| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Nesnelerin İnterneti | CENG 483 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. "Nesnelerin İnterneti" teriminin farklı bağlamlarda tanımını ve kullanımını açıklayabilmek |
| 2. IoT katmanları arasında ayrım yapabilmek ve her katmanda kullanılan temel teknolojilere ve protokollere aşina olmak |
| 3. Prototipleme, programlama ve veri analizi içeren eksiksiz, çalışan bir IoT sistemi oluşturabilmek ve test edebilmek |
| 4. Tipik bir IoT sisteminde büyük veri, bulut bilişim ve veri analitiğinin rolünü anlayabilmek |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders, öğrencilere Nesnelerin İnterneti (IoT) sistemleri kurmak için gerekli bilgi ve becerileri kazandırmak üzere tasarlanmıştır. Eğitim boyunca IoT yığınının farklı seviyelerinde kullanılan temel teknolojiler ve bunların eksiksiz IoT sistemleri oluşturmak için nasıl entegre edildikleri incelenerek bir sistem mühendisliği yaklaşımı benimsenmektedir. Eğitim sırasında farklı tedarikçilerden çeşitli cihazlar, platformlar ve yazılım araçları tanıtılacaktır.
|
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Öğrencilerin konuları daha iyi anlamalarını sağlamak amacı ile üretken yapay zeka uygulamalarını kullanmaları teşvik edilmektedir. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | IoT tanımları: genel bakış, uygulamalar, potansiyeller ve zorluklar |
| 2 | IoT ağ mimarisi ve tasarımı |
| 3 | Akıllı nesneler |
| 4 | Akıllı nesneleri bağlamak |
| 5 | IoT için veri erişimi ve dağıtık işleme |
| 6 | IoT için veri ve analiz |
| 7 | Bulut ve IoT entegrasyonu |
| 8 | IoT için makine öğrenmesi |
| 9 | IoT için dağıtık yapay zeka |
| 10 | IoT güvenliği |
| 11 | Kişisel ve ev kullanımı için IoT |
| 12 | Endüstriyel IoT için yapay zeka |
| 13 | Akıllı şehir IoT için yapay zeka |
| 14 | Proje sunumları |
| |
| Kaynaklar: |
| Amita Kapoor. Hands-On Artificial Intelligence for IoT: Expert machine learning and deep learning techniques for developing smarter IoT systems. Packt Publishing. 2019. ISBN: 1788836065.
Maciej Kranz. Building the Internet of Things: Implement New Business Models, Disrupt Competitors, Transform Your Industry. Wiley. 2016. ISBN: 9781119285663. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| David Hanes, Gonzalo Salgueiro, Patrick Grossetete, Robert Barton, Jerome Henry. IoT Fundamentals: Networking Technologies, Protocols, and Use Cases for the Internet of Things. Cisco Press. 2017. ISBN: 978-1-58714-456-1. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Bu ders her hafta üç saatlik dersten oluşmaktadır. Her öğrenci, derse katılsın ya da katılmasın, tüm duyurulardan, ödevlerdeki değişikliklerden ve sınıfta verilen diğer bilgilerden sorumludur. Eğitmen, dönem boyunca ders programında gerekli gördüğü değişiklikleri duyurabilir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 4 | %10 |
| Ara Sınav | 1 | %20 |
| Proje | 1 | %40 |
| Final Sınavı | 1 | %30 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 4 | 4,00 | 16,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 20,00 | 20,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 1 | 20,00 | 20,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 30,00 | 30,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | 4 |
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi. | 4 |
| 3 | Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 3 |
| 4 | Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | 4 |
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | 2 |
| 6 | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 0 |
| 7 | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | 0 |
| 8 | Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | 2 |
| 9 | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | 1 |
| 10 | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | 1 |
| 11 | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | 2 |