Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Yapay Zekanın TemelleriHRT428235300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Harita Mühendisliği Lisans Programı (%30 İngilizce)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimHarita Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüTOLGA BAKIRMAN
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıYapay zekanın temel prensiplerini, çalışma mantığını, görüntü işleme ve uzaktan algılama alanındaki kullanım örneklerini aktarmak.
Dersin İçeriğiYapay zekanın tarihçesi; yapay zekanın tanımı; yapay zekanını temelleri; yapay zeka teknikleri; yapay zeka platformları; yapay zeka uygulama örnekleri
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • The Little Book of Deep Learning, François Fleuret
  • Deep Learning for the Earth Sciences: A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences, Gustau Camps-Valls, Devis Tuia, Xiao Xiang Zhu, Markus Reichstein
  • Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software, Rémi Cresson
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. PÇ-4.1) Yapay zekanın temel prensiplerini kavrar.
  2. PÇ-2.1) Yapay zeka için kullanılan yöntemler ile bunların avantaj ve dezavatajlarını karşılaştırır.
  3. PÇ-4.2) Yapay zekanın uygulama ortamları hakkında bilgi sahibi olur.
  4. PÇ-4.1) Yapay zekanın harita mühendisliğindeki yerini hakkında uygulama örneklerini tartışır.
  5. PÇ-4.1) Yapay zekanın harita mühendisliğindeki çok kaynaklı veriler ile entegrasyonunu irdeler.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----
PÇ-13-----
PÇ-14-----
PÇ-15-----
PÇ-16-----
PÇ-17-----
PÇ-18-----
PÇ-19-----
PÇ-20-----
PÇ-21-----
PÇ-22-----
PÇ-23-----
PÇ-24-----
PÇ-25-----
PÇ-26-----
PÇ-27-----
PÇ-28-----
PÇ-29-----
PÇ-30-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Yapay Zekanın TarihçesiDers Notları
2Harita Mühendisliğinde Yapay ZekaDers Notları
3Yapay Zeka YöntemleriDers Notları
4Makine ÖğrenmesiDers Notları
5Makine ÖğrenmesiDers Notları
6Derin ÖğrenmeDers Notları
7Derin ÖğrenmeDers Notları
8Ara Sınav 1
9Doğruluk MetrikleriDers Notları
10Yapay Zekanın Harita Mühendisliğinde Kullanım AlanlarıDers Notları
11Semantik Segmentasyon, Nesne Tespiti ve Sınıflandırma ÖrnekleriDers Notları
12Semantik Segmentasyon, Nesne Tespiti ve Sınıflandırma ÖrnekleriDers Notları
13Ödev TartışmalarıDers Notları
14Ödev TartışmalarıDers Notları
15Ders Notları
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev130
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması142
Derse Özgü Staj
Ödev130
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer115
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok