BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| AIN4993 | Yaz Stajı | Güz | 0 | 0 | 0 | 7 |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Must Course |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi FATİH KAHRAMAN |
| Dersin Amacı: | Bu derste öğrencilerden, yapay zeka mühendisliği ile ilgili bir alanda planlanmış 6 haftalık (30 iş günü) bir staj süresi geçirmeleri beklenmektedir. Ders, mühendislik organizasyonlarında birebir temas yoluyla öğrencilere hem pratik hem de teknolojik deneyim kazandıracaktır. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler: 1- Staj süresince karşılaştıkları gerçek mühendislik problemlerini analiz edip çözebilir. 2- Endüstri standartlarındaki araçları, teknolojileri ve yöntemleri etkili bir şekilde kullanabilir. 2- İş yeri etiği ve profesyonel sorumluluklar hakkında anlayış sergiler. 3- Staj deneyimlerini ve edindikleri bilgileri özetleyen kapsamlı bir rapor hazırlayabilir. 4- Profesyonel bir ortamda iletişim ve ekip çalışması becerilerini geliştirebilir. |
Dersin İçeriği
| - Tanınmış bir firma veya kurumda denetimli bir staj programına katılım. - Pratik problemlerin çözümünde bilgisayar mühendisliği ilkelerinin uygulanması. - Proje geliştirme için mühendislik araçlarının ve yazılımlarının kullanımı. - Profesyonel iş akışlarını ve uygulamaları gözlemleme ve adapte olma. - Tamamlanan görevleri, karşılaşılan zorlukları ve çıkarılan dersleri belgeleyen bir staj raporunun sunulması. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | BAU yapay zeka staj yönergesi: - https://bau.edu.tr/content/16130-internship - https://bau.edu.tr/icerik/15882-yapay-zeka-staj |
| Diğer Kaynaklar: | BAU artificial intelligence internship guidelines: - https://bau.edu.tr/content/16130-internship - https://bau.edu.tr/icerik/15882-yapay-zeka-staj |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Toplam | % | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 0 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % | |
| Toplam | % | |
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik, Fen Bilimleri ve Yapay Zeka Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilir. | 5 |
| 2) | Karmaşık Yapay Zeka sistemleri, platformları, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. | 4 |
| 3) | Karmaşık Yapay Zeka Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. | 4 |
| 4) | Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | 4 |
| 5) | Karmaşık Yapay Zeka Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için sayısal veya fiziksel deney tasarlar ve yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | 4 |
| 6) | İngilizce ve Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde İngilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanır; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır. | 5 |
| 7) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olur. | 5 |
| 8) | Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilinci sahibidir; Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgilidir. | 5 |
| 9) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir. | 5 |
| 10) | Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Yapay Zeka Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. | 5 |
| 11) | Yapay Zeka Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır. | 4 |