TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ (DR) | |
| Kod | OM602 |
| Ad | Otomotiv Mühendisliğinde Yapay Zekâ Uygulamaları |
| Dönem | 2026-2027 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Doktora Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. ERDİ TOSUN |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, otomotiv mühendisliği alanında yapay zekâ yöntemlerinin temel prensiplerini, veri odaklı modelleme yaklaşımlarını ve bu yöntemlerin araç sistemlerine entegrasyonunu öğrencilere kazandırmaktır.
Dersin İçeriği
Bu ders kapsamında otomotiv mühendisliğinde yapay zekâ uygulamaları ele alınmaktadır; yapay zekâ ve veri biliminin temel kavramları, otomotiv sektöründe dijital dönüşüm ve veri temelli karar verme süreçleri açıklanmakta, denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımları incelenmekte, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi temel yöntemler otomotiv verileri üzerinden analiz edilmektedir; veri toplama, veri ön işleme, özellik çıkarımı ve model geliştirme süreçleri ele alınmakta, zaman serisi verileri ve sensör tabanlı veri yapıları değerlendirilmektedir; büyük veri analitiği ve veri yönetimi kavramları incelenmekte, otonom sürüş, sürücü destek sistemleri ve araç içi sensör sistemlerinde yapay zekâ uygulamaları açıklanmakta, batarya yönetimi, enerji sistemleri ve arıza teşhis süreçlerinde veri odaklı yaklaşımlar değerlendirilmektedir; optimizasyon problemleri, karar destek sistemleri ve yapay zekâ tabanlı kontrol yaklaşımları ele alınmakta, simülasyon destekli modelleme ve dijital ikiz kavramı incelenmektedir; model performans değerlendirme, doğrulama ve karşılaştırma yöntemleri açıklanmakta, etik, güvenlik ve mühendislik uygulamalarındaki sınırlamalar tartışılmakta, güncel endüstriyel uygulamalar ve geleceğe yönelik gelişmeler değerlendirilerek öğrencilerin otomotiv mühendisliğinde yapay zekâ uygulamalarını teorik ve uygulama perspektifinde analiz edebilecek bilgi ve becerileri kazanmaları amaçlanmaktadır.
Dersin Ön Koşulu
Dersin ön koşulu bulunmamaktadır.
Kaynaklar
Rao S, AI and Generative AI for Automobile Engineering: Revolutionizing the Road and Future of Driving.
Notlar
Ders Notları
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Otomotiv mühendisliğinde yapay zekâ temel kavramlarını açıklar. |
| ÖÇ02 | Veri odaklı modelleme süreçlerini analiz eder. |
| ÖÇ03 | Farklı öğrenme yaklaşımlarını karşılaştırır. |
| ÖÇ04 | Sensör ve zaman serisi verilerini yorumlar. |
| ÖÇ05 | Otomotiv uygulamalarında yapay zekâ kullanım alanlarını değerlendirir. |
| ÖÇ06 | Model performansını değerlendirir ve doğrulama yöntemlerini uygular. |
| ÖÇ07 | Etik, güvenlik ve mühendislik kısıtlarını açıklar. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Otomotiv Mühendisliğinde uygulanan güncel teknikler, yöntemler ve bunların sınırlamaları hakkında kapsamlı bilgi sahibi olur. | 4 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Girişimcilik, sürdürülebilir kalkınma ve yenilikçilik konularında bilgi sahibi olur. | |
| PÖÇ03 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Lisans ve lisansüstü düzeyinde edinilen bilgileri genişleterek otomotiv mühendisliği alanında uygular. | |
| PÖÇ04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Otomotiv teknolojisi alanındaki uygulamalar için gerekli olan teknikleri tanır ve modern araçları kullanır. | 5 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Proje planlaması ve zaman yönetimi yaparak, alternatif çözüm yolları belirler. | |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Otomotiv Mühendisliği alanı ile ilgili yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir. | |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Çok disiplinli takımlarda yer alarak farklı alanlardan gelen bilgileri kendi alanıyla bütünleştirerek çözüm yöntemleri belirler. | |
| PÖÇ08 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bilimsel yöntemler kullanarak veri toplar, değerlendirir ve yorumlar. | |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Analiz, sentez, eleştirel değerlendirme yeteneklerini geliştirerek karmaşık problemleri bağımsız olarak çözer. | |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Modern tasarım yöntemleri ve araçları kullanarak bir süreci ya da bir sistemi tasarlar. | |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Otomotiv Mühendisliği alanı ile ilgili yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirme; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade ederek, en az bir yabancı dilde iletişim kurar. | |
| PÖÇ13 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Bilimsel araştırma sürecinde toplumsal, çevresel, bilimsel ve etik değerleri dikkate alır. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekâya Giriş ve Otomotivde Dijitalleşme | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 2 | Veri Yapıları ve Otomotiv Verileri | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 3 | Bataryalarda Isı Oluşumu | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 4 | Regresyon ve Sınıflandırma Yaklaşımları | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Kümeleme ve Veri Analizi | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Modelleme ve Tahmin Yaklaşımları | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Zaman Serisi Analizi | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınavlar | Referans kitaplar ve ders notları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Görüntü ve Sensör Verisi Analizi | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 10 | Sıralı Veri ve Dinamik Sistemler | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Otonom Araç Sistemleri | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Enerji ve Batarya Sistemlerinde Veri Analizi | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Arıza Teşhis ve Kestirimci Bakım | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Simülasyon ve Dijital İkiz | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Güncel Uygulamalar ve Gelecek Trendler | Referans kitaplar ve ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Referans kitaplar ve ders notları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Referans kitaplar ve ders notları | 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 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 1 | 10 | 10 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 20 | 20 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 40 | 40 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 154 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,16 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||