T.C. İstanbul Okan Üniversitesi BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| Mekatronik Mühendisliği (DR) (İngilizce) | |||||
| Doktora | TYYÇ: 8. Düzey | QF-EHEA: 3. Düzey | EQF-LLL: 8. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | AIE503 | ||||||||
| Ders İsmi: | Introduction to AI Engineering | ||||||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||
| Öğretim Dili: | EN | ||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
| Dersin Türü: | Bölüm Seçmeli | ||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. BEKİR TEVFİK AKGÜN | ||||||||
| Dersi Veren(ler): |
|
||||||||
| 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;
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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) Mühendislik problemlerinin çözümüne mekatroniğin disiplinler arası sinerjik yaklaşımını uygulayabilme bilgi ve becerisi | ||||||||||
| 2) Mekatronik yaklaşımını kullanarak mekatronik ürünler ve sistemler tasarlayabilme becerisi | ||||||||||
| 3) Var olan ürün ya da süreçleri mekatronik yaklaşımıyla analiz edip geliştirebilme bilgi ve becerisi | ||||||||||
| 4) Etkin iletişim kurabilme ve diğer disiplinlerle takım çalışması yapabilme becerisi | ||||||||||
| 5) Mühendisliği etik prensiplere uygun olarak yerine getirme anlayışı | ||||||||||
| 6) Yerel ve küresel sosyoekonomik etkilerin farkında olarak teknolojiyi kullanma anlayışı | ||||||||||
| 7) Yaşam boyu öğrenimin gerekliliğini bilme ve yerine getirme yaklaşımı | ||||||||||
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) | Mühendislik problemlerinin çözümüne mekatroniğin disiplinler arası sinerjik yaklaşımını uygulayabilme bilgi ve becerisi | |
| 2) | Mekatronik yaklaşımını kullanarak mekatronik ürünler ve sistemler tasarlayabilme becerisi | |
| 3) | Var olan ürün ya da süreçleri mekatronik yaklaşımıyla analiz edip geliştirebilme bilgi ve becerisi | |
| 4) | Etkin iletişim kurabilme ve diğer disiplinlerle takım çalışması yapabilme becerisi | |
| 5) | Mühendisliği etik prensiplere uygun olarak yerine getirme anlayışı | |
| 6) | Yerel ve küresel sosyoekonomik etkilerin farkında olarak teknolojiyi kullanma anlayışı | |
| 7) | Yaşam boyu öğrenimin gerekliliğini bilme ve yerine getirme yaklaşımı |
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 | ||