| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Endüstriyel Sistemlerde Yapay Zekâ Uygulamaları | ENM 487 | 7 | 2 + 1 | 3 | 4 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi ABDULLAH HULUSİ KÖKÇAM |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi ABDULLAH HULUSİ KÖKÇAM, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Üretim, kalite, bakım ve lojistik gibi alanlardaki endüstri mühendisliği problemlerinde yapay zekânın (YZ) bir karar destek aracı olarak uygulanmasını temel düzeyde öğretmek.
|
| Dersin İçeriği | Endüstri mühendisliği ile yapay zekâyı birleştiren, ağır matematiksel teorilerden ziyade Python kullanılarak operasyonel problemlerin çözümüne odaklanan bir derstir. |
| Özel Koşullar | |
| Sektör Desteği | |
| Destekleyen Firma | |
| Destekleyen Eğitmen |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekânın temel kavramlarını açıklayabilir ve endüstriyel bağlamda örneklendirebilir. | ||
| 2 | Endüstriyel veri kaynaklarını tanımlayabilir ve temel veri temizleme işlemlerini gerçekleştirebilir. | ||
| 3 | Tahmine dayalı analitik uygulamalarını yorumlayabilir ve sonuçlarını yorumlayarak raporlayabilir. | ||
| 4 | Kalite kontrol, kestirimci bakım ve lojistik süreçlerinde YZ kullanım alanlarını değerlendirebilir. | ||
| 5 | ChatGPT ve Copilot gibi üretken YZ araçlarını mühendislik çalışmalarında kullanabilir. | ||
| 6 | YZ tabanlı uygulamaların avantaj ve sınırlılıklarını tartışabilir. |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Tanışma ve ders tanıtımı, Yapay zekâ nedir ve endüstride nasıl kullanılır | |
| 2 | Makine Öğrenmesi Türlerine Genel Bakış | |
| 3 | Endüstriyel Veri ve Veri Kaynakları | |
| 4 | Veri Analizi ve Görselleştirme Temelleri | |
| 5 | Regresyon ile Tahmin | |
| 6 | Talep Tahmini ve Zaman Serisi Analizi | |
| 7 | Kalite Kontrolde Hata Sınıflandırma | |
| 8 | Kestirimci Bakım ve Arıza Tahmini | |
| 9 | Gösterge Paneli Tasarımı ve Karar Verme | |
| 10 | Üretim Planlama ve Çizelgelemede Yapay Zekâ | |
| 11 | Tedarik Zinciri ve Lojistikte Yapay Zekâ | |
| 12 | Üretken Yapay Zekâ Araçlarının Mühendislikte Kullanımı | |
| 13 | Yapay Zekânın Sınırları ve Etik Sorunlar | |
| 14 | Dönem Sonu Proje Sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları |
|
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 a | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; | ||||||
| 1 b | Bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | ||||||
| 2 a | Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; | ||||||
| 2 b | Bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | ||||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | ||||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||
| 5 a | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama becerisi. | ||||||
| 5 b | Deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | ||||||
| 6 a | Disiplin içi takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi. | ||||||
| 6 b | Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi. | ||||||
| 6 c | Bireysel çalışma becerisi. | ||||||
| 7 a | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme becerisi, | ||||||
| 7 b | En az bir yabancı dil bilgisi. | ||||||
| 7 c | Etkin sunum yapabilme becerisi. | ||||||
| 7 d | Açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | ||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | ||||||
| 9 a | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk hakkında bilgi, | ||||||
| 9 b | Mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||
| 10 a | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; | ||||||
| 10 b | Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık | ||||||
| 10 c | Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | ||||||
| 11 a | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; | ||||||
| 11 b | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 a | PÇ 1 b | PÇ 2 a | PÇ 2 b | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 a | PÇ 5 b | PÇ 6 a | PÇ 6 b | PÇ 6 c | PÇ 7 a | PÇ 7 b | PÇ 7 c | PÇ 7 d | PÇ 8 | PÇ 9 a | PÇ 9 b | PÇ 10 a | PÇ 10 b | PÇ 10 c | PÇ 11 a | PÇ 11 b |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekânın temel kavramlarını açıklayabilir ve endüstriyel bağlamda örneklendirebilir. | |||||||||||||||||||||||
| 2 | Endüstriyel veri kaynaklarını tanımlayabilir ve temel veri temizleme işlemlerini gerçekleştirebilir. | |||||||||||||||||||||||
| 3 | Tahmine dayalı analitik uygulamalarını yorumlayabilir ve sonuçlarını yorumlayarak raporlayabilir. | |||||||||||||||||||||||
| 4 | Kalite kontrol, kestirimci bakım ve lojistik süreçlerinde YZ kullanım alanlarını değerlendirebilir. | |||||||||||||||||||||||
| 5 | ChatGPT ve Copilot gibi üretken YZ araçlarını mühendislik çalışmalarında kullanabilir. | |||||||||||||||||||||||
| 6 | YZ tabanlı uygulamaların avantaj ve sınırlılıklarını tartışabilir. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 5 |
| 2. Ödev | 5 |
| 3. Ödev | 5 |
| 4. Ödev | 5 |
| 5. Ödev | 5 |
| 6. Ödev | 5 |
| 1. Ara Sınav | 30 |
| 1. Performans Görevi (Uygulama) | 40 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 40 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Ödev | 6 | 3 | 18 |
| Ara Sınav | 1 | 6 | 6 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 1 | 10 | 10 |
| Final | 1 | 12 | 12 |
| Toplam İş Yükü | 94 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 3,76 | ||
| dersAKTSKredisi | 4 | ||