DERS ADI

: TEKSTİL MÜHENDİSLİĞİ İÇİN BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
TKS 4070 TEKSTİL MÜHENDİSLİĞİ İÇİN BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ SEÇMELİ 2 2 0 4

Dersi Veren Birim

Tekstil Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS DOĞAN

Dersi Alan Birimler

Tekstil Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı, bilişim alanında kullanılan teknolojilerin teorik içeriğini ve uygulamalı örneklerini vermek, bunun yanında günümüzde tüm sektörlerde hızla yayılım gösteren Makine Öğrenmesi kavramının farkındalığını yaratmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1. Yazılım uygulamaları olarak web ve mobil teknolojilerinin temel kavramlarını
2   2. Veri tabanı yönetim sistemlerinde, temel olarak veri yönetimi ve sorgulama yapabilme
3   3. Veri Madenciliği ve Karar Destek Sistemleri temel kavramlarını tanımlayabilme
4   4. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi temel kavramlarını tanımlayabilme
5   5. Makine Öğrenmesi algoritmaları ve uygulamalarını başlangıç seviyesinde geliştirebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Bilişim teknolojilerine giriş
2 Web yazılım teknolojilerine giriş
3 Web yazılım teknolojileri II
4 Mobile yazılım teknolojilerine giriş
5 Veri tabanı yönetim sistemlerine giriş
6 Veri tabanında veri yönetimi ve sorgulama
7 Veri tabanı entegreli yazılım uygulaması geliştirme
8 Veri madenciliğine giriş
9 Veri madenciliği algoritmaları ile uygulamalar.
10 Karar destek sistemlerine giriş ve uygulama yapabilme
11 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi ne giriş
12 Makine Öğrenmesi uygulaması
13 Makine Öğrenmesi uygulaması - II
14 Makine Öğrenmesi uygulaması - III

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Mariya Yao, Adelyn Zhou and Marlene Jia, Applied Artificial Intelligence: A Handbook For Business Leaders , 2018
Yardımcı kaynak: Oliver Theobald, Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction , 2017.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı / Sunum
Rehberli problem çözümü
Laboratuvar çalışmaları
Ödevler

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Vize
2 UYG Uygulama
3 FN Final
4 BNS BNS VZ * 0.20 + UYG * 0.40 + FN * 0.40
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.20 + UYG * 0.40 + BUT * 0.40


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yıl içi çalışmaları bir vize sınavı ve çok sayıda laboratuvar / ödev etkinlikleri ile değerlendirilecektir.
Final sınavı tüm ders konularını kapsayacaktır.

Değerlendirme Kriteri

Aşağıdaki tüm kriterler sınavlar, ödevler ve laboratuvar uygulamaları ile değerlendirilecektir.
1. Temel kavramların öğrenilebilirliği verilen problemin doğru anlaşılabilmesi ile değerlendirilecektir.
2. Uygulama tasarımı çözümü oluştururken aşağıdaki kriterler göz önünde bulundurulacaktır:
- Yazılı ve çizgisel biçimde doğru ifade edilebilmesi
- Yeterli açıklama bilgisinin bulunması
3. Uygulama tasarımları programa dönüştürürken aşağıdaki kriterler sağlanmalıdır:
- Uygun algoritmaların kullanılması
- Problem çözümünde benzer algoritmaların karşılaştırılması
4. Programlama sürecinde aşağıdaki kriterler değerlendirilecektir.
- Yapısal programlama teknikleri
- Uygun olan veri tipi kullanılması
5. Matematiksel ve diğer alanlara yönelik geliştirilen programların anlamlı/doğru sonuçlar üretmesi beklenecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1. Teorik derslerin %70 ine, uygulamaların %80 ine katılım zorunludur.
2. Her türlü kopyacılık eylemi disiplin soruşturması açılması ile sonuçlandırılacaktır.
3. Öğretim üyesi kısa sınavlar yapma hakkını saklı tutar. Bu sınavlardan alınacak notlar vize ve final sınavı notlarına eklenebilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dr. Yunus Doğan
Dokuz Eylül Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Tınaztepe Yerleşkesi 35160 BUCA/İZMİR
Tel: (232) 301 74 19
E-Posta: yunus@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Salı 9:00 - 12:00
Çarşamba 9:00 -12:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 2 28
Uygulama 14 2 28
Vize Sınavına Hazırlık 1 5 5
Final Sınavına Hazırlık 1 5 5
Ödev Hazırlama 3 3 9
Sunum Hazırlama 3 3 9
Final Sınavı 1 3 3
Vize Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 90

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11
ÖK.14
ÖK.25355
ÖK.3
ÖK.4
ÖK.55455