Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Iot Sistemlerinde Bilişsel Zeka ve Otonomi BSM 604 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Doktora
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. CÜNEYT BAYILMIŞ
Dersi Verenler Prof.Dr. CÜNEYT BAYILMIŞ,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Alanına Uygun Öğretim
Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerin IoT sistemlerinde sensör verilerinden yararlanarak yapay zeka, üretken yapay zeka, büyük dil modelleri ve otonom ajanlar ile bağlama duyarlı, güvenilir ve otonom çözümler tasarlama ve uygulama becerisi kazanmalarını sağlamaktır.

Dersin İçeriği

IoT sistemlerinin temel mimarileri, sensör verilerinin analizi, bağlama duyarlı ve otonom sistem yaklaşımları, edge/fog/cloud tabanlı yapay zekâ mimarileri, IoT sistemlerinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme uygulamaları, üretken yapay zekâ ve büyük dil modellerinin IoT sistemlerinde kullanımı, RAG tabanlı bilgi destek sistemleri, otonom ajanlar, güvenlik, mahremiyet, etik ve güvenilir yapay zekâ, akıllı şehir, sağlık, endüstri ve enerji alanlarında uygulamalar, proje çalışması.

Özel Koşullar
Sektör Desteği
Destekleyen Firma
Destekleyen Eğitmen
Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 IoT sistemlerinin mimarisini, sensör verisi işleme süreçlerini ve edge/fog/cloud tabanlı yapay zeka yaklaşımlarını açıklar. Anlatım, Soru-Cevap, Ödev / Evde-Çöz Sınavlar,
2 Makine öğrenmesi, derin öğrenme, üretken yapay zeka ve büyük dil modellerini kullanarak bağlama duyarlı IoT çözümleri geliştirir. Problem Çözme, Performans Değerlendirme, Ödev / Evde-Çöz Sınavlar,
3 IoT uygulamalarını güvenlik, mahremiyet, etik ve güvenilir yapay zeka ilkeleri doğrultusunda değerlendirir. Proje, Performans Değerlendirme, Ödev / Evde-Çöz Sınavlar,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 IoT sistemlerine giriş
2 IoT mimarileri ve temel bileşenler
3 Akıllı IoT sistemleri ve bilişsel zekâ kavramı
4 Otonom sistemler
5 IoT verisi: sensör verisi, zaman serisi ve olay verileri
6 IoT sistemlerinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme yaklaşımları
7 Edge AI ve TinyML
8 Büyük dil modelleri ve üretken yapay zekaya giriş
9 IoT sistemlerinde büyük dil modellerinin kullanımı
10 RAG tabanlı IoT bilgi ve karar destek sistemleri
11 Otonom ajanlar ve IoT sistemlerinde karar verme
12 IoT sistemlerinde güvenlik, mahremiyet ve etik
13 Akıllı şehir, sağlık, endüstri ve enerji uygulamaları
14 Proje çalışması
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri içeren bilimsel projeler geliştirir ve bu projeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. X
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında sahip olduğu kapsamlı bilgiyi elde ettiği bilgi ile karşılaştırarak değerlendirir ve sentezleyerek yeni sonuçlar ortaya koyar. X
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ve/veya yöntemler geliştirir.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ile yeni modellemelerin oluşturulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. X
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. X
6 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, alanında veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde kullanarak, yazılı ya da sözlü olarak aktararak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
7 Bilgisayar ve Bilişim alanında özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak tanımlar, tasarlar, uygular, sonuçlandırır ve bu süreci yönetir. X
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7
1 IoT sistemlerinin mimarisini, sensör verisi işleme süreçlerini ve edge/fog/cloud tabanlı yapay zeka yaklaşımlarını açıklar. 4 3 4
2 Makine öğrenmesi, derin öğrenme, üretken yapay zeka ve büyük dil modellerini kullanarak bağlama duyarlı IoT çözümleri geliştirir. 4 3 4
3 IoT uygulamalarını güvenlik, mahremiyet, etik ve güvenilir yapay zeka ilkeleri doğrultusunda değerlendirir. 3 4
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Proje / Tasarım 100
Toplam 100
1. Final 50
1. Yıl İçinin Başarıya 50
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 2 32
Proje / Tasarım 1 35 35
Final 1 25 25
Toplam İş Yükü 140
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,6
dersAKTSKredisi 6