DERS ADI

: YAPAY ZEKA VE ENDÜSTRİDE UYGULAMALARI

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
IND 3938 YAPAY ZEKA VE ENDÜSTRİDE UYGULAMALARI SEÇMELİ 3 0 0 4

Dersi Veren Birim

Endüstri Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. FEHMİ BURÇİN ÖZSOYDAN

Dersi Alan Birimler

Endüstri Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu ders ile mühendislik biliminde son derece önemli bir yere sahip olan yapay sinir ağları, derin öğrenme, hiper-sezgisel öğrenme, makine öğrenmesi gibi önemli yapay zeka konularının ve bunların üretim sistemlerindeki uygulamalarının DEÜ Endüstri Mühendisliği Bölümü öğrencilerine kazandırılması hedeflenmektedir. Böylece içinde bulunduğumuz Endüstri 4.0 çağına uygun mesleki kazanımların elde edilmesi hedeflenmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Yapay zeka kavramını ve önemini kavramak, endüstriyel uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmak
2   Yapay Sinir Ağları tasarlayabilmek, eğitebilmek ve kullanabilmek
3   Makine öğrenmesi kavramını ve temel algoritmalarını öğrenmek ve kullanabilmek
4   Derin Öğrenme kavramını öğrenebilmek ve temel derin ağlar hakkında bilgi sahibi olabilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Yapay zekaya giriş; temel kavramlar
2 Yapay zeka konularını sınıflandırma, endüstriyel uygulamalar
3 Makine öğrenmesi temel kavramları
4 Makine öğrenmesi temel algoritmaları
5 Makine öğrenmesi temel algoritmaları
6 Makine öğrenmesi uygulamaları
7 Arasınav
8 Yapay sinir ağlarına giriş; temel kavramlar
9 Tek katmanlı basit algılayıcılar
10 Basit algılayıcıların eğitimi
11 Çok katmanlı algılayıcılar
12 Gradyan tabanlı eğitim algoritmaları
13 Derin öğrenmeye giriş; temel kavramlar
14 Derin öğrenme uygulamaları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Haykin, S., (2008) Neural Networks and Learning Machines, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada, ISBN-13: 978-0-13-147139-9, ISBN-10: 0-13-147139-2
Öztemel, E., (2016) Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık
Çakır, F.S. (2018) Yapay Sinir Ağları, Matlab Kodları ve Matlab Toolbox Çözümleri, Nobel Akademik Yayıncılık, ISBN: 9786057928122
Rençberi Ö.F. (2018) Sınıflandırma Problemlerinde Çoklu Lojistik Regresyon, Yapay Sinir Ağ ve ANFIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması: İnsani Gelişmişlik Endeksi Üzerine Uygulama, Gazi Kitabevi ISBN: 6053446699

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders içeriğinde yer alan konular, sınıf içi bilgisayarlı uygulamalar, tahtada örnek problem çözümleri ve sunular aracılığı ile öğrencilere aktarılacak ve öğrencilerden bu uygulamaları yapmaları beklenecektir. Ders, yoğun bir şekilde kodlama içerecektir. Ayrıca proje çalışmaları ile bu ders kapsamında anlatılan tüm tekniklerin bir araya getirilerek kullanılması sağlanacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Vize
2 ODV Ödev/Proje
3 FN Final
4 BNS BNS VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + FN * 0.50
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + BUT * 0.50


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Vize (%20) + Proje (%30) + Final (%50)

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Ders Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri:
Adres: Dokuz Eylül Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Tınaztepe Kampüsü, İzmir, Türkiye
E-posta: burcin.ozsoydan@deu.edu.tr, burcin.ozsoydan@gmail.com
Tel: 0232 301 7630

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 12 3 36
Uygulama 0 0 0
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 1 12
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Final Sınavına Hazırlık 1 20 20
Diğer Kısa Sınavlara Hazırlık 0 0 0
Sunum Hazırlama 1 15 15
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
Diğer Kısa Sınav 0 0 0
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 102

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11
ÖK.15555
ÖK.2555
ÖK.3555
ÖK.4555