Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	Harita Mühendisliğinde Yapay Zeka
	İngilizce	Artificial Intelligence in Geomatics Engineering
Dersin Kodu	MYZ 305E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	8	2	2	-	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Muhammed Oğuzhan Mete
Dersin Amaçları		1. Yapay zekanın temel yöntemlerini ve konumsal verilerle ilişkilendirilmesini anlamak 2. Veri toplama ve analiz süreçlerini öğrenmek 3. Yazılım kütüphaneleri yardımıyla yapay zeka yaklaşımlarının teorisini ve uygulamalarını öğrenmek 4. Harita Mühendisliğinde karşılaşılan problemlerin çözümünde yapay zeka tekniklerini kullanma becerisi kazanmak
Dersin Tanımı		Yapay zekâ kapsamındaki temel konuların ve güncel uygulamaların aktarıldığı bu derste Harita Mühendisliği ile yapay zekanın kesiştiği alanlar vurgulanmaktadır. Bu ders, Harita Mühendisliği alanında yapay zeka tekniklerinin ve uygulamalarının incelenmesini ve geliştirilmesini amaçlar. Ders kapsamında, makine öğrenmesi, derin öğrenme, veri madenciliği, model geliştirme ve değerlendirme gibi yapay zeka tekniklerinin teorik altyapısına ve güncel yazılımlarla desteklenmesine odaklanılarak, kentsel/kırsal arazi yönetimi, planlama, çevresel izleme, akıllı tarım gibi çeşitli alanlardaki uygulamaları ele alınmaktadır.
Dersin Çıktıları		1. Analitik ve sayısal modellere alternatif olarak istatistiksel modelleri kullanabilme becerisi kazanmak 2. Konumsal verilerle çalışabilme yeteneği kazanmak 3. Harita Mühendisliği problemlerinin çözümüne destek olarak kullanabilecek yapay zeka yaklaşımlarını uygulayabilmek
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı		Gao, S., Hu, Y., & Li, W. (Eds.). (2023). Handbook of Geospatial Artificial Intelligence (1st ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003308423
Diğer Referanslar		Barber, David. Bayesian reasoning and machine learning. Cambridge University Press, 2012. • Russell, S., Norvig, P.: Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson 2020 • Ekman, Magnus. Learning deep learning: Theory and practice of neural networks, computer vision, natural language processing, and transformers using TensorFlow. Addison-Wesley Professional, 2021 • Grinstead, Charles Miller, and James Laurie Snell. Introduction to probability. American Mathematical Soc., 1997. • Arora, Jasbir Singh. Introduction to optimum design. Elsevier, 2004. • Scikit learn – User Guide • Pandas – Documentation

Dersler

Yardım

Hakkında