Güç Elektroniği ve Temiz Enerji Sistemleri (İngilizce) (YL) (Tezli)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

AIE503

Ders İsmi:

Introduction to AI Engineering

Ders Yarıyılı:

Güz

Ders Kredileri:

Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
3	0	3	10

Öğretim Dili:

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Bölüm Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Yüksek Lisans

TYYÇ:7. Düzey

QF-EHEA:2. Düzey

EQF-LLL:7. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Prof. Dr. BEKİR TEVFİK AKGÜN

Dersi Veren(ler):

Dr.Öğr.Üyesi SİNA ALP

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:	Yapay Zeka testleri, Sezgisel Problem Çözme, Durum Uzayı, Durum Uzayında Arama, Oyunlar, Minimum Yol Bulma, Bilgilerin Modellenmesi, Yüklem Mantığı, Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık. Yapay Zeka uygulamaları geliştirme
Dersin İçeriği:	Yapay Zeka testleri, Sezgisel Problem Çözme, Durum Uzayı, Durum Uzayında Arama, Oyunlar, Minimum Yol Bulma, Bilgilerin Modellenmesi, Yüklem Mantığı, Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık. Yapay Zeka uygulamaları geliştirme

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Kazanımları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Yapay zeka kavramlarını bilir.
2) Makine öğrenmesi ilgili temel kavramları bilir.
3) Planlama ve problem çözme algoritmalarını bilir.
4) Oyun teorisi ile ilgili temel kavramları bilir.
5) Mantık ve akıl yürütme kavramlarını bilir.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Yapay sinir ağları ile modelleme ve tahmin yapabilir.
2) Bilgi tabanlı ajan sistemleri tasarlayabilir.
3) Bir mantıksal programlama dili olan Prolog dilini temel düzeyde kullanabilir.
4) Saklı markov modeller yöntemi ili doğal dil işleme sistemleri tasarlayabilir.
5) Evrişimli sinir ağları ile görüntü tanıma modelleri tasarlayabilir.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Temel Kavramlar, Yapay Zeka ve Tarihçesi
2)	Makine öğrenmesi
3)	Yapay sinir ağları
4)	Oyun teorisi
5)	Problem çözme: kör arama algoritmaları
6)	Problem çözme: Sezgisel arama algoritmaları
7)	Bilgi tabanlı ajanlar: Wumpus'un dünyası
8)	Arasınav
9)	Mantık ve mantıksal çıkarsama
10)	Mantıksal programlama: Prolog dili
11)	Ses ve görüntü tanıma temel kavramlar
12)	Saklı markov model ile ses tanıma
13)	Evrişimsel sinir ağları ile görüntü tanıma
14)	Proje sunuşları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, Second Edition Yapay Zeka, Prof.Dr.Vasif V.Nabiyev
Diğer Kaynaklar:	Yapay Zeka Geçmişi ve Geleceği, Nils J. Nilson Introduction to Algorithms, Cormen. Makine Öğrenmesi, Ethem Alpaydın

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	2	4	5	5	6	7	8	9	10
Program Kazanımları
1) Güç elektroniği ve temiz enerji sistemleri alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
2) Güç elektroniği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
3) Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
4) Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.
5) Güç elektroniği problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
6) Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.
7) Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
8) Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
9) Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
10) Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
11) Güç elektroniği uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler.
12) Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Güç elektroniği ve temiz enerji sistemleri alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.	3
2)	Güç elektroniği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.	3
3)	Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
4)	Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.	4
5)	Güç elektroniği problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
6)	Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.
7)	Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
8)	Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.	2
9)	Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
10)	Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
11)	Güç elektroniği uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler.
12)	Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım
Bireysel çalışma ve ödevi
Ders
Problem Çözme
Proje Hazırlama
Rapor Yazma
Soru cevap/ Tartışma
Uygulama (Modelleme, Tasarım, Maket, Simülasyon, Deney vs.)

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Uygulama
Bireysel Proje
Sunum
Raporlama
Bilgisayar Destekli Sunum

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Sunum	1	% 10
Projeler	1	% 30
Ara Sınavlar	1	% 20
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 40
Toplam		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	15	3	45
Sunum / Seminer	1	30	30
Proje	1	48	48
Ara Sınavlar	1	70	70
Rapor Teslimi	1	12	12
Final	1	100	100
Toplam İş Yükü			305