Dersin Ayrıntıları

Yarıyıl	Kodu	Adı	T+U+L	Kredi	AKTS	Son Güncelleme Tarihi
8	BLMS411	Sistem Modelleme ve Simülasyon Teknikleri	3+0+0	3	5	10.11.2025

Dersin Detayları

Dersin Dili	Türkçe
Dersin Düzeyi	Lisans
Bölümü / Programı	Bilgisayar Mühendisliği
Öğrenim Türü	Örgün Öğretim
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli	Yüz Yüze
Dersin Amacı	Öğrencilere model tabanlı tasarım ve yapay zekâ alanlarında temel bilgi ve beceriler kazandırmak, gereksinim yönetimi süreçlerini öğretmek, kontrol sistemleri tasarımı ve yapay zekâ uygulamaları konularında yetkinlik sağlamak, model doğrulama ve test süreçlerini öğretmek, gömülü yazılım geliştirme ve yapay zekâ entegrasyonu konularında bilgi ve deneyim kazandırmak, son olarak da sektörel uygulamaları ve ileri teknolojiyi öğrencilere sunarak uygulamalı projeler geliştirme becerisi kazandırmaktır.
Dersin İçeriği	14 haftalık süreç boyunca model tabanlı tasarım ve yapay zekâ konularının ayrıntılı olarak ele alındığı bir programı kapsar. İlk haftalarda gereksinim yönetimi ve sistem seviyesi tasarımın temelleri üzerinde durulurken, ardından sistem modelleme teknikleri, yapay zekâ temelleri ve kontrol sistemleri tasarımı gibi konular detaylı bir şekilde incelenir. Daha sonraki haftalarda ise model doğrulama, test süreçleri, gömülü yazılım geliştirme ve yapay zekâ entegrasyonu gibi pratik uygulamalara odaklanılır. Bu süreç içerisinde öğrenciler, modelleme araçlarını kullanarak gerçek dünya problemlerini çözmek için yapay zekâ tekniklerini nasıl entegre edebileceklerini öğrenirler.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları	Yok
Dersin Koordinatörü	Dr. Öğretim Üyesi
Dersi Verenler	Doktor SEBAHATTİN BABUR
Dersin Yardımcıları	Yok
Dersin Staj Durumu	Yok

Ders Kaynakları

Kaynaklar	“Model-Based Design for Embedded Systems”, (Gabriela Nicolescu, Pieter J. Mosterman, 2010)
Ders Notları	“Model-Based Design for Embedded Systems”, (Gabriela Nicolescu, Pieter J. Mosterman, 2010) kitabı ile "Deep Learning" (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, MIT Press, 2016) gibi referans kitaplar yer alabilir. Ayrıca, ders materyalleri ve kaynakları olarak MATLAB/Simulink kullanımıyla ilgili çevrimiçi dokümanlar, makaleler ve video dersler de öğrencilere destek olabilir.

Ders Yapısı

Matematik ve Temel Bilimler	%30
Mühendislik Bilimleri	%30
Mühendislik Tasarımı	%10
Alan Bilgisi	%30

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri

Yarıyıl Çalışmaları	Sayısı	Katkı
Ara Sınav	1	% 20
Ödev	1	% 25
Proje	1	% 15
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	% 40
Toplam :	4	% 100

AKTS Hesaplama İçeriği

İş Yükü	Sayısı	Süre	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi	14	3	42
Sınıf Dışı Ç. Süresi	14	2	28
Ödevler	8	2	16
Ara Sınavlar	1	10	10
Proje	1	10	10
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	15	15
Toplam İş Yükü			AKTS Kredisi : 5 121

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:

Sıra No	Açıklama
1	Öğrenciler, mühendislik ve matematik bilgilerini kullanarak karmaşık sistemlerin gereksinimlerinden sistem düzeyi modellere kadar tüm aşamaları analiz edip tasarlayabilir, bu süreçte Matlab/Simulink gibi teknik araçları etkin biçimde kullanabilirler.
2	Öğrenciler, yapay zekâ ve makine öğrenmesi temellerini kavrayarak veri odaklı modelleri analiz edebilir ve optimize edebilir, bu modelleri geliştirirken uygun yazılım ve analiz araçlarını uygulayabilirler.
3	Öğrenciler, klasik kontrol teorisi ve mühendislik ilkelerini kullanarak problemleri modelleyip çözümleyebilir, aynı zamanda yapay zekâ tabanlı yaklaşımları ve teknik araçları bütünleştirerek gelişmiş, uyarlanabilir kontrol çözümleri oluşturabilirler.
4	Öğrenciler, mühendislik temelleriyle sistem modellerinin doğruluğunu analiz edip değerlendirebilir, bu kapsamda statik analiz, model içi test ve fonksiyonel test araçlarını kullanarak gömülü yazılımların güvenilirliğini ölçümleyebilirler.
5	Öğrenciler, model tabanlı gömülü yazılım geliştirme süreçlerini uygulayarak güvenlik zafiyetlerini analiz edebilir, bu süreçte teknik doğrulama ve test araçlarını etkin biçimde kullanabilir, ayrıca etik ve profesyonel sorumluluk bilinciyle güvenli tasarımlar gerçekleştirebilirler.
6	Öğrenciler, ileri teknoloji trendlerini izleyerek yapay zekâ destekli projeleri planlayabilir ve yönetebilir, bu süreçte uygun teknik araçlardan ve proje yönetim yöntemlerinden yararlanabilir, elde ettikleri sonuçları profesyonel ortamlarda etkili biçimde sunabilirler.

Ders Konuları

Hafta	Konu	Ön Hazırlık	Dökümanlar
1	Ders Girişi & Sistem Modelleme
2	Ders Girişi & Sistem Modelleme
3	Gereksinim Yönetimi
4	Gereksinim Yönetimi
5	Sistem Seviyesi Tasarım
6	Modelleme Teknikleri (Matlab/Simulink)
7	Modelleme Teknikleri (Matlab/Simulink)
8	Ara sınav
9	Yapay Zekâ Temelleri
10	Kontrol Sistemleri Tasarımı
11	AI Destekli Kontrol
12	Statik Model Doğrulama
13	Statik Model Doğrulama
14	Model İçi & Fonksiyonel Testler
15	Model İçi & Fonksiyonel Testler
16	Yarıyıl sonu sınavı

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

	P1	P3	P4	P10
Tüm	4	4	4	4
Ö1	5	4	4
Ö2	4	5	3
Ö3	4	4	4
Ö4	3	3	5
Ö5		3	3	3
Ö6		2	2	4

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=243260&curProgID=5607&lang=tr