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
  • Bilişim Teknolojileri Meslek Yüksekokulu
  • Mimarlık ve Şehir Planlama Bölümü
  • Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Programı
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Yapay Zekâ
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • ÖÇ-PÇ İlişkisi
  • AKTS İş Yükü

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı UCS2006 - Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Yapay Zekâ
Ders Türü Zorunlu Dersler
Ders Dili Türkçe
Teori + Uygulama 2+2
AKTS 5.0
Öğretim Elemanları ÖĞRETİM GÖREVLİSİ DOKTOR GÖKBEN ADANA KARAAĞAÇ
Dersin Veriliş Biçimi Yüz Yüze
Dersin Önkoşulları Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler -
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar - Öğretim elemanı tarafından hazırlanan ders sunumları ve notları.
Okuma Listesi -https://www.esri.com/en-us/capabilities/geoai/overview-https://www.esri.com.tr/tr-tr/yetenekler/geoai/genel-bakis-https://mediaspace.esri.com/media/t/1_817aonzk
Değerlendirme 1 Ara Sınav, 1 Final ve 1 Ödev
Staj & Uygulama - Program kapsamında zorunlu staj uygulaması bulunmaktadır.- Ders kapsamında uygulama yapılacaktır. Öğrenciler, CBS yazılımları ve ilgili diğer araçları kullanarak ders içeriğine uygun uygulamalı çalışmalar gerçekleştireceklerdir.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Yapay Zekâya Giriş: Yapay zekâ kavramı, Gelişimi.
2. hafta Yapay Zekânın Alt Alanları: Makine öğrenmesi, Derin öğrenme, Doğal dil işleme.
3. hafta Yapay Zekâ Uygulama Araçları: Metin, Görüntü, Sunum ve içerik üretme araçları.
4. hafta Üretken Yapay Zekâ ve Güncel Uygulamaları: Temel kavramlar, Çalışma mantığı, Türleri.
5. hafta Mekânsal Problemlerde Yapay Zekâ: Mekânsal problemlerin tanımı, Sınıflandırma, Tahminleme, Desen tanıma, Veri toplama, Veri hazırlama, Model oluşturma, Sonuçların yorumlanması.
6. hafta Yapay Zekâ İçin Mekânsal Veri: Mekânsal veri ve türleri, Veri kalitesi.
7. hafta CBS’de Yapay Zekâ Kullanımı: Yapay zekânın coğrafi veri ile kullanımı, Mekânsal problemlerde yapay zekâ, CBS ve yapay zekâ ilişkisi, Uygulama alanları.
8. hafta CBS Tabanlı Yapay Zekâ Araçları: Uydu görüntüsü analizi araçları, Harita tabanlı analiz araçları, Kodsuz ve düşük kodlu uygulamalar.
9. hafta Yapay Zekâda Etik ve Veri Güvenliği: Veri gizliliği, Veri güvenliği, Güvenilirlik, Sorumlu yapay zekâ kullanımı.
10. hafta İnşaat ve Şehir Planlama Örnekleri.
11. hafta Afet ve Acil Durum Yönetimi Örnekleri.
12. hafta Ulaşım ve Trafik Analizi Örnekleri.
13. hafta Kentsel Hizmetler ve Belediye Örnekleri.
14. hafta Güncel Uygulamalar ve Yeni Teknolojiler.

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Gösterme
  • Uygulama - Alıştırma
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Üretken
  • Akılcı
  • Sorgulayan
  • Etik Kurallara Uyma
  • Problem çözme
  • Bilgiyi yönetme

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