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. II (Ya. Ze. ve Ma. Öğ. St. II)
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • ÖÇ-PÇ İlişkisi
  • AKTS İş Yükü

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı YZMSJ4001 - Art. Int. and Mac. Le. Int. II (Ya. Ze. ve Ma. Öğ. St. II)
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 II süreçleri, ileri düzey teknik beklentiler ve kurumsal AR-GE odaklı staj yönergesi hakkında bilgilendirme.
2. hafta Staj yapılan kurumun büyük ölçekli veri mimarisinin, yapay zeka üretim hatlarının (production pipelines) ve işlemci altyapısının (GPU/Bulut sistemleri) incelenmesi.
3. hafta Kurumun kullandığı ileri düzey yapay zeka proje yönetimi araçlarına, sürüm kontrol standartlarına (Git akışları) ve CI/CD süreçlerine uyum sağlama.
4. hafta Staj kapsamında çözülmesi hedeflenen karmaşık endüstriyel problemin tanımlanması, literatür taraması ve ileri düzey mimari gereksinim analizi.
5. hafta Büyük ölçekli veya karmaşık (görsel, metinsel, sensor vb.) veri setlerinin kurumsal veri tabanlarından veya veri göllerinden (Data Lake) güvenli şekilde çekilmesi ve boru hatlarının kurulması.
6. hafta İleri düzey veri ön işleme, veri çoğaltma (data augmentation), gürültü azaltma ve karmaşık veri setlerinin yapılandırılması süreçleri.
7. hafta Problem türüne göre modern derin öğrenme (CNN, RNN, LSTM), doğal dil işleme veya pekiştirmeli öğrenme modellerinin mimari tasarımı.
8. hafta Geliştirilen ileri düzey modellerin transfer öğrenmesi (transfer learning) veya sıfırdan mimari kurgulanarak kurumsal GPU/Bulut altyapısında eğitilmesi.
9. hafta Derin öğrenme modellerinde aşırı öğrenmeyi engelleme (Regularization, Dropout), hiperparametre ayarı ve gradyan optimizasyon süreçlerinin yürütülmesi.
10. hafta Eğitilen ileri düzey modellerin karmaşıklık, doğruluk, bellek kullanımı ve çalışma hızı (inference time) kriterlerine göre analiz edilmesi ve hata analizi.
11. hafta Geliştirilen modellerin canlıya alınma (deployment/MLOps) süreçlerinin, API entegrasyonlarının veya mikroservis mimarilerinin planlanması ve simülasyonu.
12. hafta Çözümün endüstriyel sistemlerle entegrasyonu, ölçeklenebilirlik analizleri ve kurumsal teknik dokümantasyonun tamamlanması.
13. hafta Staj boyunca yürütülen tüm ileri düzey mühendislik ve modelleme faaliyetlerinin akademik kurallara uygun olarak raporlaştırılması.
14. hafta İleri düzey teknik kazanımları içeren Staj II Raporunun komisyona sunulması ve ders 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