Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 2 / Güz | ||||
| Ders Düzeyi | Önlisans | ||||
| Ders Türü | Seçmeli | ||||
| Bölümü | İNSANSIZ HAVA ARACI TEKNOLOJİSİ VE OPERATÖRLÜĞÜ | ||||
| Ön Koşul Dersleri | Yok | ||||
| Öğretim Sistemi | Örgün | ||||
| Ders Süresi | 14 Hafta | ||||
| Öğretim Elemanı | EMRAH UZUN (emrah.uzun@nevsehir.edu.tr) | ||||
| Diğer Öğretim Elemanı/Elemanları |
EMRAH UZUN, | ||||
| Öğretim Dili | Türkçe | ||||
| Sınıf Dışı Uygulama/Staj | Yok | ||||
| Dersin Amacı | |||||
| Bu dersin amacı, öğrencilere CBS’nin temel kavramlarını öğretmek, yapay zekâ yöntemlerini coğrafi verilere uygulayabilme becerisi kazandırmak ve gerçek hayat problemlerine mekânsal çözümler geliştirmelerini sağlamaktır. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) temel kavramlarını ve veri türlerini açıklar. |
PÇ-12 İnsansız hava aracı teknolojisiyle ilgili uygulamalar için gerekli teknik ve modern araçlar ile bilgisayar yazılımı ve bilişim-iletişim teknolojilerini kullanır. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-2 | CBS yazılımları ve Python kütüphaneleri ile coğrafi veri analizi gerçekleştirir. |
PÇ-12 İnsansız hava aracı teknolojisiyle ilgili uygulamalar için gerekli teknik ve modern araçlar ile bilgisayar yazılımı ve bilişim-iletişim teknolojilerini kullanır. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-3 | Yapay zekâ algoritmalarını, makine öğrenmesini ve derin öğrenmeyi coğrafi verilere uygular. |
PÇ-6 Meslek için gerekli hesaplamaları yaparken matematik bilgisini kullanır. PÇ-9 Alanıyla ilgili güncel gelişmeleri takip edebilme, araştırma, meslektaşları ve ekip arkadaşları ile paylaşabilme becerisine sahip olur. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-4 | Afet, tarım, ulaşım ve çevre gibi alanlarda CBS–Yapay zeka tabanlı çözümler geliştirir. |
PÇ-7 Sosyal hakların evrenselliğine değer veren, sosyal adalet bilincini kazanmış, iletişim, kalite yönetimi ve süreçleri, meslek etiği, girişimcilik, çevre koruma ve iş sağlığı ve güvenliği konularında bilgi sahibi olur. PÇ-13 Türkiye'de ve dünyada insansız hava araçlarına yönelik otoriteler tarafından gerçekleştirilen düzenlemeler, talimatlar ve coğrafi bilgi sistemleri kullanımı konularında bilgi sahibi olur. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-5 | CBS ve yapay zekâ entegrasyonunu kullanarak proje tasarlar, uygular ve sonuçlarını değerlendirir. |
PÇ-8 Edindiği bilgi ve becerileri bir işletmede uygular. PÇ-9 Alanıyla ilgili güncel gelişmeleri takip edebilme, araştırma, meslektaşları ve ekip arkadaşları ile paylaşabilme becerisine sahip olur. |
Yazılı Sınav |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| CBS’nin temel kavramları, veri modellerini ve analiz yöntemleri,Yapay zekâ algoritmalarının CBS verilerine uygulanması,Mekânsal büyük veri ve uzaktan algılama verilerinin Yapay Zeka ile işlenmesi, Afet yönetimi, tarım, ulaşım ve çevre gibi alanlarda CBS–Yapay Zeka tabanlı çözümler geliştirebilme,Öğrencilerin Python ve CBS yazılımlarını kullanarak küçük ölçekli projeler incelenmesi,CBS ile yapay zekânın gelecekteki rolünü kavrayarak yenilikçi uygulamalar geliştirme fikirleri | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | Giriş ve Temel Kavramlar -CBS’nin tanımı, bileşenleri ve tarihçesi -Yapay zekaya (YZ) giriş (makine öğrenmesi, derin öğrenme) -CBS – Yapay zeka ilişkisi: Neden birlikte kullanılmalı? | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 2 | -Veri toplama yöntemleri (uydu, drone, sensör) -Yapay zeka’nin veri ön işleme sürecindeki rolü | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 3 | -CBS Yazılımları ve Altyapıları -ArcGIS, QGIS gibi yazılımlar -Python kütüphaneleri (GeoPandas, Rasterio, GDAL) -Yapay zeka için gerekli ortam: TensorFlow, PyTorch | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 4 | -Veri Ön İşleme ve Temizleme Eksik/veri hatalarının düzeltilmesi -Coğrafi veri dönüşümleri (projeksiyon, koordinat sistemleri) -Yapay zeka’da veri temizlemenin önemi | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 5 | -Mekânsal Analiz Temelleri -Yapay zeka ile mekânsal görüntülerin çıkarılması | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 6 | -Makine Öğrenmesi ve CBS -Denetimli / denetimsiz öğrenme -Coğrafi veri sınıflandırmada ML algoritmaları -Uygulama: Arazi sınıflandırması | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 7 | -Yapay zeka ile bitki örtüsü, su kaynakları, şehirleşme analizi -Örnek: NDVI ile tarım arazisi tespiti | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | -Mekânsal büyük veri kavramı -Yapay zeka ile mekânsal veri madenciliği | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 10 | -Deprem, sel, yangın risk haritaları -Yapay zeka ile afet tahmini ve erken uyarı sistemleri Örnek: Yangın tespitinde drone + YZ | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 11 | -Trafik yoğunluğu analizi -Otonom araçlarda CBS ve Yapay zeka -Akıllı şehir planlamasında mekânsal Yapay zeka uygulamaları | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 12 | -Hassas tarım uygulamaları -Bitki hastalıklarının tespitinde Yapay zeka -Verimlilik tahmini ve mekânsal optimizasyon | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 13 | -Hava kalitesi, sıcaklık, yağış tahminleri -YZ ile iklim değişikliği senaryoları | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 14 | -Uydu görüntülerinden arazi değişim tespiti -Yapay zeka ile sel risk haritası üretimi | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 15 | -CBS ve YZ’nin geleceği (ChatGPT, GeoAI, otonom sistemler) -Dersin genel değerlendirmesi ve tartışma | Anlatım, Soru-Cevap, Beceri Geliştirme |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| 1 | “Coğrafi Bilgi Sistemleri: Temel Kavramlar ve Uygulamalar”, Yomralıoğlu, T. | |
| 2 | Coğrafi Bilgi Sistemleri - Prof.Dr. Vahap TECİM | |
| 3 | Li, D., Chen, J., & Baltsavias, E. (Eds.). (2020). Artificial intelligence in earth observations and geoinformatics. CRC Press. | |
| 4 | Aksoylu, Ü. (2024). Projelerle yapay zeka ve bilgisayarlı görü eğitim kitabı (608 s.). | |
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| Bilgisayar, Projeksiyon. | ||
| Ölçme Yöntemi | |||
| Yöntem | Hafta | Süre (Saat) | Katkı(%) |
| Ara Sınav | 8 | 1 | 40 |
| Diğer Ölçme Yöntemleri | |||
| 1.Sözlü Sınav | |||
| 2.Kısa Sınav (Quiz) | |||
| 3.Laboratuvar Sınavı | |||
| 4.Sunum | |||
| 5.Rapor | |||
| 6.Seminer | |||
| 7.Performans Ödevi | |||
| 8.Dönem Ödevi | |||
| 9.Proje | |||
| Final Sınavı | 16 | 1 | 60 |
| Öğrenci İş Yükü | |||
| İşlem Adı | Haftalık Saat | Sayı | İş Yükü |
| Haftalık Ders Saati (Teorik+Uygulama) | 3 | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma | |||
| a) Okuma | 1 | 10 | 10 |
| b) İnternette/Kütüphanede Tarama | 1 | 10 | 10 |
| c) Performans Ödevi | 0 | ||
| d) Seminer/Sunum/Rapor Hazırlama | 1 | 10 | 10 |
| e) Dönem Ödevi/Proje Hazırlama | 1 | 10 | 10 |
| Sözlü Sınav | 0 | ||
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | ||
| Laboratuvar Sınavı | 0 | ||
| Ara Sınav İçin Hazırlık | 3 | 6 | 18 |
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı İçin Hazırlık | 3 | 6 | 18 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| 0 | |||
| 0 | |||
| Toplam İş Yükü | 120 | ||