TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ |
| MADEN MÜHENDİSLİĞİ PR. | |
| Kod | MDS440 |
| Ad | Madencilikte Yapay Zeka Uygulamaları |
| Dönem | 2026-2027 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 8. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 2-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 3 AKTS |
| Yerel Kredi | 2 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Belirsiz |
| Tür | Normal |
| Etiket | S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. Ali Can ÖZDEMİR |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerinin madencilik sektöründe uygulanmasını öğretmek; veri analizi, cevher modelleme, üretim optimizasyonu, ekipman bakım tahmini ve karar destek sistemleri gibi alanlarda yapay zekanın kullanımını kavratmaktır.
Dersin İçeriği
Bu ders kapsamında yapay zeka ve makine öğrenmesine giriş, veri ön işleme teknikleri, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme yöntemleri, derin öğrenme temelleri ele alınacaktır.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Yapay Zekanın Madencilik ve Jeoteknik Mühendisliğindeki Uygulamaları (Hoang Nguyen, Xuan Nam Bui, Erkan Topal, Jian Zhou, Yosoon Choi, Wengang Zhang), 2023
Notlar
Ders Notları
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Yapay zeka ve makine öğrenmesinin temel kavramlarını açıklar. |
| ÖÇ02 | Madencilik verilerinin yapısını ve bu verilere uygun analiz yöntemlerini tanımlar. |
| ÖÇ03 | Veri ön işleme, veri temizleme ve özellik mühendisliği tekniklerini uygular. |
| ÖÇ04 | Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme algoritmalarını madencilik problemlerine uygular. |
| ÖÇ05 | Üretim optimizasyonu ve planlamasında veri odaklı yaklaşımlar geliştirir. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | PÇ1. (a) Matematik, fen bilimleri ve Maden Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; PÇ1.(b) bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi | |
| PÖÇ02 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | PÇ2. (a) Maden Mühendisliği alanında karmaşık problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; PÇ2. (b) bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | 4 |
| PÖÇ03 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | PÇ3. (a) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; PÇ3.(b) bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi: | |
| PÖÇ04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | PÇ4. (a) Maden Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik araçları seçme ve kullanma becerisi; PÇ4.(b) bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | 4 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | PÇ5. Maden Mühendisliğine özgü problemlerin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.: | |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | PÇ6. (a)Disiplin içi (Maden Mühendisliği) ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; PÇ6. (b) bireysel çalışma becerisi | |
| PÖÇ07 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | PÇ7. (a) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; PÇ7. (b) en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi: | |
| PÖÇ08 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | PÇ8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda bilinçli; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | PÇ9. Maden Mühendisliğinin etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | PÇ10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınma hakkında farkındalık.:. | |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | PÇ11. Maden Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın mühendislik alanındaki sorunları hakkında bilgi; Maden Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Madencilikte dijital dönüşüm ve yapay zekaya giriş | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Yapay zeka ve makine öğrenmesi temel kavramları | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Madencilik verilerinin yapısı ve veri ön işleme teknikleri | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Gözetimli öğrenme yöntemleri (regresyon, sınıflandırma) | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Gözetimsiz öğrenme yöntemleri (kümeleme, boyut indirgeme) | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Derin öğrenmeye giriş ve temel mimariler | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Sondaj verisi analizi ve cevher modelleme uygulamaları | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınavlar | Ders notları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Rezerv tahmini ve kaynak modelleme teknikleri | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Üretim planlama ve optimizasyon (AI tabanlı yaklaşımlar) | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Kestirimci bakım ve ekipman performans analizi | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Görüntü işleme ve kaya/cevher sınıflandırma | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Otonom madencilik sistemleri ve sensör teknolojileri | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Büyük veri, IoT ve GIS entegrasyonu | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Genel değerlendirme | Literatür tarama | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders Notları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notları | 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 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 6 | 6 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 16 | 16 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 78 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 3,12 | ||
| AKTS | 3 AKTS | ||