Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi
  • Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Pr. (İngilizce)
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Art. Int. and Mac. Le. Int. I (Ya. Ze. ve Ma. Öğ. St. I)
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • ÖÇ-PÇ İlişkisi
  • AKTS İş Yükü

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı YZMSJ3001 - Art. Int. and Mac. Le. Int. I (Ya. Ze. ve Ma. Öğ. St. I)
Ders Türü Zorunlu Dersler
Ders Dili İngilizce
Teori + Uygulama 0+2
AKTS 5.0
Öğretim Elemanları DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ NİHAL İNCE
Dersin Veriliş Biçimi Saha Çalışması, İş Yerinde Eğitim ve Pratik Uygulama (Yüz Yüze)
Dersin Önkoşulları Bölüm staj yönergesinde belirtilen başarı ve dönem (AKTS) şartlarını tamamlamış olmak.
Önerilen Dersler Veri Toplama ve İşleme, Algoritma Tasarımı ve Analizi, Denetimli Öğrenmenin Temelleri, Bilimsel Hesaplama Teknikleri, İstatistik.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar Eskişehir Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi / Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Staj Yönergesi; Staj yapılan kurumun teknik dokümantasyonları, yazılım kılavuzları ve proje yönetim rehberleri.
Okuma Listesi Staj projesinin gereksinimlerine göre ilgili açık kaynaklı kütüphane dokümantasyonları (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas vb.) ve sürüm kontrol sistemleri (Git/GitHub) kılavuzları.
Değerlendirme Staj Yeri Amiri Değerlendirme Formu (İşveren Anketi)Staj Raporu (Teknik Rapor ve Günlük) Staj Mülakatı / Sunumu (Bölüm Staj Komisyonu Değerlendirmesi)
Staj & Uygulama Öğrenciler, yapay zeka, makine öğrenmesi, veri bilimi veya yazılım geliştirme alanlarında faaliyet gösteren endüstriyel kuruluşlarda veya AR-GE merkezlerinde en az 20 iş günü zorunlu saha stajı yaparlar.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Staj süreçleri, bölüm staj yönergesi ve gerekli iş güvenliği kuralları hakkında bilgilendirme.
2. hafta Staj yapılacak kurumun organizasyonel yapısının, çalışma alanlarının ve BT/Yapay Zeka altyapısının incelenmesi.
3. hafta Kurum bünyesindeki profesyonel çalışma ortamına, mesleki etik kurallara ve kurumsal işleyişe uyum sağlama.
4. hafta Staj süresince üzerinde çalışılacak gerçek hayat probleminin/projesinin tanımlanması ve gereksinim analizi.
5. hafta Proje için gerekli olan veri toplama yöntemlerinin, veri kaynaklarının ve araçlarının belirlenmesi.
6. hafta Toplanan ham verilerin incelenmesi, keşifçi veri analizi (EDA) ve eksik/gürültülü verilerin temizlenmesi süreçleri.
7. hafta Yapay zeka ve makine öğrenmesi modelleri için veri ön işleme, normalizasyon ve öznitelik mühendisliği çalışmaları.
8. hafta Problemin çözümü için uygun makine öğrenmesi veya yapay zeka algoritmalarının/mimarilerinin seçilmesi ve tasarımı.
9. hafta Seçilen algoritmaların kurumsal standartlara ve kodlama kılavuzlarına uygun olarak prototip düzeyinde kodlanması.
10. hafta Geliştirilen yapay zeka modellerinin eğitilmesi, hiperparametre optimizasyonu ve hata analizi süreçleri.
11. hafta Geliştirilen modellerin endüstriyel başarı metrikleri kriterlerine göre test edilmesi ve performans değerlendirmesi.
12. hafta Elde edilen sonuçların yorumlanması, kurumsal sistemlerle entegrasyon olanaklarının analizi ve dökümantasyon.
13. hafta Staj boyunca yapılan tüm teknik çalışmaların ve kazanımların akademik standartlara uygun olarak raporlaştırılması.
14. hafta Staj raporunun (günlük ve teknik rapor) staj komisyonuna teslim edilmesi ve staj değerlendirme süreçlerinin tamamlanması.

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Gözlem
  • Alan Gezisi
  • Takım/Grup Çalışması
  • Gösterme
  • Uygulama - Alıştırma
  • Beyin Fırtınası
  • Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Üretken
  • Akılcı
  • Sorgulayan
  • Girişimci
  • Etik Kurallara Uyma
  • Takım halinde çalışabilme
  • Zamanı etkili kullanma
  • Eleştirel düşünebilme
  • Kurumsal bilgiyi uygulamaya dönüştürme
  • Kaliteye önem verme
  • Bilgiyi yönetme
  • Karar verme becerisi
  • Disiplinlerarası projelerde çalışma
  • Proje Tasarlama ve Yönetme
  • Uluslararası projelerde çalışma

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
Toplam (%) 0
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri