Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Programlar Hakkında Bilgi

Lisans - Mühendislik Fakültesi - Endüstri Mühendisliği (İngilizce)

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
2015 -Endüstri Mühendisliği (İngilizce) - Anadal IE4038 Artificial Intelligence in Industrial Engineering Zorunlu 7 5,00 3 0

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Bu dersin temel amacı Yapay zeka teknolojilerinin endüstri mühendisliği problemlerine uygulanmasını öğretmek ve vaka çalışmaları ile deneyim kazandırmaktır.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Yapay Zekaya Giriş Yapay Zeka hakkında temel bilgiler Uzman Sistemler ve Endüstri Mühendisliği uygulamaları Uzman sistem uygulamasına yönelik vaka çalışması Yapay Sinir Ağları ve Endüstri Mühendisliği uygulamaları Yapay Sinir Ağlarının uygulamasına yönelik vaka çalışması Genetik Algoritmalar ve Endüstri Mühendisliği uygulamaları Genetik Algoritmaların uygulamasına yönelik vaka çalışması Bulanık Mantık Endüstri Mühendisliği uygulamaları Bulanık mantık uygulamasına yönelik vaka çalışması Diğer Yapay Zeka teknolojileri Yapay Zeka ve Karar Destek Sistemleri İş zekası Uygulamaları Zeki sistemlerin yönetimsel uygulamaları

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

ders sunumları ve vaka çalışmaları

Staj Durumu

Yok

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Ders notları Russell, S. & Norvig, P. (2010) Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition. Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ.

Dersin Web Sayfası

-

Öğrenme Çıktıları

  • Öğrenciler belirli bir alanda problem çözümleri için yapay zeka tekniklerini uygulama yeteneğine kavuşur.
  • Öğrenciler yapay zeka mimarileri ve modellemesini bilir.
  • Öğrenciler bilgi gösterimi ve işleme konusunda deneyim kazanır.
  • Öğrenciler meta-sezgisel algoritmaları bilir ve uygular.
  • Öğrenciler belirsiz bilgileri işleyebilen sistem geliştirme becerisi kazanır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 Yapay Zekaya Giriş
2 Yapay Zeka Teknolojileri
3 Uzman Sistemler ve Endüstri Mühendisliği uygulamaları
4 Uzman sistem uygulamasına yönelik vaka çalışması
5 Yapay Sinir Ağları ve Endüstri Mühendisliği uygulamaları
6 Yapay Sinir Ağlarının uygulamasına yönelik vaka çalışması
7 Genetik Algoritmalar ve Endüstri Mühendisliği uygulamaları
8 Ara Sınav Haftası
9 Genetik Algoritmaların uygulamasına yönelik vaka çalışması
10 Bulanık Mantık Endüstri Mühendisliği uygulamaları Bulanık mantık uygulamasına yönelik vaka çalışması Diğer Yapay Zeka teknolojileri Yapay Zeka ve Karar Destek Sistemleri İş zekası Uygulamaları Zeki sistemlerin yönetimsel uygulamaları
11 Bulanık mantık uygulamasına yönelik vaka çalışması Diğer Yapay Zeka teknolojileri Yapay Zeka ve Karar Destek Sistemleri İş zekası Uygulamaları Zeki sistemlerin yönetimsel uygulamaları
12 Diğer Yapay Zeka teknolojileri
13 Yapay Zeka ve Karar Destek Sistemleri
14 İş zekası ve Endüstri Mühendisliği uygulamaları
15 Zeki sistemlerin yönetimsel uygulamaları
16 Genel değerlendirme
17 Yarı Yıl Sonu Sınavı

Değerlendirme

Değerlendirme Değer
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 60
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Değer
Final Sınavı 100

Öğrenci İş Yükü Hesabı

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma 6 3 18
Proje ve Hazırlığı 6 4 24
Ödev ve Hazırlığı 0 0 0
Laboratuvar ve Hazırlığı 0 0 0
Atölye ve Hazırlığı 0 0 0
Sunum ve Hazırlığı 1 6 6
Seminer ve Hazırlığı 0 0 0
Demo ve Hazırlığı 0 0 0
Araştırma ve Hazırlığı 0 0 0
Rapor ve Hazırlığı 0 0 0
Arasınav ve Hazırlığı 1 20 20
Kısa Sınav ve Hazırlığı 0 0 0
Final ve Hazırlığı 1 25 25
Teorik Ders Saati 15 2 30
Uygulama Ders Saati 0 0 0

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
ÖÇ5