GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ECVL115 | AI in Civil Engineering | Ders | 1 | 1 | 2.00 | 2.00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu ders, yapay zekâ kavramlarının temellerini, inşaat mühendisliğinde kullanılan veri türlerini, veri işleme tekniklerini, makine öğrenmesi algoritmalarını, MATLAB ve Python gibi mühendislik yazılımlarını ve gerçek proje uygulamalarında yapay zekâ kullanımını öğretmeyi amaçlar. Öğrenciler; AI’nin projelerde planlama, maliyet analizleri, insan kaynakları yönetimi, karar destek sistemleri ve yapısal/altyapı izleme gibi alanlardaki rolünü deneyimleyerek öğrenir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Dr. Alvand MOSHFEGHI
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay zekânın temel kavramlarını ve tarihsel gelişimini açıklar. |
| 2 | AI’nın alt alanlarını (ML, DL, CV, NLP) ve inşaattaki kullanımlarını tanımlar. |
| 3 | Veri toplama, veri temizleme ve veri yönetimi süreçlerini açıklar. |
| 4 | MATLAB ve Python gibi AI yazılımlarının temel işlevlerini açıklar. |
| 5 | AI algoritmalarını mühendislik problemlerine uygulamak için gerekli veri hazırlığını yapar. |
| 6 | MATLAB ile veri işleme, analiz ve basit ML uygulamaları yapar. |
| 7 | Proje finans yönetimi ve insan kaynakları yönetiminde AI kullanımını örneklerle açıklar. |
| 8 | Python kütüphanelerini (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib vb.) uygular. |
| 9 | Python ile temel bir yapay zekâ projesi tasarlar. |
| 10 | Python ile kendi projesini geliştirir ve çıktıları mühendislik bakış açısıyla yorumlar. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
• Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin kuramsal temelleri ile bu yöntemlerin inşaat mühendisliğine özgü veri türleri (sensör verisi, görüntü, CBS, BIM vb.) üzerinde uygulanması. • Yapay zekâ destekli analiz, tahmin, optimizasyon ve izleme süreçlerinin yapı mühendisliği, geoteknik, ulaşım ve altyapı sistemleri bağlamında değerlendirilmesi; etik sorumlulukların ve mühendislik uygulamalarındaki etkilerinin irdelenmesi
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Tanıtım ve tarihçe AI’nın gelişimi, mühendislikte AI | ||
| 2 | AI alt alanları ve inşaattaki kullanımlar ML, DL, CV, NLP, uygulama örnekleri | ||
| 3 | Veri toplama & yönetim Veri kaynakları, sensör verileri, veri temizleme | ||
| 4 | AI yazılımları MATLAB, Python, TensorFlow, BIM + AI | ||
| 5 | Finans & İnsan Kaynaklarında AI Maliyet tahmini, risk analizi, performans tahmini | ||
| 6 | MATLAB uygulamaları Veri analizi, temel ML | ||
| 7 | Değerlendirme ve açık tartışma | ||
| 8 | Ara sınav | ||
| 9 | MATLAB & muhasebe işlemleri Excel veri analizi, otomasyon | ||
| 10 | MATLAB örnek soru çözümü ML, regresyon, sınıflandırma | ||
| 11 | Python tanıtımı Temeller, IDE, paket yönetimi | ||
| 12 | Python ile proje tasarımı Veri hazırlığı, model seçimi | ||
| 13 | Python ile proje uygulaması Model eğitimi, doğrulama, raporlama | ||
| 14 | Değerlendirme Final tekrar |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. • Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. • Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. • Khoshnevisan, S. (2023). Artificial Intelligence in Civil and Building Engineering. Springer.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 14 | 2 | 28 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 1 | 14 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 2 | 5 | 10 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 59 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 3 | 1 | 2 | 2 | 1 | 3 | 3 | 4 | 3 | 2 |
| ÖÇ 2 | 4 | 3 | 1 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | 4 | 3 | 2 |
| ÖÇ 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 1 | 2 | 3 | 3 | 3 | 2 |
| ÖÇ 4 | 3 | 3 | 2 | 3 | 4 | 1 | 1 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| ÖÇ 5 | 3 | 3 | 1 | 2 | 2 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 |
| ÖÇ 6 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 | 1 | 1 | 3 | 3 | 3 | 4 |
| ÖÇ 7 | 3 | 3 | 2 | 2 | 4 | 1 | 1 | 2 | 3 | 3 | 4 |
| ÖÇ 8 | 3 | 4 | 2 | 3 | 5 | 1 | 1 | 2 | 3 | 3 | 3 |
| ÖÇ 9 | 3 | 4 | 2 | 4 | 5 | 2 | 1 | 3 | 4 | 4 | 5 |
| ÖÇ 10 | 3 | 4 | 2 | 4 | 5 | 2 | 2 | 3 | 4 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek