ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ
Kazanılan Yeterlilik	Program Süresi	Toplam Kredi (AKTS)	Öğretim Şekli	Yeterliliğin Düzeyi ve Öğrenme Alanı
LİSANS DERECESİ	4	240	ÖRGÜN	TYÇ, TYYÇ, EQF-LLL, ISCED (2011):6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey TYYÇ, ISCED (1997-2013): 52

DERSİN GENEL BİLGİLERİ

Ders Kodu:

IE484

Ders İsmi:

INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Ders Yarıyılı:

Bahar

Ders Kredileri:

Teorik	Uygulama	Kredi	AKTS
3		3	5

Öğretim Dili:

İngilizce

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Bölüm/Program Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Lisans

TYYÇ:6. Düzey

QF-EHEA:1. Düzey

EQF-LLL:6. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Dr. Öğr. Üyesi Emin Başar BAYLAN

Dersi Veren(ler):

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:

Bu dersin amacı, yapay zekanın genel yapısını ve çeşitli algoritmalarını öğrenerek bu alanda bilgi sahibi olmaktır. Ayrıca, arama, problem çözme, bilgi gösterim metotları, planlama, doğal dil işleme, yapay sinir ağları, uzman sistemler, genetik algoritmalar ve bulanık önermeler mantığı gibi konularda temel bilgiler edinmek de dersin hedefleri arasındadır.

Dersin İçeriği:

Ders içeriği, yapay zeka temelleri ve teknikleri üzerine kuruludur. Başlangıçta problem çözme, doğal dil işleme ve bilgi gösterim metotları gibi temel konular ele alınır. Daha sonra planlama, arama ve robotik gibi ileri konulara geçilir. Yapay sinir ağlarına giriş yapıldıktan sonra, çeşitli modeller ve uzman sistemler detaylandırılır. Ders, genetik algoritmalar ve bulanık önermeler mantığı ile sonlanır ve bu konularda uygulamalı örnekler sunulur.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) I.Yapay Zekanın genel yapısını kavrayabilme.
2) II.Yapay sinir ağları, uzman sistemler, genetik algoritmalar gibi yapay zeka alanındaki çeşitli yöntem ve teknikleri anlayabilme.
3) III.Bu yöntem ve teknikleri problem çözme durumlarında kullanabilme
4) Belirsiz ve muğlak verilerle çalışabilme, bulanık önermeler kullanabilme yeteneğini kazanacaklar.

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Yapay Zekaya giriş.
2)	Bilgi Gösterim Metotları.
3)	Problem Çözme, Doğal Dil İşleme.
4)	Planlama, Arama, Vezin, Robotik, Etmen.
5)	Yapay Sinir Ağlarının genel girişi.
6)	Yapay Sinir Ağları (Çok Katmanlı Algılayıcılar-Backpropagation).
7)	Yapay Sinir Ağları (LVQ Ağı).
8)	Uzman Sistemlere genel giriş.
9)	Uzman Sistemler örneği.
10)	Uzman Sistemler örneği.
11)	Genetik Algoritmalar`a genel giriş.
12)	Genetik Algoritmalar örneği.
13)	Bulanık Önermeler Mantığı`na genel giriş.
14)	Bulanık Önermeler Mantığı örneği.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:
Diğer Kaynaklar:

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	2	3	4
Program Öğrenme Çıktıları
1) Mühendislik Bilgisi: Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliğine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.	1
2) Problem Analizi: Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi.			1
3) Mühendislik Tasarımı: Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları* gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi.		1	1	1
4) Teknik ve Araçların Kullanımı: Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi.		1	1
5) Araştırma ve İnceleme: Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.
6) Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
7) Mühendislik Etiği: Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık.
8) Bireysel ve Takım Çalışması: Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi.
9) Sözlü ve Yazılı İletişim: Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi.
10) Proje Yönetimi: Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.
11) Yaşam Boyu Öğrenme: Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Orta	3 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Oranı
1)	Mühendislik Bilgisi: Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliğine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.	2
2)	Problem Analizi: Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi.	2
3)	Mühendislik Tasarımı: Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları* gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi.	3
4)	Teknik ve Araçların Kullanımı: Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi.	3
5)	Araştırma ve İnceleme: Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.	1
6)	Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.	1
7)	Mühendislik Etiği: Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık.	1
8)	Bireysel ve Takım Çalışması: Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi.	1
9)	Sözlü ve Yazılı İletişim: Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi.	1
10)	Proje Yönetimi: Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.	1
11)	Yaşam Boyu Öğrenme: Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi.	1

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Ölçme ve Değerlendirme

Yöntemler	Uygulama Sayısı / Yarıyıl	Katkı Oranı
Ödev	1	% 30
Ara Sınavlar	1	% 30
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİNİN BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI		% 60
YARIYIL SONU SINAVININ BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI		% 40
Toplam		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler	Uygulama Sayısı / Yarıyıl	Süre (Saat)	İş Yükü (Saat)
Ders	7	3	21
Laboratuvar	5	3	15
Sınıf Dışı Ders Çalışması	13	4	52
Proje	1	30	30
Ara Sınavlar	1	3	3
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	3	3
Toplam İş Yükü			124