ENGLISH
GİRİŞ
  • Ders Bilgi Paketi
  • Lisans >
  • Güzel Sanatlar Fakültesi >
  • Resim
  • > GEOTEKNİK DEPREM MÜHENDİSLİĞİ
DBP Hakkında
Skip Navigation Links

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında
Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
GEOTEKNİK DEPREM MÜHENDİSLİĞİ Birinci Düzey İNŞ 610 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri yok
Eğitimin Dili TÜRKÇE
Koordinatör ARAŞTIRMA GÖREVLİSİ AYKUT EROL
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT EROL
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli yüz yüze
Dersin Amacı Deprem kaynak parametrelerinin belirlenmesi, sismik sinyal işleme ve dalga yayılımı konularında derinlemesine sismolojik bilgi sunmak; bu karmaşık sismolojik verilerin analizinde, sınıflandırılmasında ve sismik tehlike tahmininde Makine Öğrenmesi (ML) ve Derin Öğrenme (DL) algoritmalarının (CNN, RNN, Random Forest vb.) teorik ve pratik uygulamalarını öğretmek.
Dersin Tanımı Ders, modern sismolojinin temel prensiplerini veri odaklı bir perspektifle ele alır. Sismik dalgaların fiziği, odak mekanizması çözümleri ve spektral analiz konuları işlendikten sonra; bu verilerin büyük veri (big data) ekosistemindeki yeri tartışılır. Özellikle sismik fazların otomatik tespiti (phase picking), deprem kataloglarının oluşturulması ve zemin sınıflamasında Convolutional Neural Networks (CNN) ve Recurrent Neural Networks (RNN) kullanımı üzerine uygulamalı çalışmalar gerçekleştirilir.

Dersin İçeriği
1 Kuvvetli Yer Hareketi ve Sismometri
2 Kuvvetli Yer Hareketi ve Sismometri
3 Deprem Kaynak Parametreleri
4 Deprem Kaynak Parametreleri
5 Sismik Sinyal Sınıflandırma
6 Sismik Sinyal Sınıflandırma
7 Spektra ve Zemin Transfer Fonksiyonları
8 Spektra ve Zemin Transfer Fonksiyonları
9 Sismik Tehlike ve Tahmin
10 Sismik Tehlike ve Tahmin
11 Yer Hareketi Tahmin Modelleri (GMPE)
12 Yer Hareketi Tahmin Modelleri (GMPE)
13 Gerçek Zamanlı Sismoloji ve Uyarı Sistemleri
14 Gerçek Zamanlı Sismoloji ve Uyarı Sistemleri
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Sismolojik ağlardan gelen ham verileri (SEED, SAC formatları) işleyebilir ve analiz edebilir.
2 Deprem ve yapay sarsıntıları (patlama vb.) yüksek doğrulukla sınıflandıran (classification) ML modelleri geliştirebilir.
3 Sismik sinyalleri zaman ve frekans ortamında (Wavelet, STFT) dönüştürerek derin öğrenme modellerine girdi hazırlayabilir.
4 Geleneksel ampirik modeller ile modern veri bilimini birleştirerek sismik tehlike analizleri yapabilir.
5
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 PÇ1.Kuramsal ve kavramsal bilgi: Sanat tarihi, çağdaş sanat kuramları, görsel kültür ve estetik alanlarına ilişkin kuramsal ve kavramsal bilgileri açıklar, tartışır ve sanat üretimiyle ilişkilendirir.
2 PÇ2.Sanatın bağlamsal analizi: Sanatsal üretimleri tarihsel, kültürel, toplumsal ve politik bağlam içerisinde ele alır; sanatın toplum ve kültürle ilişkisini eleştirel bir bakış açısıyla yorumlar.
3 PÇ3. Yaratıcı sanat üretimi: Geleneksel ve çağdaş sanat teknikleri, medya ve malzemeleri yaratıcı ve kavramsal bir yaklaşımla kullanır; disiplinlerarası sanat üretimi ve deneysel uygulamalar geliştirir.
4 PÇ4. Kavramsal sanat geliştirme: Sanatsal üretim süreçlerini araştırma, kavramsal geliştirme, taslak oluşturma, uygulama ve sonuçlandırma aşamalarını kapsayan araştırma temelli bir yöntemle planlar ve yönetir.
5 PÇ5. Disiplinlerarası üretim: Sanatsal çalışmalarını sözlü, yazılı ve görsel araçları kullanarak profesyonel biçimde ifade eder; portfolyo, sunum ve sergi yoluyla etkili biçimde paylaşır.
6 PÇ6. Sanatsal süreç yönetimi: Bağımsız sanatsal projeler geliştirir, yaratıcı süreçlerde sorumluluk alır ve projelerini planlanan hedefler doğrultusunda tamamlar.
7 PÇ7. Eleştirel düşünme: Eleştirel düşünme ve öz değerlendirme becerilerini kullanarak sanatsal üretimlerini analiz eder, değerlendirir ve geliştirmeye yönelik stratejiler oluşturur.
8 PÇ8. Profesyonel sanat pratiği: Sanatsal üretim süreçlerinde etik değerlere, estetik ilkelere, kültürel çeşitliliğe ve toplumsal sorumluluk bilincine uygun davranır.
9 PÇ9. Etik ve toplumsal sorumluluk: Sanat alanındaki profesyonel pratikleri, sergileme yöntemlerini, küratoryal yaklaşımları ve sanat kurumlarıyla ilişkileri tanır; ulusal ve uluslararası sanat ortamlarında üretimlerini sunabilecek yetkinlik geliştirir.
10 PÇ10. Yaşam boyu öğrenme ve gelişim: Yaşam boyu öğrenme yaklaşımını benimseyerek sanat alanındaki güncel gelişmeleri, teknolojik olanakları ve disiplinlerarası üretim olanaklarını takip eder ve sanatsal pratiğine yansıtır.
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 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Ödevler 2 10 20
Sunum / Seminer hazırlama 1 15 15
Kısa sınavlar 1 2 2
Ara sınavlara hazırlık 1 15 15
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 15 15
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 15 15
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 5 3 15
Toplam iş yükü     185
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 1 20
Ödev 2 30
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 -
Yardımcı Kaynaklar Stein, S., & Wysession, M. (2003). An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure. ​Kong, Q., et al. (2019). Machine Learning in Seismology: Turning Data into Knowledge. (IEEE GRSM). ​Aki, K., & Richards, P. G. Quantitative Seismology. ​Kütüphaneler: ObsPy (Python sismoloji kütüphanesi), Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch.

Ders İle İlgili Dosyalar