| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | | İM502 | YAPAY SİNİR AĞLARININ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE UYGULAMALARI | Seçmeli | 1 | 1 | 6 |
|
| Dersin Seviyesi |
| Yüksek Lisans |
| Dersin Amacı |
| Yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının teorisi ve inşaat mühendisliğindeki uygulamaları hakkında öğrencileri bilgilendirmektir. |
| Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri |
| Doç.Dr.Murat Ay |
| Öğrenme Çıktıları |
| 1 | Modelleme yapabilir. | | 2 | Bir sistemin bağımlı ve bağımsız değişkenlerini bilir. | | 3 | Yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının teorisini bilir. | | 4 | İnşaat mühendisliğindeki uygulamaları hakkında bilgi sahibidir. | | 5 | Modellerin sonuçlarını yorumlayabilir. |
|
| Öğrenim Türü |
| Birinci Öğretim |
| Dersin Ön Koşulu Olan Dersler |
|
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
|
| Dersin İçeriği |
| Yapay zekâ ve uygulamalarını içermektedir. |
| Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği |
|
| 1 | Giriş | | | | 2 | Yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının teorisi | | | | 3 | Yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının teorisi | | | | 4 | Yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının teorisi | | | | 5 | Yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının teorisi | | | | 6 | Yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının teorisi | | | | 7 | Yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının teorisi | | | | 8 | Yapay sinir ağları tekniklerini öğrenmeleri ve mühendislik alanlarındaki uygulamaları | | | | 9 | Yapay sinir ağları tekniklerini öğrenmeleri ve mühendislik alanlarındaki uygulamaları | | | | 10 | Yapay sinir ağları tekniklerini öğrenmeleri ve mühendislik alanlarındaki uygulamaları | | | | 11 | Yapay sinir ağları tekniklerini öğrenmeleri ve mühendislik alanlarındaki uygulamaları | | | | 12 | Yapay sinir ağları tekniklerini öğrenmeleri ve mühendislik alanlarındaki uygulamaları | | | | 13 | Yapay sinir ağları tekniklerini öğrenmeleri ve mühendislik alanlarındaki uygulamaları | | | | 14 | Yapay sinir ağları tekniklerini öğrenmeleri ve mühendislik alanlarındaki uygulamaları | | | | 15 | Final Sınavı | | |
|
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
| 1. Yapay Zekâ Uygulamaları, Prof. Dr. Çetin Elmas
2. Neural Networks with R: Smart models using CNN, RNN, deep learning, and artificial intelligence principles, 2017, Giuseppe Ciaburro, Balaji Venkateswaran
3. Artificial Neural Networks: An Introduction, 2005, Kevin L. Priddy and Paul E. Keller |
| Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları |
|
| Değerlendirme | |
| Quiz | 2 | 20 | | Derse Katılım | 14 | 20 | | Makale Kritik Etme | 5 | 20 | | Quiz için Bireysel Çalışma | 2 | 20 | | Ev Ödevi | 1 | 20 | | TOPLAM | 100 | |
| Final Sınavı | 1 | 25 | | Rapor Hazırlama | 1 | 25 | | Rapor Sunma | 1 | 25 | | Final Sınavı için Bireysel Çalışma | 1 | 25 | | TOPLAM | 100 | | Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 | | Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 | | TOPLAM | 100 |
| | Dersin Sunulduğu Dil | | Türkçe | | Staj Durumu | | Yok |
|
| İş Yükü Hesaplaması |
|
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Quiz | 2 | 1 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Rapor Hazırlama | 1 | 25 | 25 |
| Rapor Sunma | 1 | 1 | 1 |
| Makale Kritik Etme | 5 | 3 | 15 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 20 | 20 |
| Quiz için Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Ev Ödevi | 1 | 20 | 20 |
|
| Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi |
|
| * Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |
 |
| |
| Yozgat Bozok University, Yozgat / TURKEY • Tel (pbx): +90 354 217 86 01 • e-mail: uo@bozok.edu.tr |