İstanbul Sağlık ve Teknoloji Üniversitesi
| 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: |
|
||||
| Öğretim Dili: | TR | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Ar.Gör. İBRAHİM UTBE DEMİR | ||||
| Dersi Veren(ler): | Altan Atik | ||||
| 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) Yapay zeka / yazar : Chris Anderson, Paul R. Daugherty, Richard A. D'aveni, Thomas H. Davenport, Niraj Dawar, Walter Frick, James E. Heppelmann, Marco Iansiti, Jon Kleinberg, Katrina Lake, Karim R. Lakhani, Michael Luca, Sendhil Mullainathan, Michael E. Porter, Rajeev Ronanki, H. James Wilson 2) Yapay zeka / yazar : Ajay Agrawal, Scott Berinato, Erik Brynjolfsson, Joquin Candela, Paul Daugherty, Chase Davenport, Thomas H. Davenport, Joshua Gans, Avi Goldfarb, Sophie Kleber, Mark Knickrehm, Vikram Mahidhar, Emma Martinho-Truswell, Andrew McAfee, Andrew NG, H. James Wilson, Roman V. Yampolskiy 3) Herkes için yapay zeka : yapay zekayı tanımak ve nasıl çalıştığını anlamak isteyenler için... / Zafer Demirkol 4) Makine öğrenmesi / Ethem Alpaydın |
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 | ||||||