TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ |
| İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ PR. | |
| Kod | IMS478 |
| Ad | Yapay Zeka Destekli Yapı Analizi ve Tasarımı |
| Dönem | 2026-2027 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 8. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 1-2 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 2 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Belirsiz |
| Tür | Normal |
| Etiket | S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. AHMED KAMİL TANRIKULU |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, yapısal mühendislik alanında derinleşmiş bilgiye sahip inşaat mühendisliği öğrencilerine yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini yapısal analiz ve tasarım problemlerine uygulama becerisi kazandırmaktır. Ders kapsamında öğrenciler; veri odaklı yapısal analiz yöntemlerini öğrenir, deprem hasarı tahmini ve kırılganlık analizi gibi karmaşık mühendislik problemlerini yapay zeka ile çözer, yapısal tasarım optimizasyon algoritmalarını uygular ve bilgisayarlı görü yöntemleriyle yapısal sağlık izleme sistemleri geliştirir. Dersin sonunda öğrencilerin, yapay zeka destekli yapısal mühendislik uygulamalarını bağımsız olarak tasarlayıp hayata geçirebilecek donanıma sahip olmaları hedeflenmektedir.
Dersin İçeriği
Yapay zeka ve makine öğreniminin yapısal mühendisliğe uygulamaları; yapısal analiz problemlerinde veri odaklı yaklaşımlar; çelik, betonarme ve karma yapılarda makine öğrenimi ile kapasite ve dayanım tahmini; deprem mühendisliğinde yapay zeka uygulamaları: hasar tahmini, kırılganlık analizi ve zemin-yapı etkileşimi; yapısal tasarım optimizasyonu: genetik algoritmalar, evrimsel hesaplama ve çok amaçlı optimizasyon; bilgisayarlı görü ile yapısal hasar tespiti ve sağlık izleme; doğal dil işleme ile teknik şartname ve standart analizi; BIM entegrasyonu ve yapısal tasarımda üretken yapay zeka; yapay zekanın yapısal mühendislikte etik ve mesleki boyutları.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Dersin haftalık ders notları ve uygulama materyalleri öğretim üyesi tarafından hazırlanarak ders platformu üzerinden paylaşılacaktır.
Notlar
1. Géron, A. (2022). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (3. Baskı). O'Reilly Media. 2. Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. (Ücretsiz: deeplearningbook.org) 3. Chollet, F. (2021). Deep Learning with Python (2. Baskı). Manning Publications. 4. McKinsey Global Institute. (2020). The Next Normal in Construction: How Disruption is Reshaping the World's Largest Ecosystem. McKinsey & Company. (Ücretsiz PDF: mckinsey.com) 5. Autodesk & Deloitte. (2023). State of Data Capabilities in Construction. Autodesk. (Ücretsiz PDF: autodesk.com) 6. Journal of Structural Engineering (ASCE) — YZ özel sayıları 7. Engineering Structures (Elsevier) — Yapay zeka ve yapısal mühendislik makaleleri 8. Automation in Construction (Elsevier) — Yapay zeka ve inşaat teknolojileri makaleleri 9. Google Colab: colab.research.google.com 10. Kaggle veri setleri ve yarışmaları: kaggle.com 11. OpenSeesWiki — Yapısal analiz açık kaynak platformu: opensees.ist.berkeley.edu/wiki 12. PEER NGA-West2 Deprem Veri Tabanı: ngawest2.berkeley.edu 13. AFAD Açık Veri Portalı: afad.gov.tr
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Yapay zeka ve makine öğreniminin yapısal mühendislik problemlerine uygulanabilirliğini değerlendirir; uygun yöntem ve algoritmaları seçer. |
| ÖÇ02 | Çelik, betonarme ve karma yapılar için veri odaklı kapasite ve dayanım tahmin modelleri geliştirir ve doğrular. |
| ÖÇ03 | Deprem mühendisliği problemlerinde makine öğrenimi kullanarak hasar tahmini ve kırılganlık analizi yapar. |
| ÖÇ04 | Yapısal tasarım optimizasyonu için genetik algoritmalar ve evrimsel hesaplama yöntemlerini uygular. |
| ÖÇ05 | Bilgisayarlı görü yöntemleriyle yapısal hasar tespiti ve yapısal sağlık izleme sistemleri geliştirir. |
| ÖÇ06 | BIM verilerini yapay zeka ile entegre ederek yapısal tasarım ve analiz iş akışları oluşturur. |
| ÖÇ07 | Gerçek bir yapısal mühendislik problemini tanımlar, uygun YZ yöntemini seçer ve çözümü teknik rapor ile sunum olarak paylaşır. |
| ÖÇ08 | Yapay zekanın yapısal mühendislikte etik boyutlarını, sınırlılıklarını ve mesleki sorumluluklarını tartışır. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Matematik, fen bilimleri ve İnşaat Mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | 3 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karmaşık İnşaat Mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | 5 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | 5 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İnşaat Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | 5 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karmaşık İnşaat Mühendisliği problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | 4 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | 4 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | 4 |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | 3 |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İnşaat Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Giriş: Yapay Zekanın Yapısal Mühendisliğe Etkisi; Temel Kavramlar (AI, ML, DL); Derste Kullanılacak Araçlar ve Yazılımlar | Google Colab hesabınızın çalıştığını test ediniz (colab.research.google.com). ChatGPT veya Claude.ai'da ücretsiz hesap oluşturunuz. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Gösteri |
| 2 | Makine Öğrenimine Hızlı Giriş: Algoritmalar, Veri Tipleri, Python ve Google Colab; Yapısal Mühendislikte Veri Analizi | Pandas ve NumPy kütüphanelerinin temel fonksiyonlarını inceleyiniz. Kaggle.com'da ücretsiz hesap oluşturunuz. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama |
| 3 | Betonarme Yapılarda Makine Öğrenimi: Beton ve Donatı Çeliği Dayanım Tahmini; Regresyon ve Ensemble Modeller | Random Forest ve Gradient Boosting algoritmalarını araştırınız. Betonarme malzeme davranışı konusunu gözden geçiriniz. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 4 | Çelik ve Karma Yapılarda Kapasite Tahmini: Kesit ve Sistem Düzeyinde Makine Öğrenimi Modelleri | Çelik yapı kesit kapasitesi hesabı konusunu gözden geçiriniz. Ders platformundan paylaşılan çelik yapı veri setini indiriniz. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 5 | Deprem Mühendisliğinde YZ — I: Hasar Tahmini ve Sınıflandırma; PEER NGA-West2 Veri Tabanının Kullanımı | PEER NGA-West2 veri tabanına (ngawest2.berkeley.edu) giriş yaparak arayüzü tanıyınız. Deprem hasar sınıflandırması kavramını araştırınız. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 6 | Deprem Mühendisliğinde YZ — II: Kırılganlık Analizi ve Zemin-Yapı Etkileşimi; OpenSees ile Entegrasyon | Kırılganlık eğrisi kavramını araştırınız. OpenSeesWiki'yi (opensees.ist.berkeley.edu/wiki) inceleyiniz. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 7 | Yapısal Tasarım Optimizasyonu — I: Genetik Algoritmalar ve Evrimsel Hesaplama; Boyut Optimizasyonu Uygulamaları | Genetik algoritma kavramını araştırınız. Python'da DEAP veya pymoo kütüphanelerini inceleyiniz. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınavlar | 1-7. hafta konularını gözden geçiriniz. Ödevleri ve notlarınızı tekrar ediniz. | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Yapısal Tasarım Optimizasyonu — II: Çok Amaçlı Optimizasyon; Maliyet, Ağırlık ve Güvenilirlik Optimizasyonu | Çok amaçlı optimizasyon ve Pareto cephesi kavramlarını araştırınız. Ders platformundan paylaşılan optimizasyon veri setini indiriniz. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Bilgisayarlı Görü ile Yapısal Hasar Tespiti: Derin Öğrenme Modelleri, Çatlak ve Korozyon Tespiti | Evrişimli sinir ağları (CNN) konusunu gözden geçiriniz. Roboflow hesabınıza giriş yaparak arayüzü tanıyınız. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 11 | Yapısal Sağlık İzleme: Sensör Verisi, Titreşim Analizi ve Anomali Tespiti; Gerçek Köprü ve Bina Uygulamaları | Yapısal sağlık izleme (SHM) kavramını araştırınız. Ders platformundan paylaşılan köprü sensör veri setini indiriniz. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 12 | BIM Entegrasyonu ve Üretken YZ: IFC Verisiyle Yapısal Analiz Otomasyonu; Generative Design ile Yapısal Optimizasyon | Autodesk Forma öğrenci lisansınızın aktif olduğunu kontrol ediniz. IFC veri formatını gözden geçiriniz. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama, Beyin Fırtınası |
| 13 | Doğal Dil İşleme ile Teknik Şartname ve Standart Analizi; Büyük Dil Modelleri ile Yapısal Mühendislik Uygulamaları | Doğal dil işleme (NLP) temel kavramlarını araştırınız. ChatGPT veya Claude ile bir yapısal mühendislik sorusu üzerinde deneme yapınız. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Gösteri, Alıştırma ve Uygulama |
| 14 | Yapay Zekanın Yapısal Mühendislikte Etik ve Mesleki Boyutları; Güvenilirlik, Sorumluluk ve Standartlar; Dönem Projesi Sunumları (1. Grup) | Dönem projenizi sunuma hazır hale getiriniz. Yapısal mühendislikte YZ kullanımına ilişkin bir etik tartışma makalesi okuyunuz. | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 15 | Dönem Projesi Sunumları (2. Grup); Dersin Genel Değerlendirmesi; Yapısal Mühendisliğin Geleceği ve Kariyer Yönelimleri | Dönem projenizi sunuma hazır hale getiriniz. Diğer grupların sunumlarını değerlendirmek için not alma formatı hazırlayınız. | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Tüm dönem konularını, ödevlerinizi ve ders notlarını gözden geçiriniz. | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Tüm dönem konularını, lab ödevlerini ve ders notlarını gözden geçiriniz. | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 4 | 56 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 4 | 5 | 20 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 3 | 3 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 124 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,96 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||