Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
MÜHENDİSLİK UYGULAMALARINDA YAPAY ZEKAMAK551637.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Makine Mühendisliği ABD Makine Teorisi ve Kontrol Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Makine Mühendisliği ABD Makine Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimMakine Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüMuzaffer METİN
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıMühendislik uygulamalarında kullanılan yapay zeka tekniklerinin temel prensiplerinin öğretimi ve bunların uygulamalarda nasıl kullanıldığının detaylı analizinin yapılması.
Dersin İçeriğiYapay zekânın tanımı, temel kavramlar ve teknikler, Uzman Sistemler ve mühendislik uygulamaları, Bulanık mantık ve mühendislik uygulamaları, Karar destek sistemleri ve uygulamaları, Genetik algoritmalar ve uygulama örnekleri, Yapay sinir ağları: Yapay sinir ağlarının yapısı ve temel elemanları, ilk yapay sinir ağları, yapay sinir ağı modelleri, geri beslemeli ağlar. Yapay sinir ağlarının mühendislik uygulamaları.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Yapay Zeka, Vasif Nabiyev, Seçkin Yayınevi, 2010.
  • Mühendislikte yapay zeka uygulamaları, Ş.Sağıroğlu, E.Beşdok, M.Erler, Ufuk Yayınevi, 2003.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci, yapay zekanın temel prensiplerini öğrenir. Mühendislik problemlerine yapay zeka tekniklerinin uygulanmasındaki yaklaşımları kavrar.
  2. Öğrenci, bulanık mantığın temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır.
  3. Öğrenci, uzman sistemlerin temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır.
  4. Öğrenci, karar destek sistemlerinin temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır.
  5. Öğrenci, yapay sinir ağlarınının temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır.

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 zekaya giriş
2Yapay zekanın mühendislik uygulamalarının tanıtımı
3Uzman sistemler
4Uzman sistemler ve mühendislik uygulamaları
5Bulanık mantık temelleri
6Bulanık mantık temelleri ve mühendislik uygulamaları
7Karar destek sistemleri
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Yapay sinir ağları
10Yapay sinir ağları
11Yapay sinir ağları
12Yapay sinir ağlarının mühendislik uygulamaları
13Genetik algoritma
14Genetik algoritmaların mühendislik uygulamaları
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev520
Sunum/Jüri110
Projeler130
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar00
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati163
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması
Derse Özgü Staj
Ödev518
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler140
Sunum / Seminer110
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok