Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Otomotivde Yapay Zeka ve Uygulamaları
Ders Kodu: OTE001
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 1
Uyg.: 1
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 3
Amaç

Yapay zeka ve optimum tasarım, otomotiv sektöründe rekabet edebilmek için kullanılan en önemli iki kavramdır. Bu ders kapsamında otomotiv parçalarının tasarımında sezgisel algoritmaları ve yapay zekayı anlayabilme, sezgisel algoritmaları kullanarak mühendislik problemlerini çözebilme ve bir sezgisel algoritma projesi sunabilme yeteneğinin kazandırılması amaçlanmaktadır.

Özet İçerik

Bu ders, öncelikle yapay zeka yöntemlerinin tasarımda kullanılmasını sağlar. Otomotiv mühendisliği alanında lisansüstü eğitim yapacak kişilerin ileri yapay zeka ve deneysel tasarım yöntemlerini öğrenerek bunları aktif bir şekilde kullanma yeteneğinin kazandırılması hedeflenmektedir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zeka ve kullanım alanlarını bilir.
2.Yapay zeka yöntemlerini anlar.
3.İleri seviyede sayısal analiz ve optimizasyon tekniklerini öğrenir ve otomotiv mühendisliği problemlerinde uygular.
4.Optimum tasarım kavramını anlar.
5.Otomotiv alanında yapay zeka kullanabilirler.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Derviş Karaboğa, Nobel Yayın Dağıtım, 2017.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Ders planı ile ilgili açıklamalar, öğrencilerden beklenen çalışma şekli
2. Hafta - Teorik
Genetik algoritmalar
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Genetik algoritmalar ve uygulama örnekleri
4. Hafta - Teorik
Parçacık sürüsü algoritması
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Parçacık sürüsü algoritması uygulama örnekleri
6. Hafta - Teorik
Diferansiyel gelişim algoritması
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Diferansiyel gelişim algoritması uygulama örnekleri
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Sınav
9. Hafta - Teorik
Yapay bağışıklık sistemi algoritmaları
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay bağışıklık sistemi algoritmaları ve uygulama örnekleri
11. Hafta - Teorik
Arı kolonisi algoritması
12. Hafta - Teorik & Uygulama
Arı kolonisi algoritması uygulama örnekleri
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Otomotiv sektörüne yönelik uygulamalar
14. Hafta - Teorik & Uygulama
Otomotiv sektörüne yönelik uygulamalar
15. Hafta - Uygulama
Proje sunumları
16. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Sınav
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%5
Kısa Sınav (Quiz)1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders120224
Uygulamalı Ders100110
Ödev301030
Proje20510
Kısa Sınav1011
Ara Sınav1011
Dönem Sonu Sınavı1011
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)77
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
OÇ-1
3
4
1
1
2
2
2
OÇ-2
4
4
1
2
2
2
3
OÇ-3
5
4
3
4
2
3
5
3
2
OÇ-4
4
3
1
3
2
1
4
2
1
OÇ-5
5
5
4
4
2
3
4
3
2
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026