MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Mekatronik Mühendisliği
MCE 460 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
Akıllı Sistemler
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
MCE 460
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
6
|
| Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
| Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
| Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Problem çözmeSoru & CevapAnlatım / Sunum | |||||
| Dersin Koordinatörü | ||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | - | |||||
| Dersin Amacı | Bu ders, Mekatronik mühendisliği öğrencilerine akıllı sistemleri kullanma konusunda temel bilgi ve beceri kazandıracaktır. Öğrenciler sinir ağları, bulanık mantık ve diğer doğadan ilham alan algoritmaları nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir. Örnek çalışmaları inceleyerek, gerçek mühendislik problemlerindeki uygulamalar hakkında deneyim kazanacaklardır. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Akıllı sistemlere ve doğadan esinlenen algoritmalara giriş. Optimizasyon, modelleme ve kontrol için gözden geçirme. Sinir ağlarına giriş, geri yayılım öğrenme kuralı, bulanık küme teorisi, bulanık çıkarım yöntemleri, bulanık kontrol, uyarlanabilir nöro-bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), genetik algoritmalar. Uygulamalar ile örnek çalışmalar. |
|
|
Temel Ders | |
| Uzmanlık/Alan Dersleri |
X
|
|
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Akıllı Sistemlere Giriş | Ders Kitabı: Bölüm 1 |
| 2 | Yapay Zekaya Giriş | Ders Kitabı: Bölüm 1 |
| 3 | Perceptron Öğrenme Algoritmaları | Ders Kitabı: Bölüm 2 |
| 4 | Hatanın geriye yayılması ile öğrenme | Ders Kitabı: Bölüm 2 |
| 5 | Yapay Sinirsel Ağ (YSA) Tasarımı ve Eğitilmesi | Ders Kitabı: Bölüm 6 |
| 6 | Modelleme ve kontrol için sinir ağlarının kullanımı | Ders Kitabı: Bölüm 6 |
| 7 | Arasınav | |
| 8 | Bulanık mantığa giriş, bulanık küme teorisi | Ders Kitabı: Bölüm 4 |
| 9 | Bulanık bileşim ve çıkarım | Ders Kitabı: Bölüm 4 |
| 10 | Bulanık Kontrol | Ders Kitabı: Bölüm 4 |
| 11 | Uyarlanabilir nöro-bulanık çıkarım sistemi | Ders Kitabı: Bölüm 8 |
| 12 | Sinir ağları ve bulanık sistemlerin farklı kombinasyonları | Ders Kitabı: Bölüm 8 |
| 13 | Parçacık Sürüsü optimizasyonu ve Genetik algoritma | Ders Kitabı: Bölüm 7 |
| 14 | Proje Sunumları | |
| 15 | Dönemin Gözden geçirilmesi | |
| 16 | Final sınavı |
| Ders Kitabı | Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems, Michael Negnevitsky , Second- Edition 2005, Addison-Wesley , ISBN 0 321 20466 2 |
| Önerilen Okumalar/Materyaller | 1. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Contributing writers: Ernest Davis, Douglas D. Edwards, David Forsyth, Nicholas J. Hay, Jitendra M. Malik, Vibhu Mittal, Mehran Sahami, Sebastian Thrun, Third Edition 2010, Editors: Stuart J. Russell and Peter Norvig, PRENTICE HALL. |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
| Portfolyo | ||
| Ödev |
1
|
10
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
10
|
| Proje |
1
|
10
|
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
30
|
| Final Sınavı |
1
|
40
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
4
|
60
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
| Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
16
|
3
|
48
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
1
|
10
|
10
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
10
|
10
|
| Proje |
1
|
20
|
20
|
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
15
|
15
|
| Final Sınavı |
1
|
25
|
25
|
| Toplam |
176
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
| 1 | Matematik, fen bilimleri, matematiğe dayalı fizik, çok değişkenli matematik, türevsel denklemler, istatistik, optimizasyon ve lineer cebir konularında bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır. |
X | ||||
| 2 | Karmaşık Mekatronik mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. |
X | ||||
| 3 | Algılayıcı, eyleyici, kontrol, donanım ve yazılım öğelerine sahip karmaşık bir elektromekanik sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. |
X | ||||
| 4 | Mekatronik Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. |
X | ||||
| 5 | Mekatronik Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için deney tasarar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. |
|||||
| 6 | Mekatronik Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler. |
X | ||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. |
|||||
| 8 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. |
|||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
| 11 | Bir yabancı dili kullanarak Mekatronik Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. |
|||||
| 12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
| 13 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişebilir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Mekatronik Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. |
|||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABER |TÜM HABERLER
Mekatronik Mühendisleri Günü Etkinliği
Bölüm başkanımız Prof. Dr. Şeniz Ertuğrul'un konuşmacı olarak katıldığı 2. Mekatronik Mühendisleri günü etkinliği aşağıdaki linkten izlenebilir. https://www.youtube.com/watch?v=Ob--3v9bp7k&ab_channel=MekatronikM%C3%BChendisleriDerne%C4%9Fi
İzmir Ekonomili mühendislerden kendi rotasını belirleyen otonom robot
İzmir Ekonomi Üniversitesi'nde (İEÜ) yürütülen projeyle engelle karşılaştığında yapay zeka kullanarak yeniden rota çizebilen otonom robot geliştirildi. TÜBİTAK tarafından desteklenen "Kapalı Alanlarda
Geleceğin Gözde Meslekleri
"Geleceğin Gözde Meslekleri - Mekatronik mühendisliği (Cnn Türk - Sinem Yöndem) 18.11.2016" İlgili habere aşağıdaki linkten ulaşılabilir. https://www.youtube.com/watch?v=d74Y4q1LZ40&ab_channel=SinemY%C3%B6ndem