Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Robotik ve Yapay Zekaya Giriş
Ders Kodu: MME543
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: İngilizce
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 8
Amaç

Dersin temel amacı yapay zekaya kısa bir giriş yapmak, az çok otonom robotik sistemler de dahil olmak üzere insan faaliyetlerinin çeşitli alanlarındaki uygulamalarını tanıtmaktır.

Özet İçerik

Bu ders öğrencilere giderek büyüyen mekatronik, gelişmiş robotik sistemler, makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarını tanıtacaktır. Öğrenciler, mekanizasyon ve kontrol, sensörler, makine öğrenimi programlama ve mantık ve tahmine dayalı sonuçlara yol açan veri toplama becerilerini öğrenerek ve geliştirerek gerçek dünya sorunlarını çözen "akıllı" robotik sistemleri araştıracaklar ve tasarlayacaklar.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Öğrenciler hem fiziksel hem de simüle edilmiş robotlar için robotiğin teorisi ve uygulaması hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
2.Öğrenciler, gelişmiş görevler ve endüstriyel uygulamalar için robot mimarilerindeki yazılım/donanım entegrasyonu konusunda bilgi sahibi olacaklardır.
3.Öğrenciler, robotik sistemlerde yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarının benimsenmesi konusunda bilgi sahibi olacaklardır.
4.Öğrenci yapay zekaya ilişkin çeşitli terimleri ve teorik bakış açılarını kullanabilir
5.Öğrenci yapay sinir ağının işlevini tanımlayabilir, insansı ve android arasında ayrım yapabilir
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Handbook of Robotics – Bruno Siciliano and Oussama Khatib, Springer, 2016
2.Robotic Systems and Autonomous Platforms: Advances in Materials and Manufacturing – Shawn M. Walsh, Michael S. Strano, Elsevier, 2019.
3.Artificial Intelligence for Robotics: Build intelligent robots that perform human tasks using AI techniques – Francis X. Govers, Packt Publishing, 2018.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Zeka – tanım
2. Hafta - Teorik
Yapay zeka (AI)
3. Hafta - Teorik
Bilgiye dayalı sistemler
4. Hafta - Teorik
Yapay sinir ağları
5. Hafta - Teorik
Yapay zekanın oyunlarda ve gerçek hayattaki uygulamaları
6. Hafta - Teorik
Yapay Zekanın Geleceği
7. Hafta - Teorik
Yapay zeka ve insan türü arasındaki çatışma
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Yapay zeka ve insan türü arasındaki çatışma, Ara Sınav
9. Hafta - Teorik
"Robot" kelimesinin kökeni
10. Hafta - Teorik
Robotik sistemin tanımı
11. Hafta - Teorik
Robotiğin gelişimi
12. Hafta - Teorik
Askeri robotlara, androidlere, oyuncaklara, diğer gezegenlerdeki ve Güneş sisteminin arkasındaki otonom sistemlere kadar uygulama alanları,
13. Hafta - Teorik
İHA/dronelar - iş ve eğlence için
14. Hafta - Teorik
Paket teslimatının geleceği
15. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Dönem Sonu Sınavı
16. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Dönem Sonu Sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev3%10
Proje1%10
Ara Sınav (Vize)1%10
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders143498
Ödev70535
Bireysel Çalışma73342
Ara Sınav19211
Dönem Sonu Sınavı112214
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)200
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
OÇ-1
4
4
5
5
5
4
5
5
3
OÇ-2
3
4
4
5
5
4
4
5
3
OÇ-3
3
5
4
4
5
4
3
4
OÇ-4
3
4
3
4
5
3
4
4
OÇ-5
3
3
3
3
3
4
5
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026