• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS SEÇMELİ

Dersi Veren Birim

Mühendislik Fakültesi

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   1. Yapay zeka yöntemlerini tanımlayabilmek/anlayabilmek/ öğrenebilmek 2   2. Yapay zeka yöntemlerinin uygulama alanları hakkında bilgi sahibi olmak 3   3. Yapay zeka yöntemleri uygulamalarının avantajlarını kavrayabilmek 4   4. Yapay zeka yöntemlerinin yer bilimlerindeki uygulamalarını anlamak 5   5. Yerbilimleri problemleri ve yapay zeka uygulamaları arasında ilişki kurabilmek 6   6. Yer bilimleri sorunlarına yapay zeka yöntemlerini kullanarak çözüm üretebilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 1. Hafta:Yapay Zekaya giriş ve yapay zekanın tarihçesi 2 2. Hafta: Yapay Zekanın uygulama alanları 3 3. Hafta: Yapay zeka ve öğrenme 4 4. Hafta: Yapay zeka ve öğrenme 5 5. Hafta:Yapay zeka yöntemleri ve özellikleri 6 6. Hafta: Yapay zeka yöntemleri ve özellikleri 7 7. Hafta: Yapay zeka yöntemleri ve özellikleri 8 8. Hafta: Ara Sınav 9 9. Hafta Yapay zekanın avantaj ve dezavantajları 10 10. Hafta: Yapay zeka uygulamalarında kullanılan programlama dilleri 11 11. Hafta: Yapay zeka yerbilimleri uygulamaları (Yeraltı yapılarının modellenmesi 1) 12 12. Hafta: Yapay zeka yerbilimleri uygulamaları (Yeraltı yapılarının modellenmesi 2 ) 13 13. Hafta: Yapay zeka yerbilimleri uygulamaları (Sismoloji) 14 14. Hafta: Yapay zeka yerbilimleri uygulamaları (Jeotermal)

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders sınıfta anlatılacaktır. Öğrenciler ders notlarından ve ders için önerilen kaynaklardan dersi takip edeceklerdir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 OD Ödev 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.35 + OD * 0.15 + FN * 0.50 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.35 + OD * 0.15 + BUT * 0.50 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 13 2 26 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 3 39 Final Sınavı 1 1 1 Vize Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 67

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 ÖK.1 ÖK.2 ÖK.3 ÖK.4 ÖK.5 ÖK.6