Otomotiv Mekatroniği ve Akıllı Araçlar (YL) (İngilizce) (Tezli)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

AUTO560

Ders İsmi:

Intelligent Sensors and Control for Autonomous Systems

Ders Yarıyılı:

Güz

Ders Kredileri:

Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
		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:

Dr.Öğr.Üyesi MAHSA MIKAEILI

Dersi Veren(ler):

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:

Dersin amacı, Yapay Zekâ'nın temel kavramlarını ve tekniklerini sunmaktır.

Dersin İçeriği:

Dersin ilk bölümünde, akıllı ajanlar ve ajan mimarilerine genel bir bakış sunulmaktadır. Daha sonra, problem çözme ve planlama için temel arama teknikleri tanıtılmaktadır. Rekabetçi arama yöntemleri ve oyun teorisinin temel prensipleri ele alınmaktadır. Önerme mantığı ve birinci dereceden mantık kullanılarak bilgi temsili ve mantıksal biçimlendirme açıklanmaktadır. Kısmi gözlemlenebilir ortamlarda planlama konusu ele alınmaktadır.

Dersin ikinci bölümünde, öncelikle yapay zeka uygulamaları için olasılık teorisinin temel kavramları özetlenmektedir. Daha sonra, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları incelenmektedir. Derin öğrenme kavramına kısaca değinilmektedir. Yapay zekanın bilgisayarla görme, robotik ve doğal dil işleme gibi alanlardaki uygulamaları tartışılmaktadır. Son olarak, yapay zekanın toplum üzerindeki etkileri ve etik konular ele alınmaktadır.

Ders, teorik anlatımlar, uygulamalı çalışmalar, algoritma geliştirme, vaka analizi ve tartışmalar gibi öğretim yöntemleriyle işlenmektedir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Kazanımları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Yapay zekanın temel prensipleri hakkında bilgi sahibi olur.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Bir problemin durum uzayı tanımını yapabilir ve problem için bir algoritma geliştirebilir.
2) Bilgi temsili ve planlama için en yaygın modelleri karşılaştırabilir ve değerlendirebilir.
3) Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme için temel algoritmaların bazılarını uygulayabilir.
4) Çeşitli yapay zeka problemleri üzerinde problem çözme becerileri geliştirir ve ilgili uygulamaları hayata geçirebilir.
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)	Yapay Zeka Kavramlarına Genel Bakış - Rasyonel Etmenler	Bölüm1 , Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
2)	Arama ile Problemleri Çözme - Arama algoritmaları (Bilgisiz ve Bilgili Arama)	Bölüm 3, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
3)	Arama ile Problemleri Çözme - Kısıt Tatmin Problemleri	Bölüm 4, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
4)	Oyunlar - Karşıtlı Arama, Oyun Teorisi	Bölüm 5, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
5)	Mantıksal Etmenler - Önermeler Mantığı, Birinci Dereceden Mantık ve Çıkarım	Bölüm 7, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
6)	Planlama	Bölüm 10, 11, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
7)	Olasılıksal Akıl Yürütme - Temel olasılık kavramları, Bayesçi çıkarım	Bölüm 14, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
8)	Olasılıksal Akıl Yürütme - Naive Bayes modelleri, Bayesçi ağlar	Bölüm 14, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
8)	Olasılıksal Akıl Yürütme - Naive Bayes modelleri, Bayesçi ağlar	Bölüm 14, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
8)	Olasılıksal Akıl Yürütme - Naive Bayes modelleri, Bayesçi ağlar	Bölüm 14, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
9)	Makine Öğrenmesi - Denetimli vs. denetimsiz öğrenme, Karar ağaçları, En yakın komşu sınıflayıcıları, Destek Vektör Makineleri	Bölüm 18, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
10)	Yapay Sinir Ağları	Bölüm 18.1, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010
11)	Derin Öğrenme - Evrişimli Sinir Ağları	Bölüm 6, Deep Learning, An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
12)	Derin Öğrenme	Bölüm 12, Deep Learning, An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
13)	Pekiştirmeli Öğrenme - Markov karar süreçleri, Q-öğrenme	Bölüm 21, Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010.
14)	Yapay Zeka, Etik ve Toplum

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010. Deep Learning, An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
Diğer Kaynaklar:	Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010. Deep Learning, An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	2	3	4	5
Program Kazanımları
1) Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
2) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
4) Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12) Otomotiv mühendisliği uygulamalarına yönelik türevsel denklemleri de içerecek biçimde, ileri matematik bilgisi; istatistik ve lineer cebir konularına aşinalık; kimya, matematiğe dayalı fizik, dinamik, yapısal mekanik, malzemelerin yapıları ve özellikleri, akışkanlar mekaniği, ısı transferi, üretim süreçleri, elektronik ve kontrol, taşıt elemanları tasarımı, taşıt dinamiği, taşıt tahrik ve güç sistemleri, otomotiv alanındaki teknik mevzuat ve taşıt doğrulama testleri konularında bilgi; bu bilgilerin çok disiplinli otomotiv problemlerinin çözümüne yönelik olarak birleştirilmesi ve uygulanması becerisi; kuramsal, deneysel ve benzetim yöntemleri ile bilgisayar destekli tasarım tekniklerinin otomotiv mühendisliği alanında kullanımı becerisi; taşıt tasarımı ve imalatı alanlarında çalışabilme becerisi.

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)	Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
2)	Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3)	Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
4)	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5)	Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6)	Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7)	Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9)	Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10)	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11)	Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12)	Otomotiv mühendisliği uygulamalarına yönelik türevsel denklemleri de içerecek biçimde, ileri matematik bilgisi; istatistik ve lineer cebir konularına aşinalık; kimya, matematiğe dayalı fizik, dinamik, yapısal mekanik, malzemelerin yapıları ve özellikleri, akışkanlar mekaniği, ısı transferi, üretim süreçleri, elektronik ve kontrol, taşıt elemanları tasarımı, taşıt dinamiği, taşıt tahrik ve güç sistemleri, otomotiv alanındaki teknik mevzuat ve taşıt doğrulama testleri konularında bilgi; bu bilgilerin çok disiplinli otomotiv problemlerinin çözümüne yönelik olarak birleştirilmesi ve uygulanması becerisi; kuramsal, deneysel ve benzetim yöntemleri ile bilgisayar destekli tasarım tekniklerinin otomotiv mühendisliği alanında kullanımı becerisi; taşıt tasarımı ve imalatı alanlarında çalışabilme becerisi.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım
Beyin fırtınası /Altı şapka
Ders
Ödev
Rapor Yazma
Soru cevap/ Tartışma

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

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

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ödev	5	% 10
Projeler	1	% 25
Ara Sınavlar	1	% 25
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	14	3	42
Proje	1	20	20
Ödevler	5	3	15
Ara Sınavlar	1	3	3
Final	1	2	2
Toplam İş Yükü			82