Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zeka Destekli Tasarım
Ders Kodu: ÜKK251
Ders Türü: Zorunlu
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 1
Uyg.: 1
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 2
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilere mühendislik tasarım süreçlerinde Yapay Zeka tabanlı araçları etkin kullanma yetkinliği kazandırmaktır. Öğrenciler, görsel veriden teknik çizim ve 3B model üretimi, Üretken Tasarım, otomatik dokümantasyon ve mühendislik analizlerinde Yapay Zeka kullanımını öğreneceklerdir.

Özet İçerik

Ders, Yapay Zeka destekli tasarım dünyasına girişten başlayarak, modern mühendislik araçlarının kullanımını kapsamaktadır. 14 haftalık süreçte; görselden modele geçiş, otomatik teknik dokümantasyon, malzeme/imalat yöntemi seçimi ve Yapay Zeka ile tasarım optimizasyonu gibi ileri konular teorik ve uygulamalı olarak ele alınmaktadır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Mühendislik problemlerinin çözümünde Yapay Zeka araçlarını ve prompt mühendisliği tekniklerini etkin şekilde kullanır.
2.Görsel verileri (fotoğraf/eskiz) teknik resim ve 3B modeller haline getiren Yapay Zeka yazılımlarını uygular.
3.Tasarım sürecinde ürün ağaçları (BOM), raporlama ve teknik dokümantasyonu Yapay Zeka ile otomatikleştirir.
4.Yapay Zeka destekli araçlarla malzeme seçimi, imalat yöntemi ve mühendislik hesaplamaları yapar.
5.Generative Design (Üretken Tasarım) ilkeleriyle tasarım optimizasyonu ve simülasyon analizlerini gerçekleştirir.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Kayhan, E. B. (2026). Yapay zekâ destekli tasarım ve teknik resim eğitim videoları [Yayınlanmamış eğitim video serisi]. Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Koçarlı Meslek Yüksekokulu.
2.Kayhan, E. B. (2026). Yapay zekâ destekli tasarımı ve teknik resim uygulamaları [Yayınlanmamış eğitim materyali]. Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Koçarlı Meslek Yüksekokulu.
3.Onshape. (t.y.). Onshape [YouTube kanalı]. YouTube. Erişim tarihi: 24 Haziran 2026, https://www.youtube.com/@OnshapeInc
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay Zekaya Giriş: Yapay Zeka kavramları, mühendislikte paradigma değişimi ve tasarımda Yapay Zeka kullanım alanları. Uygulama: Yapay Zeka çalışma ortamı ve hesap kurulumu.
2. Hafta - Teorik & Uygulama
Komut Mühendisliği: Mühendislik odaklı prompt oluşturma, iteratif süreçler ve Yapay Zeka ile doğru diyalog kurma teknikleri. Uygulama: Tasarım fikirlerini yazıya dökme pratikleri.
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Görselden Teknik Çizime: Eskiz ve fotoğraflardan teknik çizim (vektörel) üretimi. Uygulama: Vizcom veya benzeri araçlarla eskizden teknik görünüme geçiş.
4. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay Zeka ile Teknik Resim: Yapay Zeka araçlarıyla otomatik ölçülendirme ve standartlara uygun resim oluşturma. Uygulama: Yapay Zeka ile üretilmiş görsellerin teknik resme dönüştürülmesi.
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Görselden 3B Modele: Fotogrametri ve Yapay Zeka tabanlı 3B nesne oluşturma teknikleri. Uygulama: Fotoğraflardan düşük poligonlu 3B modeller üretme.
6. Hafta - Teorik & Uygulama
CAD Modelleme Araçları-I: Parametrik CAD yazılımlarındaki Yapay Zeka eklentileri ve otomatik skeç oluşturma. Uygulama: Yazılım içi Yapay Zeka asistanları ile modelleme.
7. Hafta - Teorik & Uygulama
CAD Modelleme Araçları-II: Karmaşık geometri oluşturmada Yapay Zeka ile form üretimi ve yüzey modelleme. Uygulama: Yapay Zeka destekli form tasarımı çalışmaları.
8. Hafta - Teorik & Uygulama
Dokümantasyon ve Raporlama: Yapay Zeka ile mühendislik raporları ve teknik kılavuzların otomatik yazımı. Uygulama: Teknik raporların Büyük Dil Modelleri ile düzenlenmesi.
9. Hafta - Teorik & Uygulama
Ürün Ağaçları (BOM): Yapay Zeka ile parça listesi oluşturma, ERP entegrasyonu hazırlığı ve veri analitiği. Uygulama: Parça listesi oluşturma ve optimize etme.
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Malzeme Seçimi: Mühendislik gereksinimlerine göre Yapay Zeka destekli malzeme veritabanı analizi. Uygulama: Yapay Zeka ile uygun malzeme matrisi oluşturma.
11. Hafta - Teorik & Uygulama
İmalat Yöntemi Belirleme: Tasarımın maliyet, süre ve yöntem açısından imalat uygunluğunun Yapay Zeka ile analizi. Uygulama: Tasarım analizi ve yöntem seçimi.
12. Hafta - Teorik & Uygulama
Mühendislik Hesaplamaları: Yapay Zeka tabanlı hesaplama modülleri, birim dönüşümleri ve formül doğrulama. Uygulama: Yapay Zeka ile mukavemet ve yük hesabı doğrulama.
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Generative Design: Üretken tasarım algoritmaları, topoloji optimizasyonu ve hafifletme. Uygulama: Yapay Zeka ile parça ağırlığı azaltma ve form optimizasyonu.
14. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay Zeka ile Analiz/Simülasyon: Simülasyon verilerinin Yapay Zeka ile tahmini (Predictive Engineering) ve sonuç yorumlama. Uygulama: Tasarımın Yapay Zeka ile stres/akış tahmini.
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%10
Dönem Ödevi1%10
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140114
Uygulamalı Ders140114
Ödev1404
Dönem Ödevi1628
Ara Sınav1213
Dönem Sonu Sınavı1617
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)50
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
PÇ-15
OÇ-1
3
5
3
4
4
3
3
5
2
OÇ-2
4
2
3
5
3
4
2
4
OÇ-3
3
3
2
3
5
4
2
3
2
5
4
4
2
2
OÇ-4
5
2
5
3
4
4
5
3
3
4
4
3
OÇ-5
4
2
3
3
5
5
5
3
3
5
3
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026