Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY ZEKA VE MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI Üçüncü Düzey MEM 433 7 3.00 3.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör ARAŞTIRMA GÖREVLİSİ BURAK ULU
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı ARAŞTIRMA GÖREVLİSİ DOKTOR BURAK ULU
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
Dersin Amacı Yapay Zeka yöntemlerinin Mühendislik Uygulamalarında Kullanımını öğretmek.
Dersin Tanımı Yapay zeka yöntemlerinin mühendislik alanındaki uygulamaları.

Dersin İçeriği
1 Genel Yapay Zeka Kavramı
2 Yapay Zeka’nın tarihçesi ve gelişimi
3 Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kavramları
4 Sinir Ağ Yapısı Genel Özellikleri
5 Derin Öğrenme Sinir Ağ Modeli Yapısı
6 Derin Öğrenme Sinir Ağ Modeli Yapısı
7 Farklı Tipteki Uygulamalar için Derin Öğrenme Algoritmaları
8 Ara Sınav
9 Derin Öğrenmede Hiperparametrelerin Önemi ve Performansı Etkileyen Faktörler
10 Derin Öğrenme ile Dil İşleme Çalışmaları
11 Derin Öğrenme ile Nesne Tespit Çalışmaları
12 Derin Öğrenme Uygulama İncelemesi
13 Derin Öğrenme Uygulama İncelemesi
14 Derin Öğrenme Uygulama İncelemesi
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Yapay Zeka ve özellikle derin öğrenme yönteminin temel ilkelerini öğrenme
2 Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin mühendislik problemlerinde uygulama alanlarını öğrenme
3 Lineer ve lojistik regresyon kavramlarını bilir
4 Sinir ağı modeli eğitimi ile ilgili bilgi sahibidir
5 Derin öğrenmede hiperparametrelerin önemini bilir
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Bilimsel araştırma planlama, uygulama ve değerlendirme becerilerine sahip olmak.
2 Lisans programında edinilen birikime dayalı olarak, Çevre Mühendisliği bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek ve derinleştirmek
3 Değişik disiplinlere ait bilgileri Çevre Mühendisliği alanında edindiği bilgilerle harmanlayabilmek.
4 Proses ve süreç tasarımlarında yeni ve uygulama alanı bulabilecek fikir geliştirme ve uygulayabilme becerisine sahip olmak.
5 Lisans seviyesinde ders verebilme yetisine sahip olmak.
6 Bilişim teknolojisinden (sunum, yazım, istatistik ve grafik programları) etkin bir şekilde yararlanabilmek.
7 Alanı ile ilgili bir problemin çözümünde sorumluluk alabilecek yetkinliğe sahip olmak.
8 Bilimsel çalışmalarda eksik noktaları belirleyerek, çözüm noktasında izleyeceği yolun tayinini gerçekleştirebilecek altyapıya sahip olmak.
9 Uluslarası literatürü takip edebilecek terminolojiye hakim olmak.
10
11
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 2 28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 10 10
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 15 15
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     85
AKTS     3.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 100
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
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