Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : CSE443 |
| Ders Türü | : Bölüm Seçmeli |
| Ders Grubu | : Lisans |
| Eğitim Dili | : İngilizce |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 2 |
| Uyg. | : 2 |
| Kredi | : 3 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 6 |
Bu ders, öğrencileri Yapay Zekâ (AI) tekniklerinin yapılı çevre genelinde akıllı sistemler tasarlamak, inşa etmek, işletmek ve sürdürmek için nasıl uygulanabileceğine dair temel bir anlayışla donatmayı amaçlamaktadır. Öğrenciler, karar verme süreçlerini otomatikleştirmek, yaşam döngüsü performansını optimize etmek ve sivil altyapı ve tesis operasyonlarında sürdürülebilirliği artırmak için veri odaklı yöntemleri keşfedeceklerdir.
Bu ders hem temel bilgileri hem de alana özgü uygulamaları vurgulayarak öğrencileri yapılı çevre içindeki Yapay Zekâ (AI) uygulamalarıyla tanıştırır. İnşaat ve altyapı sektörlerinde yapay zekaya genel bir bakışla başlar, ardından makine öğrenimi ve derin öğrenme ile ilgili temel kavramlar ele alınır. Eğitimde inşaat otomasyonu, saha izleme ve tesis yönetiminde tahmine dayalı analitik için yapay zekâ odaklı çözümler incelenmektedir. Yollar, köprüler ve kamu hizmetleri gibi akıllı altyapı sistemlerini kapsar ve gerçek zamanlı karar verme için dijital algılama ve bağlamsal veri işleme konularını inceler. Öğrenciler, yaşam döngüsü performansı, proaktif bakım ve varlıkların esnekliği için optimizasyon stratejilerini inceleyeceklerdir. Etik hususlar ve inşaat mühendisliği bağlamlarında yapay zekanın sorumlu kullanımı da ele alınmaktadır. Ders, gerçek dünyadan vaka çalışmaları ve uygulamalı veri analizi faaliyetleriyle desteklenen akıllı şehirler ve altyapı zekâsı üzerine tartışmalarla sona ermektedir.
| Doç. Dr. Fatih SOYGAZİ |
| Dr. Öğr. Üyesi Gözde ALP |
| 1. | Yapay zekâ / MÖ tekniklerini ve bunların sivil sistemlerdeki uygulamalarını açıklayabilecektir. Ara sınav ile değerlendirilir (MCQ + kısa cevap). |
| 2. | Yapı verilerini ön işleme tabi tutma (sensör, metin, görüntüler). Laboratuvar sunumları (Python not defterleri) ile değerlendirilir. |
| 3. | İnşaat, tesis veya altyapı kullanım durumları için bir yapay zekâ modeli (örn. CV/NLP) geliştirin. Proje demosu + kod deposu ile değerlendirilir. |
| 4. | Makine öğrenimi modellerini gerçek dünyadaki yapılı çevre verilerine uygulama |
| 5. | Tahmine dayalı analitik aracılığıyla yaşam döngüsü performansını analiz edin |
| 6. | Yapılı çevrede yapay zekâ kullanımına ilişkin etik ve pratik hususları değerlendirmek. Etik yansıtma raporu ile değerlendirilir (500 kelime). |
| 7. | Karışık izleyicilere teknik çözümler sunma. Final sunumu ile değerlendirilir. |
| 8. | Akıllı sistem prototipleri geliştirmek için disiplinler arası iş birliği yapmak |
| 1. | Simeone, O. (2022). Machine learning for engineers. Cambridge university press. |
| 2. | Boiko, A. (2024). Data-Driven Construction: Navigating the Data Age in the Construction Industry. |
| 3. | Zhang, L., Pan, Y., Wu, X., and Skibniewski, M.J. (2021). Artificial Intelligence in Construction Engineering and Management (Lecture Notes in Civil Engineering, 163) 1st ed. |
| 4. | Russell, S. & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. |
| 5. | Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning. |
| 6. | Zhang, J., & Teizer, J. (2020). AI in Construction and Infrastructure Management (Selected papers). |
| 7. | Parn, E., Sacks, R., Brilakis, I., Soibelman, L., and Enzer, M. (2024). Twin Systems: Digital Twins of the Built Environment. Twin Systems. |
| 8. | Yitmen, I. (Ed.). (2023). Cognitive digital twins for smart lifecycle management of built environment and infrastructure: challenges, opportunities and practices. |
| 9. | Yitmen, I., and Alizadehsalehi, S. (2021). BIM-Enabled Cognitive Computing for Smart Built Environment. Taylor & Francis. |
| 10. | Smith, D. (2020). Digital Construction: From BIM to IoT. Routledge. |
| 11. | Ozturk, G.B. and Ozen B. (2024). İNŞAAT 4.0-Teknoloji, Yöntem ve Uygulamalar, Nobel Akademik Yayıncılık. |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %20 |
| Proje | 2 | %70 |
| Rapor | 1 | %10 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 14 | 0 | 2 | 28 |
| Uygulamalı Ders | 14 | 0 | 2 | 28 |
| Ödev | 1 | 16 | 0 | 16 |
| Dönem Ödevi | 2 | 16 | 0 | 32 |
| Bireysel Çalışma | 13 | 0 | 2 | 26 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 18 | 2 | 20 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 150 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | PÇ-7 | PÇ-8 | PÇ-9 | PÇ-10 | PÇ-11 | |
OÇ-1 | 5 | ||||||||||
OÇ-2 | 5 | ||||||||||
OÇ-3 | 5 | ||||||||||
OÇ-4 | 5 | ||||||||||
OÇ-5 | 5 | ||||||||||
OÇ-6 | 5 | ||||||||||
OÇ-7 | 5 | ||||||||||
OÇ-8 | 5 | ||||||||||