| ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kazanılan Yeterlilik | Program Süresi | Toplam Kredi (AKTS) | Öğretim Şekli | Yeterliliğin Düzeyi ve Öğrenme Alanı | |
| 4 | 240 | FULL TIME |
TYÇ, TYYÇ, EQF-LLL, ISCED (2011):6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey TYYÇ, ISCED (1997-2013): 44,52 |
||
| Ders Kodu: | 5010003113 | ||||||||||
| Ders İsmi: | Artificial Intelligence | ||||||||||
| Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||||
| Öğretim Dili: | EN | ||||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||||
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar: | |||||||||||
| Dersin Türü: | Üniversite Seçmeli | ||||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | E-Öğrenme | ||||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. Haluk GÜMÜŞKAYA | ||||||||||
| Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. Haluk GÜMÜŞKAYA |
||||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | Bu ders, modern araç ve teknikleri kullanarak halka yönelik Yapay Zekaya bir giriş sağlar. |
| Dersin İçeriği: | Yapay Zekaya Giriş, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme, Temel Veri Bilimi Araç Seti, Verilerinizi Tanıma, Veri Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği, Sınıflandırma: Karar Ağaçları ve Topluluk Öğrenimi, Regresyon: Tek Değişkenli Regresyon, Regresyon: Çoklu Giriş Değişkenli Regresyon, Polinomik Regresyon, Makine Öğreniminin Temel Teknikleri, Düzenlileştirilmiş Doğrusal Modeller, Sınıflandırma: Lojistik Regresyon, Sinir Ağlarına Giriş ve Derin Öğrenme, Yapay Zeka Uygulamaları, Yapay Zekada Etik Sorunlar. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmeye Giriş | |
| 2) | Temel Veri Bilimi Araç Seti, Verilerinizi Tanıma | |
| 3) | Veri Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği | |
| 4) | Sınıflandırma: Karar Ağaçları ve Topluluk Öğrenmesi | |
| 5) | Regresyon: Tek Değişkenli Regresyon | |
| 6) | Regresyon: Çoklu Giriş Değişkenli Regresyon | |
| 7) | Polinomial Regresyon | |
| 8) | Ara Sınav | |
| 9) | Makine Öğreniminin Temel Teknikleri | |
| 10) | Sınıflandırma: Lojistik Regresyon | |
| 11) | Sinir Ağlarına Giriş - 1 | |
| 12) | Sinir Ağlarına Giriş - 2 | |
| 13) | Derin Öğrenmeye Giriş | |
| 14) | Yapay Zeka Uygulamaları, Yapay Zekada Etik Sorunlar |
| Ders Notları / Kitaplar: | Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow (2022), 3rd Edition, Aurélien Geron |
| Diğer Kaynaklar: | Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow (2022), 3rd Edition, Aurélien Geron |
| Ders Öğrenme Kazanımları | ||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | ||||||||||||||
| 1) Matematik (a), fen bilimleri (b) ve endüstri mühendisliği (c) ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimi (1) ve bu bilgileri karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | ||||||||||||||
| 2) Hem bireysel hem de disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi. | ||||||||||||||
| 3) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | ||||||||||||||
| 4) Proje yönetimi, risk yönetimi, yenilikçilik ve değişiklik yönetimi, girişimcilik ve sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||||||||||
| 5) Sektörler hakkında farkındalık ve iş planı hazırlama becerisi. | ||||||||||||||
| 6) Mesleki ve etik sorumluluk bilinci ve etik ilkelerine uygun davranma. | ||||||||||||||
| 7) Çağın mühendislik alanına giren sorunları ve mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve hukuksal sonuçları hakkında bilgi. | ||||||||||||||
| 8) Güncel mühendislik uygulamaları ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||||||||||
| 9) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, formüle etme ve çözme becerisi ve bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | ||||||||||||||
| 10) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında ve belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde modern yöntemler kullanarak tasarlama becerisi. | ||||||||||||||
| 11) Mühendislik problemlerinin çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi ile bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||||||||||
| 12) Mühendislik problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama becerisi. | ||||||||||||||
| 13) Türkçe ve İngilizce sözlü, yazılı ve görsel yöntemlerle etkin iletişim kurma, rapor yazma ve sunum yapma becerisi. | ||||||||||||||
| 14) Benzetim (a), üretim sistemleri (b) yöneylem araştırması (c) ve istatistik (d) gibi sistem entegrasyonunu sağlamaya yönelik uygun analitik ve deneysel yöntemler ile hesaplama yöntemleri konusunda derinine bilgi. | ||||||||||||||
| 15) Gerçek hayat problemlerini yaratıcı şekilde çözmek için insan, malzeme, bilgi, teçhizat ve enerji içeren sistemlerin tasarlanması (a) ve iyileştirilmesi (b), amaç ve kriterlerinin tanımlanması (c), analiz edilmesi (d) ve çözüm önerileri geliştirilmesi (e) konularında beceri | ||||||||||||||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik (a), fen bilimleri (b) ve endüstri mühendisliği (c) ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimi (1) ve bu bilgileri karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | |
| 2) | Hem bireysel hem de disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi. | |
| 3) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |
| 4) | Proje yönetimi, risk yönetimi, yenilikçilik ve değişiklik yönetimi, girişimcilik ve sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | |
| 5) | Sektörler hakkında farkındalık ve iş planı hazırlama becerisi. | |
| 6) | Mesleki ve etik sorumluluk bilinci ve etik ilkelerine uygun davranma. | |
| 7) | Çağın mühendislik alanına giren sorunları ve mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve hukuksal sonuçları hakkında bilgi. | |
| 8) | Güncel mühendislik uygulamaları ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |
| 9) | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, formüle etme ve çözme becerisi ve bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | |
| 10) | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında ve belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde modern yöntemler kullanarak tasarlama becerisi. | |
| 11) | Mühendislik problemlerinin çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi ile bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |
| 12) | Mühendislik problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama becerisi. | |
| 13) | Türkçe ve İngilizce sözlü, yazılı ve görsel yöntemlerle etkin iletişim kurma, rapor yazma ve sunum yapma becerisi. | |
| 14) | Benzetim (a), üretim sistemleri (b) yöneylem araştırması (c) ve istatistik (d) gibi sistem entegrasyonunu sağlamaya yönelik uygun analitik ve deneysel yöntemler ile hesaplama yöntemleri konusunda derinine bilgi. | |
| 15) | Gerçek hayat problemlerini yaratıcı şekilde çözmek için insan, malzeme, bilgi, teçhizat ve enerji içeren sistemlerin tasarlanması (a) ve iyileştirilmesi (b), amaç ve kriterlerinin tanımlanması (c), analiz edilmesi (d) ve çözüm önerileri geliştirilmesi (e) konularında beceri |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Toplam | % | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 0 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % | |
| Toplam | % | |