PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
MCTE 508	YAPAY ZEKA UYGULAMALARI	3 + 0	1. Yarıyıl	7,5

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Yüksek Lisans
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Yapay zekanın mühendislikteki kullanım alanları ve metotları öğretilecektir.
Ders İçeriği	Bir yapay zeka metodunun oluşturulması, yapıları öğrenme, uygulamalar.
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi	Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	Öğrenciler yapay zekanın oluşturulması için gerekli adımları öğrenirler.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

No	PY 01	PY 02	PY 03	PY 04	PY 05	PY 06	PY 07	PY 08	PY 09	PY 10	PY 11	PY 12
ÖK 001	5	4	4	3	4	1	2	4	2	5	4	2
Ara Toplam	5	4	4	3	4	1	2	4	2	5	4	2
Katkı	5	4	4	3	4	1	2	4	2	5	4	2

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	75	75
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	78	78
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			195 7,5

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

	Ders Dönemi	Şube No	Dersi Veren Öğretim Elemanı
Detay	2023-2024 Bahar	1	ERDEM DİLMEN
Detay	2022-2023 Bahar	1	ERDEM DİLMEN

Yazdır

Ders Şube Detayları

Dersin Kodu	Dersin Ad	Saat (T+P)	Şube No	Öğretim Dili	Şube Dönemi
MCTE 508	YAPAY ZEKA UYGULAMALARI	3 + 0	1	Türkçe	2023-2024 Bahar

Öğretim Elemanı	E-Posta	İç Hat	Ders Yeri	Devam Zorunluluğu
Dr. Öğr. Üyesi ERDEM DİLMEN	edilmen@pau.edu.tr		TEK A0225	Dersin Devam Yüzdesi : %80

Amaç		Yapay zekanın mühendislikteki kullanım alanları ve metotları öğretilecektir.
İçerik		Bir yapay zeka metodunun oluşturulması, yapıları öğrenme, uygulamalar.

Haftalık Konu Başlıkları

Materyaller

Materyal belirtilmemiştir.

Kaynaklar

Ders Değerlendirme Sistemi

Değerlendirme Yöntemi	Katkı Yüzdesi (%)	Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı	50	Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav	50	Ara Sınav

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci