DERS ADI

: İŞ MAKİNELERİNDE YAPAY ZEKA VE OTOMASYON

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
İSM 2032 İŞ MAKİNELERİNDE YAPAY ZEKA VE OTOMASYON SEÇMELİ 2 1 0 3

Dersi Veren Birim

İş Makineleri Operatörlüğü

Dersin Düzeyi

Önlisans

Ders Koordinatörü

DR. YASEMİN YAHŞİ

Dersi Alan Birimler

İş Makineleri Operatörlüğü

Dersin Amacı

İş makinesi operatörlüğü alanında öğrenim gören öğrencilerin yapay zekâ, otomasyon ve dijital teknolojiler hakkında temel bilgi sahibi olmalarını sağlamak; yapay zekâ destekli iş makineleri ve operatör destek sistemlerinin çalışma prensiplerini kavratmak; güvenlik, verimlilik ve sürdürülebilirlik açısından yapay zekânın iş makineleri üzerindeki etkilerini öğretmek; ve öğrencilerin gelecekte bu teknolojilerle çalışma becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Yapay zekâya ait temel kavramları ve çalışma prensiplerini açıklar.
2   Yapay zekâ teknolojilerinin iş makinelerinde kullanım alanlarını tanımlar.
3   Simülasyon ve sanal gerçeklik uygulamalarının operatör eğitimindeki rolünü değerlendirir.
4   Yapay zekâ destekli güvenlik ve bakım sistemlerini tanır ve bu sistemlerin avantajlarını açıklar.
5   İş makinelerinde kullanılan sensörler, veri toplama ve analiz sistemlerinin temel özelliklerini açıklar.
6   Yeni teknolojilere uyum sağlayarak sürekli öğrenmenin önemini kavrar.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Yapay Zekâya Giriş: Tanım, tarihçe ve temel kavramlar
2 Makine Öğrenmesi ve Otomasyon Sistemlerinin Temelleri
3 Yapay Zekânın Endüstriyel Uygulamaları ve İş Makinelerine Yansıması
4 Otonom ve Yarı Otonom İş Makineleri: Çalışma mantığı
5 Akıllı Sensörler, Veri Toplama ve Gerçek Zamanlı İzleme Sistemleri
6 Yapay Zekâ Destekli Güvenlik ve Kazaları Önleyici Sistemler
7 Ara Sınav
8 Sanal Gerçeklik ve Simülasyonla Eğitim
9 Sanal Gerçeklik ve Simülasyonla Eğitim
10 Sanal Gerçeklik ve Simülasyonla Eğitim
11 İş Makinesi Simülatörleri: İnceleme ve uygulamalı örnekler
12 İş Makinesi Simülatörleri: İnceleme ve uygulamalı örnekler
13 Güncel Gelişmeler: Otonom kamyonlar, şantiyeler ve robotik kazı sistemleri
14 Final

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Teorik bilgi anlatımı
Simülasyon ve sanal gerçeklik uygulamaları

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 MT MIDTERM
2 FINS FINAL EXAM
3 FCGR FINAL COURSE GRADE (RESIT) MT*0.40+FINS*0.60
4 RST RESIT
5 FCGR FINAL COURSE GRADE (RESIT) MT*0.40+RST*0.60


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Devam, katılım, ara sınav ve final sınavı

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dr. Yasemin YAHŞİ
yasemin.yahsi@deu.edu.tr

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 13 2 26
Uygulama 13 1 13
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 1 13
Sunum Hazırlama 1 6 6
Vize Sınavına Hazırlık 1 6 6
Final Sınavına Hazırlık 1 6 6
Diğer (Atölye, Laboratuvar vb. kapsamındaki çalışmalar) 1 3 3
Vize Sınavı 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 75

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13
ÖK.1133345
ÖK.2122234
ÖK.3133344
ÖK.4144555
ÖK.5133555
ÖK.6124554