Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE YAPAY SİNİR AĞI UYGULAMALARINA GİRİŞ İkinci Düzey İNŞ 597 Seçmeli 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri YOK
Eğitimin Dili TÜRKÇE
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DOÇ. DR. LEVENT LATİFOĞLU
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay sinir ağlarının temel kavramlarını, yapılarını ve çalışma prensiplerini kavrayarak, bu yöntemlerin inşaat mühendisliği alanındaki mühendislik problemlerine nasıl uygulanabileceğini öğrenmelerini sağlamaktır. Ders kapsamında, veri ön işleme teknikleri, farklı yapay sinir ağı modelleri ve algoritmaları ele alınmakta; öğrencilerin yapay sinir ağlarını kullanarak inşaat mühendisliğine özgü problemleri analiz edebilme, modelleme yapabilme ve elde edilen sonuçları bilimsel ve mühendislik bakış açısıyla yorumlayabilme yetkinlikleri kazanmaları hedeflenmektedir.
Dersin Tanımı Bu ders, yapay sinir ağlarının temel kavramlarını, yapılarını ve öğrenme mekanizmalarını inşaat mühendisliği uygulamaları bağlamında ele almaktadır. Ders kapsamında ilkel ve çok katmanlı yapay sinir ağları, farklı algoritmalar, veri ön işleme teknikleri ve hibrit model yaklaşımları incelenmekte; teorik bilgilerin yanı sıra uygulama örnekleri ve literatür çalışmalarıyla öğrencilerin yapay sinir ağı tabanlı modelleme, analiz ve değerlendirme becerilerini geliştirmeleri amaçlanmaktadır.

Dersin İçeriği
1 MATRİS VE VEKTÖR
2 ARİTMETİK OPERATÖRLER HAZIR FONKSİYONLAR
3 GRAFİKLER VE ÇİZDİRME YÖNTEMLERİ
4 POLİNOMLAR, EĞRİ UYDURMA
5 PROGRAMLAMA GİRİŞ
6 DÖNGÜLER
7 REGRESYON ANALİZİ
8 DOĞRUSAL DENKLEM TAKIMI ÇÖZÜMLERİ
9 DOĞRUSAL OLMAYAN DENKLEM TAKIMI ÇÖZÜMLERİ
10 DOĞRUSAL OLMAYAN DENKLEM TAKIMI ÇÖZÜMLERİ
11 DOĞRUSAL OLMAYAN VERİLERİN ANALİZİ
12 DOĞRUSAL OLMAYAN VERİLERİN ANALİZİ
13 MÜHENDİSLİKTE DOĞRUSAL OLMAYAN VERİLERİN ANALİZİNDE KULLANILAN YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİ
14 MÜHENDİSLİKTE DOĞRUSAL OLMAYAN VERİLERİN ANALİZİNDE KULLANILAN YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİ
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Yapay sinir ağlarının (YSA) temel yapısını, çalışma prensiplerini ve matematiksel altyapısını açıklayabilir.
2 İlkel ve çok katmanlı yapay sinir ağı modellerini birbirleriyle karşılaştırarak uygun problem türleri için doğru modeli seçebilir.
3 İnşaat mühendisliği problemlerine yönelik veri ön işleme tekniklerini (normalizasyon, ölçekleme, veri temizleme vb.) etkin biçimde uygulayabilir.
4 Farklı YSA algoritmalarını ve hibrit model yaklaşımlarını (ör. YSA + optimizasyon / istatistiksel yöntemler) inşaat mühendisliği uygulamalarında kullanabilir.
5 Yapay sinir ağı tabanlı modellerin performansını uygun hata ölçütleri ve doğrulama teknikleri ile analiz ederek sonuçları yorumlayabilir.
6 Güncel bilimsel literatürü inceleyerek, yapay sinir ağlarının inşaat mühendisliğindeki kullanım alanlarını eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirebilir ve özgün uygulama önerileri geliştirebilir.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Matematik, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2 Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
3 İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
4 Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
5 Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
6 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
7 İngilizce ve Türkçe etkin iletişim kurma becerisi
8 Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
10 Çağın sorunları hakkında bilgi
11 Mühendislik uygulamaları için gerekli teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanma becerisi
12
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 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Ödevler 2 10 20
Sunum / Seminer hazırlama 4 15 60
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 0 0 0
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 0 0 0
Araştırma 2 10 20
Toplam iş yükü     184
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 0 0
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 100
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Ders notları
Yardımcı Kaynaklar -

Ders İle İlgili Dosyalar