Mekatronik
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
Mekatronik Programı
Ders Bolognaları
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
Mekatronik Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 03731119 | Yapay Zekaya Giriş | 2 | Güz | 3 | 2+0+2 | 5 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Önlisans (TYYÇ: 5. Düzey / QF-EHEA: Kısa Düzey / EQF-LLL: 5. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | Öğr.Gör. Taha Fatih ATEŞ |
| Dersi Veren(ler) | Öğr.Gör. Taha Fatih ATEŞ |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin İçeriği
Yapay zekaya giriş, Doğal ve Yapay Zeka, Turing Testi, Arama yöntemleri, Planlama, Sezgisel Problem Çözme, Bilgi gösterilimi, Yüklem Mantığı, Yapay Zeka Programlama Dilleri, Common Lisp ile programlama, Oyun Teorisi, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, İstatistiksel Yöntemler, Yapay Zeka Uygulamaları.
Dersin Amacı
Bu derste yapay zekanın temel konuları işlenecek ve belirsiz bilgi ve öğrenme bileşenleri üzerinde durulacaktır. Öğrenciler kendi ilgi alanları doğrultusunda yapay zeka yöntemlerinden birini kullanarak bir proje geliştirme imkanını bulacaklardır.
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 |
|---|---|---|
| P1 | Mesleği ile İlgili Temel, Güncel ve Uygulamalı Bilgilere Sahip Olur | 3 |
| P3 | Mesleği için Güncel Gelişmeleri ve Uygulamaları Takip Eder, Etkin Şekilde Kullanır | 4 |
| P4 | Mesleği ile İlgili Bilişim Teknolojilerini (Yazılım, Program, Animasyon Vb.) Etkin Kullanır | 3 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Endüstriyel trendleri takip eder ve bunları uygulamalarında kullanır | P.3.2 | 1 |
| Ö2 | Endüstriyel standartlar ve yenilikçi uygulamalar hakkında bilgi sahibi olur | P.3.3 | 1 |
| Ö3 | Yaratıcı ve yenilikçi çözümler üretir ve bu çözümleri uygular | P.3.5 | 1 |
| Ö4 | Programlama dillerini ve yazılım araçlarını mekatronik uygulamalarında etkin bir şekilde kullanır | P.4.2 | 1 |
| Ö5 | veri analizi ve işlemeyi mekatronik sistemlerin optimizasyonunda kullanır | P.4.4 | 1 |
| Ö6 | Algoritma tasarım ve analiz tekniklerini bilir | P.4.8 | 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 | Yapay Zekaya Giriş |
| 2 | Yapay zekanın temel kavramlarını anlama |
| 3 | Temel Bileşenler Analizi |
| 4 | Olasılıksal Örnekleme - Weka |
| 5 | Yapay Sinir Ağlarına Giriş |
| 6 | Öğrenme: Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme |
| 7 | Örüntü Tanıma |
| 8 | Genetik Algoritmalar |
| 9 | Bulanık Mantık |
| 10 | Yapay Zeka Programlama Dilleri |
| 11 | Görüntü ve Video İşleme Temelleri |
| 12 | Görüntü ve Video İşleme - Uygulamalar |
| 13 | Ses İşleme |
| 14 | İnsan-Bilgisayar Etkileşimi |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Russell and Peter Norvig, Prentice Hall, 2003. |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 60 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınav | 1 | 30 | 30 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 14 | 2 | 28 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| 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: | 144 | ||
| Toplam Yük / 30 | 4,80 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P3 | P4 |
|---|---|---|---|
| Ö1 | Endüstriyel trendleri takip eder ve bunları uygulamalarında kullanır | 4 | - |
| Ö2 | Endüstriyel standartlar ve yenilikçi uygulamalar hakkında bilgi sahibi olur | 4 | - |
| Ö3 | Yaratıcı ve yenilikçi çözümler üretir ve bu çözümleri uygular | 4 | - |
| Ö4 | Programlama dillerini ve yazılım araçlarını mekatronik uygulamalarında etkin bir şekilde kullanır | - | 3 |
| Ö5 | veri analizi ve işlemeyi mekatronik sistemlerin optimizasyonunda kullanır | - | 3 |
| Ö6 | Algoritma tasarım ve analiz tekniklerini bilir | - | 4 |