PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
MCTE 522	MİKRODENETLEYİCİ TABANLI YAPAY ZEKA UYGULAMALARI	3 + 0	1. Yarıyıl	7,5

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Yüksek Lisans
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, öğrencilere mikrodenetleyici tabanlı yapay zeka uygulamalarının temellerini öğretmek ve bu teknolojinin farklı alanlarda kullanımına yönelik beceriler kazandırmaktır.
Ders İçeriği	1. Mikrodenetleyici sistemleri ve mimarileri. 2. Mikrodenetleyici programlama dilleri ve ortamları. 3. Yapay zeka teknolojileri ve temel prensipleri. 4. Yapay sinir ağları ve derin öğrenme teknikleri. 5. Mikrodenetleyici tabanlı yapay zeka uygulamalarının tasarımı ve geliştirilmesi. 6. Uygulama örnekleri: robotik, endüstriyel otomasyon, nesnelerin interneti (IoT) vb. 7. Mikrodenetleyici tabanlı yapay zeka uygulamalarının performans analizi ve iyileştirilmesi.
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi	Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	Mikrodenetleyici programlama dilleri ve ortamlarını öğrenmek
2	Yapay sinir ağı temellerini anlamak.
3	Derin öğrenme yöntemlerini anlamak ve uygulamak
4	Sensörlerin ve veri toplama yöntemlerinin kullanımını anlamak ve uygulamak
5	Sınıflandırma modelleri oluşturmak ve doğru bir şekilde kullanmak
6	Nesne algılama ve takibi yöntemlerini anlamak ve uygulamak
7	Robotik ve endüstriyel otomasyon alanlarındaki yapay zeka uygulamalarını öğrenmek
8	Proje yönetimi becerileri kazanmak ve proje sunumları hazırlamak

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

No	PY 01	PY 02	PY 03	PY 04	PY 05	PY 06	PY 07	PY 08	PY 09	PY 10	PY 11	PY 12
ÖK 001	5	5	5	4	4	3	3	5	4	5	4	3
ÖK 002	5	5	5	4	4	3	3	5	4	5	4	3
ÖK 003	5	5	5	4	4	3	3	5	4	5	4	3
ÖK 004	5	5	5	4	4	3	3	5	4	5	4	3
ÖK 005	5	5	5	4	4	3	3	5	4	5	4	3
ÖK 006	5	5	5	4	4	3	3	5	4	5	4	3
ÖK 007	5	5	5	4	4	3	3	5	4	5	4	3
ÖK 008	5	5	5	4	4	3	3	5	4	5	4	3
Ara Toplam	40	40	40	32	32	24	24	40	32	40	32	24
Katkı	5	5	5	4	4	3	3	5	4	5	4	3

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	75	75
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	78	78
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			195 7,5

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

	Ders Dönemi	Şube No	Dersi Veren Öğretim Elemanı
Detay	2023-2024 Bahar	1	ARMAĞAN BOZKURT

Yazdır

Ders Şube Detayları

Dersin Kodu	Dersin Ad	Saat (T+P)	Şube No	Öğretim Dili	Şube Dönemi
MCTE 522	MİKRODENETLEYİCİ TABANLI YAPAY ZEKA UYGULAMALARI	3 + 0	1	Türkçe	2023-2024 Bahar

Öğretim Elemanı	E-Posta	İç Hat	Ders Yeri	Devam Zorunluluğu
Dr. Öğr. Üyesi ARMAĞAN BOZKURT	armbozkurt@pau.edu.tr		TEK A0209	Dersin Devam Yüzdesi : %

Amaç		Bu dersin amacı, öğrencilere mikrodenetleyici tabanlı yapay zeka uygulamalarının temellerini öğretmek ve bu teknolojinin farklı alanlarda kullanımına yönelik beceriler kazandırmaktır.
İçerik		1. Mikrodenetleyici sistemleri ve mimarileri. 2. Mikrodenetleyici programlama dilleri ve ortamları. 3. Yapay zeka teknolojileri ve temel prensipleri. 4. Yapay sinir ağları ve derin öğrenme teknikleri. 5. Mikrodenetleyici tabanlı yapay zeka uygulamalarının tasarımı ve geliştirilmesi. 6. Uygulama örnekleri: robotik, endüstriyel otomasyon, nesnelerin interneti (IoT) vb. 7. Mikrodenetleyici tabanlı yapay zeka uygulamalarının performans analizi ve iyileştirilmesi.

Haftalık Konu Başlıkları

Materyaller

Materyal belirtilmemiştir.

Kaynaklar

Ders Değerlendirme Sistemi

Değerlendirme Yöntemi	Katkı Yüzdesi (%)	Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı	50	Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav	50	Ara Sınav

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

Aday Öğrenci