İşleminiz Devam Ediyor.
Lütfen Bekleyiniz...
KTO Karatay Üniversitesi
AKTS Bilgi Sistemi
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Mekatronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
Ders Kodu Ders Adı Yıl Dönem Yarıyıl T+U+L Kredi AKTS
05581004 Advanced Programming 4 Bahar 8 3+0+0 5 5
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Düzeyi Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey)
Dersin Dili Türkçe
Yöntem ve Teknikler -
Dersin Veriliş Şekli Yüz Yüze
Ön Koşullar -
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Ali Bülent UŞAKLI
Dersi Veren(ler) -
Yardımcı(lar) -
Dersin İçeriği
Programlama Dillerinin Geçmişi, Sözdizim ve Anlam, Kontrol Yapıları, Veri Türleri, Veri Akışı, Mantık Programlama, İşlevsel Programlama ve Lambda Hesaplama, Eşzamanlı ve Dağıtık Programlama,Etmen Tabanlı Programlama, Özne Tabanlı Programlama, Bakış Tabanlı Programlama, Servis Tabanlı Programlama.
Dersin Amacı
Bu ders öğrencilere python programlama dili yoluyla veri bilimini tanıtır. Bu beceriye dayalı uzmanlaşma, temel bir pitona veya programlama geçmişine sahip olan ve pandalar, matplotlib, scikit-learn, nltk, opencv gibi popüler python araç setleri ile istatistiksel, makine öğrenmesi, bilgi görselleştirme ve metin analizi tekniklerini uygulamak isteyen öğrencilere yöneliktir. , keras, tensorflow, yolo verilerini kavramak için.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık / Alan Dersleri X
Destek Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
İlişki Düzeyleri
En Düşük Düşük Orta Yüksek En Yüksek
1 2 3 4 5
# Program Yeterlilikleri Düzey
P2 Karmaşık Mekatronik Mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi 5
P4 Mekatronik Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi 5
P5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya Mekatronik Mühendisliğine özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi 5
Dersin Öğrenim Kazanımları
Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
No Öğrenme Çıktıları Prog. Yet. İlişkisi Ölçme Yöntemi **
Ö1 Öğrenciler üst düzey programlama dilleri kavramları, maliyetleri ve sınırlamaları hakkında detaylı bilgi sahibi olur P.2.26 1
Ö2 Öğrenciler programlamanın üst düzeyde soyutlama tekniklerini bilir P.4.13 1
Ö3 Öğrenciler ileri yazılım geliştirme prensip, teknik ve en iyi uygulamalarına aşina olur P.4.14 1
Ö4 Öğrenciler programlama dili alanları ve amaçları hakkında bilgi sahibidir P.4.15 1
Ö5 Öğrenciler programlama dilleri sınıflarını bilir P.5.10 1
** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7
Dersin Haftalık İçeriği
Hafta Konu
1 Giriş ve öğretim ortamına aşina olma.
2 Python'a giriş: ilk python programı, python sözdiziminin temelleri, python veri tipleri, pythonun temel işlemleri, python fonksiyonları, modülleri ve paketleri, koşullar, aralık, döngüler.
3 Python'a giriş: kırılma, devam ve döngüde başka işlemler, öz tanımlamalı fonksiyonlar, özyinelemeler, değişken kapsamı: standart kütüphane fonksiyonları, istisnalar.
4 Veri toplama ve sunumu
5 Güçlü veri yapıları ve python uzatma kütüphaneleri: sözlük kullanımı, uzatma kütüphanesi SciPy, ndarray, dataframe
6 Python veri istatistikleri ve görselleştirme: veri hazırlıkları, veri gösterimi, veri seçimi, basit istatistikler ve işlemler, gruplama, birleştirme, küme, matplotlib çiziminin temelleri.
7 1. Proje Sunumları
8 Yarı-Yıl Sınavı
9 Python'da Uygulamalı Makine Öğrenimi
10 Python'da kerasa giriş
11 Geleneksel methodlar ve derin öğrenme ile basamak sınıflandırma
12 Python'da Darknet YOLO'ya giriş.
13 YOLO kullanarak nesne algılama ve tanıma
14 2. Proje Sunumları
15 Final Sınavı
Ders Kitabı veya Malzemesi
Kaynaklar Raphael Finkel, ""Advanced Programming Language Design"", Addison-Wesley, 1996
Robert W. Sebesta: ''Concepts of Programming Languages'', 9th ed., Addison Wesley 2009
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı (%)
Devam - -
Laboratuvar - -
Uygulama - -
Derse Özgü Staj (Varsa) - -
Ödev - -
Sunum - -
Projeler 1 35 (%)
Kısa sınav (Quiz) - -
Ara Sınavlar 1 30 (%)
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 35 (%)
Toplam 100 (%)
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
Etkinlik Sayı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Hafta Sayısı ve Saati 13 3 39
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) 13 3 39
Ara Sınav 1 20 20
Kısa Sınav 0 0 0
Ödev 8 2 16
Uygulama 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Proje 1 20 20
Atölye 0 0 0
Sunum/Seminer Hazırlama 0 0 0
Alan Çalışması 0 0 0
Dönem Sonu Sınavı 1 30 30
Diğer 0 0 0
Toplam İş Yükü: 164
Toplam Yük / 30 5,47
Dersin AKTS Kredisi: 5
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
İlişki Düzeyleri
En Düşük Düşük Orta Yüksek En Yüksek
1 2 3 4 5
# Öğrenme Çıktıları P2 P4 P5
Ö1 Öğrenciler üst düzey programlama dilleri kavramları, maliyetleri ve sınırlamaları hakkında detaylı bilgi sahibi olur 5 5 5
Ö2 Öğrenciler programlamanın üst düzeyde soyutlama tekniklerini bilir 5 5 5
Ö3 Öğrenciler ileri yazılım geliştirme prensip, teknik ve en iyi uygulamalarına aşina olur 5 5 5
Ö4 Öğrenciler programlama dili alanları ve amaçları hakkında bilgi sahibidir 5 5 5
Ö5 Öğrenciler programlama dilleri sınıflarını bilir 5 5 5