PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
ENM 543	ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİNDE YAPAY ZEKA METODOLOJİLERİ	3 + 0	2. Yarıyıl	7,5

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

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

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Ödevler	4	5	20
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	60	60
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	73	73
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			195 7,5

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

Seçili dönemde ders açılmamıştır.

Yazdır

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci