Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : LGT162 |
| Ders Türü | : Seçmeli |
| Ders Grubu | : Önlisans |
| Eğitim Dili | : Türkçe |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 2 |
| Uyg. | : 0 |
| Kredi | : 2 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 2 |
Bu dersin amacı, lojistik süreçlerde yapay zekâ ve veri analitiği uygulamalarının rolünü kavratmak; öğrencilerin bu teknolojileri kullanarak karar destek sistemleri oluşturma, süreç verimliliğini artırma ve dijital dönüşüm stratejileri geliştirme becerilerini kazanmalarını sağlamaktır.
Yapay zekâ temelleri, makine öğrenmesi kavramları, lojistik sektöründeki uygulama örnekleri, ChatGPT gibi araçlarla veri işleme, Python kodu üretimi, istatistiksel analiz mantığı, SPSS ile temel veri analizi ve Excel üzerinden veri görselleştirme teknikleri. Yazılım bilgisi olmadan dijital araçlar kullanarak veri okuryazarlığı geliştirme ve yapay zekâ destekli lojistik kararları oluşturma becerisi kazandırılır.
| 1. | Lojistik süreçlerde yapay zekâ ve makine öğrenmesi kavramlarını uygulamalara dönük şekilde kullanabilir. |
| 2. | Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi temel yapay zekâ algoritmalarını yorumlayabilir ve uygun senaryolarda kullanabilir. |
| 3. | ChatGPT ve benzeri dil modellerini kullanarak basit veri işleme ve analiz senaryoları oluşturabilir ve uygulayabilir. |
| 4. | Tanımlayıcı istatistikleri ve veri görselleştirme tekniklerini Excel, Google Sheets veya SPSS gibi araçlarla kullanabilir. |
| 5. | Korelasyon ve regresyon gibi temel analizleri yapay zekâ araçları veya istatistiksel programlar kullanarak gerçekleştirebilir ve yorumlayabilir. |
| 6. | Yapay zekâ destekli karar senaryoları tasarlayarak gerçek lojistik problemleri için veriye dayalı çözümler geliştirebilir. |
| 1. | Prof. Dr. Necmi Gürsakal – Makine Öğrenmesi |
| 2. | Prof. Dr. Ömer Deperlioğlu & Doç. Dr. Utku Köse – Python ile Makine Öğrenmesi |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Derse Katılım (Performans) | 1 | %10 |
| Ödev | 1 | %10 |
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %20 |
| Dönem Sonu Sınavı (Final) | 1 | %60 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 14 | 2 | 0 | 28 |
| Uygulamalı Ders | 1 | 4 | 1 | 5 |
| Ödev | 1 | 4 | 1 | 5 |
| Ara Sınav | 1 | 4 | 1 | 5 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 6 | 1 | 7 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 50 | |||
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 | |
OÇ-1 | 5 | 3 | ||||||||||||
OÇ-2 | 4 | |||||||||||||
OÇ-3 | 4 | 4 | 4 | |||||||||||
OÇ-4 | 4 | |||||||||||||
OÇ-5 | 3 | 4 | ||||||||||||
OÇ-6 | ||||||||||||||