğini eleştirel bakış açısıyla değerlendirir.

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Alanındaki güncel bilgileri içeren ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
2 Havacılık operasyonlarının içinde bulunduğu hukuksal, toplumsal ve çevresel çerçevenin gerektirdiği bilgilere derinlemesine sahiptir.
3 Bakım uygulamaları için gerekli olan modern teknik doküman ve araçları seçip ve kullanabilir.
4 Alanında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, ulusal ve uluslararası havacılık otoriteleri tarafından belirlenen yönerge ve/veya üretici talimatları doğrultusunda uygular, sorunları tanımlar ve uygun düzeltici eylemde bulunabilir.
5 Bilgiye erişebilir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar, veri tabanları ve bakım el kitapları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır.
6 Uygulamada karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için sorumluluk alabilir, sorumluluğu altında çalışanların mesleki gelişimine yönelik etkinlikleri planlayabilir ve yönetebilir.
7 Ekip bilincine sahiptir ve gerektiğinde ekip üyeleriyle koordineli çalışabilir.
8 Ulusal ve uluslararası havacılık çevrelerinde alanı ile ilgili bakım kapsamlı ileri düzeydeki bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilir, çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır.
9 Alanı ile ilgili tüm teknik ve idari dokümanları arşivleyebilir ve güncel olarak takip eder.
10 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle hava yolu ulaştırması konusunda, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyebilmek ve kendini sürekli yenileyebilmek, alanında edindiği bilgileri/becerileri eleştirel yaklaşımla değerlendirir.
11 Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilir.
12 Teknik resim bilgisini uygulamada etkin kullanır.
13 Uluslararası seviyede alanındaki bilgileri izler, alanı ile ilgili kişi ve kurumlarla etkin iletişim kurar ve sorunlara çözüm önerileri geliştirir, düşüncelerini yazılı /sözlü olarak nicel/nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşır.
14 Türkçe ve İngilizceyi sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde kullanır.
15 Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.
16 Hava ulaştırma sektöründeki işletmelerin yönetimi, iş yeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, kalite yönetimi ve süreçleri ile çevre ve iş güvenliği koruma konusunda ve bakım uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında bilince sahiptir.
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 14 2 28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 0 0 0
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 3 3
Ara sınavlar 1 1 1
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 4 4
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 4 4
Yarıyıl sonu sınavı 1 1 1
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     41
AKTS     2.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 15
Yarıyıl içi toplam   55
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   55
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   45
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Ders notları
Yardımcı Kaynaklar

Ders İle İlgili Dosyalar