Endüstriyel Tasarım Mühendisliği
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Course General Introduction Information

Ders Kodu: ETM446
Course Name: Yapay Zeka ve Tasarım
Ders Yarıyılı: Bahar
Ders Kredileri:
AKTS
3
Öğretim Dili:
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Bölüm Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Ar.Gör. İBRAHİM UTBE DEMİR
Dersi Veren(ler):
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Bu ders, yapay zekanın tasarım sürecine nasıl entegre edilebileceğini ve tasarım süreçlerinde nasıl kullanılabileceğini kavramalarını sağlamayı hedeflemektedir.
Dersin İçeriği: Bu ders, yapay zeka teknolojileri ve tasarım arasındaki ilişkiler hakkında bilgi içerir. Ders, öğrencilere yapay zeka kavramlarıyla çeşitli yapay zeka tekniklerini aktarır. Ayrıca, yapay zeka destekli tasarım araçlarının kullanımı ve insan-makine etkileşimi konuları da ele alınarak, öğrencilerin yapay zekanın tasarıma nasıl entegre edilebileceği ve bu etkileşim bağlamında yenilikçi tasarımsal fikirlerle birlikte kullanıcı odaklı tasarımlar yapma konusunda yapay zeka desteğinin kullanılabilirliği hakkında da bilgi verir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Yapay zeka konusundaki temel teknik ve yöntemler konusunda bilgi sağlamak.
2) Yapay zeka yöntemlerini pratik problemlerin çözümünde kullanabilme becerisi.
3) Endüstriyel tasarım alanına yapay zeka çalışma modelinin entegresi.

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Yapay zeka ile tasarım Yok
2) Yapay zeka ve tasarım ilişkisini anlamak Yok
3) Yapay zeka tasarım modelleri Yok
4) Statik tasarım ürünleri için yapay zeka Yok
5) Hareketli tasarım ürünleri için yapay zeka Yok
6) Sanal, 3D ve yazılımsal tasarım için yapay zeka. Yok
7) Yapay zeka ve etkileşim tasarımı Yok
8) Vize Sınavı Yok
9) AR ve VR için Yapay Zeka Yok
10) Yapay zeka ile tasarımda etik problemi Yok
11) Yapay zeka ile tasarımda tasarımsal netlik ve çeşitleri Yok
12) Endüstriyel Tasarım Mühendisliğinde yapay zeka-insan ilişkisi Yok
13) Yapay zeka sistemlerini tasarlama Yok
14) Yapay zekanın ve endüstriyel tasarım mühendisliğinde yapay zeka kullanımının geleceği. Yok
15) Final Sınavı Yok

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Yok / None
Diğer Kaynaklar: 1. Neural Architecture: Design and Artificial Intelligence - Matias del Campo
2. Artificial Intelligence Art Design-An Extension Of My BrYZn - Xiaochuan Zhou

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Orta 3 En Yüksek
       
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Gelişen teknolojiye uyum sağlayarak, ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olma. 3
2) Edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanabilme. 3
3) Alanında edindiği ileri düzeydeki bilgi ve becerileri kullanarak verileri yorumlayabilme ve değerlendirebilme, sorunları tanımlayabilme, analiz edebilme, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirebilme. 3
4) Alanı ile ilgili ileri düzeydeki bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme. 3
5) Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alabilme. 3
6) Sorumluluğu altında çalışanların bir proje çerçevesinde gelişimlerine yönelik etkinlikleri planlayabilme ve yönetebilme. 2
7) Alanında edindiği ileri düzeydeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme, 2
8) Öğrenme gereksinimlerini belirleyebilme ve öğrenmesini yönlendirebilme. 3
9) Yaşamboyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirebilme. 3
10) Alanı ile ilgili konularda ilgili kişi ve kurumları bilgilendirebilme; düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme. 2
11) Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilme. 2
12) Toplumsal sorumluluk bilinci ile yaşadığı sosyal çevre için proje ve etkinlikler düzenleyebilme ve bunları uygulayabilme.
13) Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyi'nde kullanarak alanındaki bilgileri izleyebilme ve meslektaşları ile iletişim kurabilme.
14) Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilme. 3
15) Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçlarının duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket etme. 3
16) Sosyal hakların evrenselliği, sosyal adalet, kalite kültürü ve kültürel değerlerin korunması ile çevre koruma, iş sağlığı ve güvenliği konularında yeterli bilince sahip olma. 3

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Beyin fırtınası /Altı şapka
Bireysel çalışma ve ödevi
Ders
Ödev
Uygulama (Modelleme, Tasarım, Maket, Simülasyon, Deney vs.)
Web Tabanlı Öğrenme

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Ödev
Uygulama
Bireysel Proje
Bilgisayar Destekli Sunum

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ara Sınavlar 1 % 40
Final 1 % 60
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Aktiviteye Hazırlık Aktivitede Harçanan Süre Aktivite Gereksinimi İçin Süre İş Yükü
Ders Saati 14 4 56
Uygulama 4 6 24
Ara Sınavlar 1 5 5
Final 1 5 5
Toplam İş Yükü 90