| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Nesnelerin İnterneti | VBA 403 | 7 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Arş.Gör. ÖMER FARUK YAVUZ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | |
| Dersin İçeriği | Bu ders, Nesnelerin İnterneti'nin (Nİ) bileşenleri ve mimarisi hakkında teorik bilgi edinmeyi, mevcut Nİ çözümlerini incelemeyi ve özgün Nİ çözümleri tasarlayacak düzeyde çerçeve oluşturma bilgisini kapsamaktadır. Ders, Nİ'nin temel konseptleri, sensörler, aktüatörler, iletişim protokolleri, gateway cihazları ve çevresel donanımlar, sis ve bulut bilişim, akıllı algoritmalar, Nİ verilerinin saklanması, web sunum teknikleri ve Nİ dizayn planı hazırlama gibi konuları içermektedir. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Nesnelerin İnterneti (Nİ) kavramlarını ve temel prensiplerini anlar. | ||
| 2 | Nİ bileşenlerini, mimarisini ve işlevlerini açıklar. | ||
| 3 | Sensörler, aktuatörler ve iletişim protokolleri gibi temel Nİ bileşenlerini kullanır. | ||
| 4 | Nİ sistemlerinin tasarımı, dağıtımı ve yönetimi için kavramları ve stratejileri öğrenir. | ||
| 5 | Sis ve bulut bilişim arasındaki farkları anlar ve Nİ uygulamalarında bunların nasıl kullanılabileceğini değerlendirir. | ||
| 6 | Akıllı algoritmaları ve yapay zeka tekniklerini Nİ uygulamalarına entegre eder. | ||
| 7 | Nİ verilerinin toplanması, saklanması, işlenmesi ve analiz edilmesi için temel teknikleri ve araçları kullanır. |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Nesnelerin İnternetine Giriş | |
| 2 | Sensör Kavramı ve Sensörler | |
| 3 | Aktuatör Kavramı ve Aktuatörler | |
| 4 | Nİ İletişim Protokolleri (Bluetooth, Zigbee, RFID ) | |
| 5 | Nİ iletişim protokolleri ( Z-Wave, 6LowPAN, Sigfox ) | |
| 6 | Nİ Ağ Katman Yapıları | |
| 7 | Nİ Gateway Cihazları ve Çevresel Donanımları | |
| 8 | Bulut Bilişim ve Sis Bilişim | |
| 9 | Akıllı Algoritmalar ve Yapay Öğrenme Teknikleri | |
| 10 | Nİ Verilerinin Depolanması, İşlenmesi ve Analizi | |
| 11 | Nİ Verilerinin Yorumlanması ve Web Sunumu | |
| 12 | Mevcut Nİ Çözümleri - 1 | |
| 13 | Mevcut Nİ Çözümleri - 2 | |
| 14 | Özgün Nİ Çözümü Dizayn Planının Hazırlanması |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir. | ||||||
| 2 | Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir | ||||||
| 3 | Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir | ||||||
| 4 | Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir | ||||||
| 5 | Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir | ||||||
| 6 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir | ||||||
| 7 | Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir | ||||||
| 8 | Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir. | ||||||
| 9 | Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir | ||||||
| 10 | Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir | ||||||
| 11 | Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir | ||||||
| 12 | Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Nesnelerin İnterneti (Nİ) kavramlarını ve temel prensiplerini anlar. | ||||||||||||
| 2 | Nİ bileşenlerini, mimarisini ve işlevlerini açıklar. | ||||||||||||
| 3 | Sensörler, aktuatörler ve iletişim protokolleri gibi temel Nİ bileşenlerini kullanır. | ||||||||||||
| 4 | Nİ sistemlerinin tasarımı, dağıtımı ve yönetimi için kavramları ve stratejileri öğrenir. | ||||||||||||
| 5 | Sis ve bulut bilişim arasındaki farkları anlar ve Nİ uygulamalarında bunların nasıl kullanılabileceğini değerlendirir. | ||||||||||||
| 6 | Akıllı algoritmaları ve yapay zeka tekniklerini Nİ uygulamalarına entegre eder. | ||||||||||||
| 7 | Nİ verilerinin toplanması, saklanması, işlenmesi ve analiz edilmesi için temel teknikleri ve araçları kullanır. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| Toplam | 40 |
| 1. Final | 60 |
| Toplam | 60 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|