of0
Export
ISPARTA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ
PROGRAM DERS BİLGİ PAKETİ
DERS İÇERİĞİ
Bölüm
Keçiborlu Meslek Yüksekokulu Otomotiv Teknolojisi
DERS BİLGİLERİ(Revizyon Tarihi:12.09.2025 17:17:00)
Ders Kodu
Ders Adı
Kredi Teorik+ Uygulama (Saat)
Kredi Toplam
AKTS
Yarı Yılı
OTO-3230
Yeni Nesil Otomobillerde Yapay Zeka
3,0
3,0
3,0
3. Yarıyıl
Dersin Dili
Türkçe
Ders Düzeyi
ÖNLİSANS TYYÇ:5.DÜZEY EQF-LLL:5.DÜZEY QF-EHEA:KISA DÜZEY
Dersin Türü
Zorunlu
Dersi Verenler
Öğr. Gör. Zeynep KOYUN
Dersin Yardımcıları
 
Ofis Yeri
Keçiborlu MYO
E-Posta
zeynepkoyun@isparta.edu.tr
Ofis Görüşme Saatleri
Perşembe 08:30-10:10
İş Telefonu
 
Dersin Amacı/Hedefleri
Otomotiv sektöründe yapay zekanın nasıl kullanıldığını ve geliştirilmekte olan teknolojilerin öğrencilere kazandırılması.
Dersin İçeriği
Temel Kavramlar, Otonom Araçlara Giriş, Sensörler ve Veri, Yapay Zeka ve Otomotiv Üretiminde Kullanımı, Otonom Araçlarda Yapay Zeka ve Karar Verme Süreçleri, Otonom Araçlarda İletişim Sistemleri, Otonom Araçlarda Güvenlik ve Sistemleri, Yapay Zeka Etiği ve Hukuki Düzenlemeler
Önkoşul Dersleri
 
Dersi İşleyiş Yöntemi
Yüz Yüze
DERSİN KATEGORİSİ
Dersin Kategorisi (Genel)
Katkı Düzeyi (%)
Temel/Alana Özgü Mesleki Ders
60
Uzmanlık/Program Dersi
0
Matematik ve temel bilimler
0
Genel Eğitim
0
Destek Dersi
0
Beceri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersi
20
Aktarılabilir Beceri Dersi
20
DERSİN KAZANIMLARI(Revizyon Tarihi:03.12.2024 10:48:00)
DK1
Otonom araçların temel kavramlarını ve bu teknolojilerin gelişimini tarihsel ve teknik bir bağlamda açıklayabilir.
DK2
Otonom araçların sensör ve veri toplama sistemlerinin çalışma prensiplerini analiz edebilir.
DK3
Yapay zekanın otomotiv üretim süreçlerindeki rolünü ve uygulamalarını tanımlayabilir.
DK4
Otonom araçlarda yapay zeka destekli karar verme süreçlerinin modellerini değerlendirebilir.
DK5
Otonom araçlar arasında ve altyapıyla olan iletişim sistemlerini (V2X) açıklayabilir ve bu sistemlerin önemini kavrayabilir.
DK6
Otonom araçlarda güvenlik sistemlerinin, siber güvenlik ve yolcu güvenliği açısından gerekliliklerini açıklayabilir.
DK7
Yapay zeka tabanlı otonom sistemlerde etik ve hukuki sorunları analiz edebilir.
DK8
Otonom sürüş algoritmalarını ve karar verme süreçlerini geliştirmek için kullanılan yöntemleri uygulayabilir.
DK9
Çeşitli senaryolar üzerinden otonom araç davranışlarını simüle ederek değerlendirebilir.
DK10
Gelecekteki ulaşım sistemlerinde otonom araçların sosyal, çevresel ve ekonomik etkilerini tartışabilir.