1. DOKTORA
  2. FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
  3. ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
  4. 1261 ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
ENM 543ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİNDE YAPAY ZEKA METODOLOJİLERİ3 + 01. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Doktora
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu ders, endüstri mühendisliği yüksek lisans öğrencilerine çeşitli yapay zeka metodolojileri ve bu metodolojilerin endüstri sistemlerini optimize etmek ve geliştirmek için nasıl uygulanabileceği konusunda derinlemesine bir anlayış kazandırmayı amaçlamaktadır. Dersin odak noktası, üretim, lojistik ve endüstriyel ortamlarda karşılaşılan zorlukları ele almak için özel olarak uyarlanmış yapay zeka tekniklerinin pratik ve teorik yönleri olacaktır.
Ders İçeriği Yapay zekanın tanıtımı ve endüstri mühendisliğine olan ilgisi. Makine öğrenimi algoritmalarına genel bakış ve uygulamaları. Sezgisel ve meta-sezgisel optimizasyon teknikleri. Üretim planlama ve kontrolünde yapay zeka uygulamaları. Lojistik ve tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka çözümleri. Sürdürülebilirlik ve çevresel etki değerlendirmelerinde yapay zeka kullanımı. Endüstri mühendisliğinde yapay zeka uygulamalarına dair vaka çalışmaları ve gerçek dünya uygulamaları. Yapay zeka uygulamalarında gelecek trendleri ve etik konular.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1İlk kazanım otomatik olarak atılmaktadır. Güncellemeniz gerekmektedir. Yeni Eklemek için (+) YENİ KAZANIM EKLE tıklayınız.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10
ÖK 001          
Ara Toplam          
Katkı0000000000

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Ödevler4520
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)17373
Arasınav16060
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2025-2026 Güz1CAN BERK KALAYCI


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi Öğretim Sistemi
ENM 543 ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİNDE YAPAY ZEKA METODOLOJİLERİ 3 + 0 1 Türkçe 2025-2026 Güz Yüz Yüze
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Prof. Dr. CAN BERK KALAYCI cbkalayci@pau.edu.tr MUH A0457 Dersin Devam Yüzdesi : %
Amaç Bu ders, endüstri mühendisliği yüksek lisans öğrencilerine çeşitli yapay zeka metodolojileri ve bu metodolojilerin endüstri sistemlerini optimize etmek ve geliştirmek için nasıl uygulanabileceği konusunda derinlemesine bir anlayış kazandırmayı amaçlamaktadır. Dersin odak noktası, üretim, lojistik ve endüstriyel ortamlarda karşılaşılan zorlukları ele almak için özel olarak uyarlanmış yapay zeka tekniklerinin pratik ve teorik yönleri olacaktır.
İçerik Yapay zekanın tanıtımı ve endüstri mühendisliğine olan ilgisi. Makine öğrenimi algoritmalarına genel bakış ve uygulamaları. Sezgisel ve meta-sezgisel optimizasyon teknikleri. Üretim planlama ve kontrolünde yapay zeka uygulamaları. Lojistik ve tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka çözümleri. Sürdürülebilirlik ve çevresel etki değerlendirmelerinde yapay zeka kullanımı. Endüstri mühendisliğinde yapay zeka uygulamalarına dair vaka çalışmaları ve gerçek dünya uygulamaları. Yapay zeka uygulamalarında gelecek trendleri ve etik konular.
Haftalık Konu Başlıkları
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları