TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ |
| GIDA MÜHENDİSLİĞİ PR. | |
| Kod | IG117 |
| Ad | Computer Aided Engineering |
| Dönem | 2026-2027 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 1. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 2-2 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 3 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Belirsiz |
| Tür | Normal |
| Etiket | Z Zorunlu |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Sinan KEYİNCİ |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Dr. Öğr. Üyesi Sinan KEYİNCİ
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, öğrencilerin gıda mühendisliği problemlerinin çözümünde bilgisayar destekli mühendislik araçlarını kullanabilme becerilerini geliştirmektir. Öğrencilerin algoritmik düşünme, sayısal hesaplama, veri analizi, görselleştirme, proses simülasyonu ve mühendislik yorumu konularında temel beceriler kazanması hedeflenmektedir. Ders ayrıca yapay zekâ destekli mühendislik yaklaşımlarını tanıtmayı ve hesaplamalı yöntemler ile yapay zekâ araçlarının mühendislik uygulamalarında etik, güvenilir ve sorumlu kullanımına ilişkin farkındalık kazandırmayı amaçlamaktadır.
Dersin İçeriği
Bu ders, gıda bilimi ve teknolojisi ile ilgili mühendislik problemlerinin çözümünde bilgisayar destekli mühendislik araçlarının kullanımını tanıtmaktadır. Ders kapsamında temel hesaplamalı düşünme, veri işleme, sayısal hesaplama, görselleştirme, proses modelleme ve simülasyon konuları MATLAB ve benzeri mühendislik yazılımları üzerinden ele alınacaktır. Isı transferi, akışkanlar mekaniği, karıştırma, kurutma, enerji dengesi, kalite kontrol ve proses optimizasyonu gibi gıda mühendisliği örnekleri ders boyunca uygulamalı olarak kullanılacaktır. Ders kapsamında öğrenciler ayrıca yapay zekâ destekli mühendislik uygulamaları ile tanıştırılacaktır. Temel makine öğrenmesi kavramları, veriye dayalı tahmin, görüntü tabanlı kalite değerlendirme, yapay zekâ destekli kodlama ve yapay zekâ araçlarının mühendislik uygulamalarında sorumlu kullanımı ele alınacaktır.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
1.Stephen J. Chapman, MATLAB Programming for Engineers, son baskı. 2.Ders notları ve yardımcı materyaller. 3.Mühendislik uygulamaları için veri analizi, makine öğrenmesi ve görüntü işleme konularına ilişkin giriş düzeyinde kaynaklar.
Notlar
Öğrencilerin MATLAB programını kurmaları gerekmektedir. Veri Analizi, Görüntü İşleme ve Eğri Uydurma araç kutularının yüklü olması önerilir. Öğrenci lisansı tavsiye edilmektedir.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Bilgisayar destekli mühendislik araçlarının gıda mühendisliği uygulamalarındaki yerini ve önemini açıklar. |
| ÖÇ02 | Mühendislik problemlerinin çözümünde temel algoritmik düşünme ve hesaplamalı problem çözme yaklaşımını kullanır. |
| ÖÇ03 | MATLAB veya benzeri hesaplama araçlarını kullanarak sayısal hesaplama, veri analizi ve görselleştirme işlemleri yapar. |
| ÖÇ04 | Gıda mühendisliği ile ilgili deneysel ve proses verilerini düzenler, analiz eder ve mühendislik açısından yorumlar. |
| ÖÇ05 | Isı transferi, akışkan akışı, karıştırma, kurutma ve enerji dengesi gibi temel gıda mühendisliği problemlerini bilgisayar destekli yöntemlerle çözer. |
| ÖÇ06 | Eğri uydurma, regresyon ve temel optimizasyon yöntemlerini gıda mühendisliği uygulamalarında kullanır. |
| ÖÇ07 | Yapay zekâ ve makine öğrenmesi yaklaşımlarının gıda mühendisliğinde veri tahmini, proses izleme ve kalite kontrol amaçlı kullanımını açıklar. |
| ÖÇ08 | Bilgisayar destekli ve yapay zekâ destekli mühendislik sonuçlarının güvenilirliğini, sınırlılıklarını ve etik kullanımını değerlendirir. |
| ÖÇ09 | Hesaplama sonuçlarını grafik, tablo ve teknik açıklamalarla raporlar ve sunar. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Matematik, fen bilimleri ve Gıda Mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık Mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |
| PÖÇ01 | - | ||
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Gıda Mühendisliği ve teknolojisi alanlarındaki karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | 5 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Gıda Mühendisliğinde karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Gıda Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | 5 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Gıda Mühendisliği alanında karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | 4 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Disiplin içi (Gıda Mühendisliği) ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; Gıda Mühendisliği alanında etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; Gıda Mühendisliği alanında bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | 4 |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Etik ilkelerine uygun davranma, Gıda Mühendisliği alanında mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Gıda Mühendisliği alanında proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Gıda Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın Gıda Mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; Gıda Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Gıda Mühendisliğinde Bilgisayar Destekli Mühendisliğe giriş. Temel kavramlar, mühendislik problemi çözme ve hesaplamalı düşünme. | Ders izlencesi ve temel kavramlar incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | MATLAB ve hesaplamalı mühendislik ortamlarına giriş. Arayüz, değişkenler, operatörler ve temel hesaplamalar. | MATLAB arayüzü ve temel komutlar incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Vektörler, matrisler ve diziler. Veri düzenleme ve mühendislik problemleri için temel matris işlemleri. | Vektör, matris ve temel işlemler tekrar edilir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Programlama temelleri. Script dosyaları, fonksiyonlar, döngüler ve koşullu ifadeler. | Script, fonksiyon, döngü ve koşullu ifadeler incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Gösterip Yaptırma |
| 5 | Veri aktarma, dışa aktarma ve ön işleme. Gıda mühendisliği deney ve proses verileri ile çalışma. | Örnek veri dosyaları ve veri aktarma işlemleri incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama |
| 6 | Veri görselleştirme. Deneysel verilerin çizdirilmesi, özel grafikler, proses değişkenlerinin karşılaştırılması ve teknik yorum. | Grafik çizimi ve veri görselleştirme notları incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama |
| 7 | Mühendislik problemlerinin sayısal çözümü. Doğrusal olmayan denklemlerin çözümü ve gıda proseslerinde temel sayısal uygulamalar. | Sayısal çözüm örnekleri incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Proje Temelli Öğrenme |
| 8 | Ara Sınavlar | Ara sınav için önceki konular tekrar edilir. | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Eğri uydurma, regresyon ve parametre tahmini. Kurutma, ısıtma, soğutma ve kalite verilerinden uygulama örnekleri. | Eğri uydurma ve regresyon notları incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Gıda mühendisliğinde optimizasyon. Proses parametrelerinin optimizasyonu ve eğri altında kalan alan hesaplamaları. | Optimizasyon örnekleri incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Isı transferi ve enerji dengesi uygulamaları. Temel gıda proses problemlerinin bilgisayar destekli çözümü. | Isı transferi ve enerji dengesi konuları tekrar edilir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Akışkan akışı, karıştırma ve basınç kaybı uygulamaları. Temel bilgisayar destekli hesaplamalar ve mühendislik yorumu. | Akışkan akışı ve basınç kaybı notları incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Gıda mühendisliğinde yapay zekâya giriş. Temel makine öğrenmesi kavramları, veriye dayalı tahmin ve proses izleme. | Yapay zekâ ve makine öğrenmesi giriş notları incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Gösterip Yaptırma |
| 14 | Yapay zekâ destekli kalite kontrol ve görüntü tabanlı uygulamalar. Gıda sınıflandırma, hata tespiti ve görsel kontrol örnekleri. | Görüntü işleme ve kalite kontrol örnekleri incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Yapay zekânın sorumlu kullanımı ve final uygulama çalışması. Güvenilirlik, etik, sınırlılıklar, raporlama ve sunum. | Yapay zekânın etik kullanımı ve raporlama notları incelenir. | Öğretim Yöntemleri: Gösterip Yaptırma |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Dönem sonu sınavı için tüm konular tekrar edilir. | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Dönem sonu sınavı için uygulama örnekleri tekrar edilir. | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 4 | 56 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 8 | 1 | 8 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 2 | 3 | 6 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 2 | 2 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 75 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 3,00 | ||
| AKTS | 3 AKTS | ||