|
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. |