Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Mekatronik Mühendisliğinde Yapay Zeka Uygulamaları MEK 523 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. RAŞİT KÖKER
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Alanına Uygun Öğretim
Dersin Amacı Mühendislik uygulamalarında kullanılan yapay zeka tekniklerinin temel prensiplerinin öğretimi ve bunların uygulamalarda nasıl kullanıldığının detaylı analizinin yapılması. Öğrenci, yapay zekanın temel prensiplerini öğrenir. Mühendislik problemlerine yapay zeka tekniklerinin uygulanmasındaki yaklaşımları kavrar. Öğrenci, bulanık mantığın temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır. Öğrenci, uzman sistemlerin temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır. Öğrenci, yapay sinir ağlarınının temel prensiplerini kavrar ve mühendislikteki uygulamalarını tanır.
Dersin İçeriği Yapay zekânın tanımı, temel kavramlar ve teknikler, Uzman Sistemler ve mühendislik uygulamaları, Bulanık mantık ve mühendislik 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 Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Yapay zekânın temel kavramlarını bilir. Anlatım, Soru-Cevap, Bireysel Çalışma, Sınav , Ödev,
2 Uzman Sistemlerin Mekatronik mühendisliğine uygulanmasını bilir. Anlatım, Soru-Cevap, Bireysel Çalışma, Sınav , Ödev,
3 Yapay sinir ağları kullanarak mühendislik problemlerine çözer. Anlatım, Soru-Cevap, Bireysel Çalışma, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
4 Bulanık mantık ile Mühendislik uygulamaları yapar Anlatım, Soru-Cevap, Bireysel Çalışma, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
5 Genetik algoritma ile mühendislik uygulamaları yapabilir. Anlatım, Soru-Cevap, Bireysel Çalışma, Sınav , Ödev, Performans Görevi,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Yapay Zeka teknolojilerine Giriş
2 Uzman Sistemler
3 Yapay sinir ağlarının yapısı ve temel elemanları
4 Tek ve Çok Katmanlı Algılayıcılar
5 Yapay Sinir Ağları Uygulama örnekleri
6 Yapay Sinir Ağları Uygulama örnekleri
7 Bulanık mantıkta temel kavramlar
8 Bulanık mantığın özellikleri
9 Bulanık mantık ve mühendislik uygulamaları
10 Ara Sınavı
11 Genetik Algoritma ve uygulama alanları
12 Genetik Algoritma uygulamaları
13 Öğrenci projelerinin sunumları
14 Öğrenci projelerinin sunumları
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları 1. Yapay Zeka, Vasif Nabiyev, Seçkin Yayınevi, 2010.
2. Mühendislikte yapay zeka uygulamaları, Ş.Sağıroğlu, E.Beşdok, M.Erler, Ufuk Yayınevi, 2003.
3. Neural Network Design, M. Hagan, 2002.
4. . Fuzzy Logic and control, M. Jamshidi, Prentice Hall, 1993.
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi X
2 Mekatronik mühendisliği ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilmek X
3 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği X
4 Mekatronik mühendisliğinin gerektirdiği makine, elektronik ve bilgisayar yazılım-donanım bilgisi ile birlikte haberleşme ve kontrol teknolojilerini kullanabilmek ve geliştirebilmek
5 Eldeki mevcut verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi işleyebilme ve uygulama becerisi, değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi X
6 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi X
7 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi
8 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi X
9 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri X
10 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi
11 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi
12 En az bir yabancı dilde sözlü ve yazılı iletişim yeteneğine sahip olmak
13 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi
14 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi X
15 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi X
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 55
1. Ödev 30
1. Performans Görevi (Uygulama) 15
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 60
1. Final 40
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 4 64
Ara Sınav 1 6 6
Ödev 1 10 10
Performans Görevi (Uygulama) 1 10 10
Final 1 8 8
Toplam İş Yükü 146
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,84
Dersin AKTS Kredisi 6