Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Otomotivde Yapay Zeka Uygulamaları
Ders Kodu: OTT113
Ders Türü: Zorunlu
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 1
Uyg.: 1
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 2
Amaç

Bu ders, öğrencilere yapay zeka teknolojilerinin temel kavramlarını öğretmek ve bu teknolojilerin otomotiv teknolojisi alanında nasıl kullanılabileceğini anlatmak amacıyla tasarlanmıştır. Ayrıca yapay zekanın etik, sosyal ve ekonomik boyutlarını anlamalarını sağlamak da amaçlanmaktadır.

Özet İçerik

Bu ders, yapay zeka temelleri ve bunun otomotiv teknolojisinde hangi alanda kullanılabileceğini, otomotiv sistemlerini meydana getiren süreçlerin yapay zeka uygulamaraıyla nasıl yönetilebildiği, tasarım süreçlerinde kullanımı, kullanıcı deneyimlerinin yapay zeka uygulamalarıyla biçimlendirilmesi, yapay zeka etiği ve güvenlik konuları ile gelecekte yapay zeka trendleri ve tasarım yönelimleri konularını içermektedir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Makine öğrenme ve derin öğrenme teknolojisini etkin bir şekilde uygulayabilme.
2.Sektörle ilgili tasarımlarını teknolojik cihazlarla sunabilme.
3.Otomotiv teknolojisinde yapay zeka uygulamalarını geliştirebilme.
4.İçten yanmalı motorlarda performans sürecini yapay zeka uygulamaları aracılığıyla yorumlayabilme.
5.Motorlu araçlarda yapay zeka uygulamalarının otonom sürüş üzerine olan etkilerini yorumlayabilme.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.RUSSEL, S., & NORVING, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
2.TOSUN, B. (2021). Dijital Dönüşüm ve Tasarım. Beta Yayınları.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Ön Hazırlık
Giriş ve Temel Kavramlar
2. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Türleri
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
4. Hafta - Teorik & Uygulama
Veri ve Veri Analitiği
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Tasarım Süreci ve Yapay Zeka
6. Hafta - Teorik & Uygulama
Kullanıcı Deneyimi ve Yapay Zeka
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Otomotiv yakıt sistemi teknolojisinde yapay zeka etkileşimi
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Ara Sınav (Vize)
9. Hafta - Teorik & Uygulama
İçten yanmalı motorlarda yapay zeka uygulamalarının performans etkileşimi
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Motorlu araçlarda yapay zeka uygulamalarının otonom sürüş performansına etkileri.
11. Hafta - Teorik & Uygulama
Motorlu araçlar teknolojisinde yapay zeka uygulamalarının yakıt tüketimine olan etkileri.
12. Hafta - Teorik & Uygulama
Motorlu araç teknolojisinde yapay zeka uygulamalarının güvenlik sistemlerine olan etkileri.
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Elektrikli ve hibrit araç teknolojilerinde yapay zeka uygulamalarının etkisi.
14. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Dönem Sonu Sınavı (Final)
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 Ders140342
Ödev1011
Kısa Sınav1011
Ara Sınav1213
Dönem Sonu Sınavı1213
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
OÇ-1
4
2
5
5
5
4
4
2
4
4
4
OÇ-2
3
5
3
4
4
5
3
3
5
5
4
OÇ-3
4
4
2
3
4
5
5
3
3
5
4
OÇ-4
3
3
3
5
5
4
2
4
5
5
5
OÇ-5
4
2
4
3
5
2
4
3
4
5
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026