.jpg)
Sayfa Başlığı
| Proje Yürütücüsü : Dr. Öğr. Üyesi Ceyda CEVAHİR YILDIZ | |
| Saat / Gün | 1. Gün (05.01.2026 Pazartesi) |
|
09:00 - 09:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Volkan CANTEMİR | |
| Ders Konusu: Matlab Temel Kavramlar, Matlab ile Uygulama Geliştirme Ortamı, Kullanıcı Arayüzü | |
| Detaylı Ders İçeriği: MATLAB çalışma ortamı, kullanıcı arayüzü bileşenleri ve temel geliştirme araçları tanıtılacaktır. | |
|
10:00 - 10:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Volkan CANTEMİR | |
| Ders Konusu: Sık Kullanılan Komutlar | |
| Detaylı Ders İçeriği: Sık kullanılan temel komutlar(help, clc, clear, whos, yön tuşları …) açıklanarak katılımcıların kod yazma sürecinde pratiklik kazanması hedeflenir. Yardım alma, ekran temizleme, bellek kontrolü ve değişken bilgilerine erişim gibi işlemler gösterilecektir. | |
|
11:00 - 11:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Volkan CANTEMİR | |
| Ders Konusu: M File Dosya Yapısı (Temel Kullanım, Temel işlemler) | |
| Detaylı Ders İçeriği: Komutların script dosyaları (M-File) içinde yazımı ve yürütülmesi öğretilir. Temel dosya yapısı, yorum satırları, değişken tanımlama ve kod yürütme işlemleri ele alınacaktır. | |
|
12:00 - 12:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Volkan CANTEMİR | |
| Ders Konusu: Matlab Kontrol Yapısı | |
| Detaylı Ders İçeriği: Karar verme yapılarının nasıl kullanıldığı açıklanarak, katılımcıların koşullu ifadeler(if, else, else if, swicth case,...) aracılığıyla algoritma oluşturabilmesi hedeflenir. | |
|
Toplam Ders Saati : 4 |
|
| Saat / Gün | 2. Gün (06.01.2026 Salı) |
|
09:00 - 09:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Çisem YAŞAR | |
| Ders Konusu: Matlab Döngü Yapısı | |
| Detaylı Ders İçeriği: `for` ve `while` döngüleriyle tekrar eden işlemleri nasıl gerçekleştireceklerini, `break` ve `continue` komutlarıyla döngü akışını nasıl kontrol edebileceklerini, hatalı girişlerde programın çökmesini önlemek adına `try-catch` bloklarıyla hata yakalama yöntemleri gösterilecektir. | |
|
10:00 - 10:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Çisem YAŞAR | |
| Ders Konusu: Matlab Kontrol ve Döngü Yapısı Uygulamaları | |
| Detaylı Ders İçeriği: Faktöriyel hesaplama ve asal sayı kontrolü gibi uygulamalar geliştirilir. | |
|
11:00 - 11:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Çisem YAŞAR | |
| Ders Konusu: Matlab Kontrol ve Döngü Yapısı Uygulamaları | |
| Detaylı Ders İçeriği: Çarpım tablosu, Fibonacci ve sayı tahmini gibi uygulamaları geliştirilir. | |
|
12:00 - 12:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Çisem YAŞAR | |
| Ders Konusu: Matlab Kontrol ve Döngü Yapısı Uygulamaları | |
| Detaylı Ders İçeriği: Not ortalaması ve ortalamaya göre harf notu verme gibi uygulamalar geliştirilir. | |
|
Toplam Ders Saati : 4 |
|
| Saat / Gün | 3. Gün (07.01.2026 Çarşamba) |
|
09:00 - 09:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Dr. Öğr. Üyesi Ceyda CEVAHİR YILDIZ | |
| Ders Konusu: Fonksiyonlar | |
| Detaylı Ders İçeriği: Fonksiyon Tanımlama, Fonksiyon Çeşitlerini gösterme, “function” komutu ile fonksiyon yazma öğrenilecektir. | |
|
10:00 - 10:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Dr. Öğr. Üyesi Ceyda CEVAHİR YILDIZ | |
| Ders Konusu: Fonksiyonlar | |
| Detaylı Ders İçeriği: Matematiksel işlemlerle ilgili fonksiyon örnekleri üzerinde durularak kullanıcıların fonksiyonları anlaması ve uygulayabilmesi sağlanır. | |
|
11:00 - 11:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı:Temel MATLAB Eğitimi |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Dr. Öğr. Üyesi Ceyda CEVAHİR YILDIZ | |
| Ders Konusu: Grafik İşlemler (GUI Arayüz) 2D ve 3D Görseller Oluşturma | |
| Detaylı Ders İçeriği: GUI oluşturarak, GUI Uygulamaları yapılacaktır. “plot, subplot, hold on, legend, xlabel, ylabel Renk, işaretçi ve çizgi tipi” gibi özelleştirme komutları öğrenilecektir. Çoklu fonksiyon grafikleri çizdirilecektir. Grafik kaydetme (saveas, exportgraphics) işlemi yapılır. | |
|
12:00 - 12:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı: MATLAB ile Yapay Zeka Uygulamaları |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA | |
| Ders Konusu: Bulanık Mantık | |
| Detaylı Ders İçeriği: Yapay zekanın gelişim süreci, alt dalları, bulanık mantık ve bulanık kümeler açıklanacaktır. | |
|
Toplam Ders Saati : 4 |
|
| Saat / Gün | 4. Gün (08.01.2026 Perşembe) |
|
09:00 - 09:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı: MATLAB ile Yapay Zeka Uygulamaları |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA | |
| Ders Konusu: Bulanık Mantık | |
| Detaylı Ders İçeriği: Bulanık mantığın temel kavramları tanıtılacak ve klasik (ikili) mantıktan farklarının açıklanacaktır. Üyelik fonksiyonu, dil değişkeni gibi temel kavramlar açıklanacaktır. Bulanık mantık sistemlerinde bulunan bulanıklaştırma (fuzzification), kural tabanı oluşturma, çıkarım mekanizması (inference engine) ve durulaştırma (defuzzification) adımları açıklanacaktır. | |
|
10:00 - 10:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı: MATLAB ile Yapay Zeka Uygulamaları |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA | |
| Ders Konusu: Bulanık Mantık | |
| Detaylı Ders İçeriği: MATLAB Fuzzy Logic Toolbox kullanılarak restoran bahşiş problemi ele alınarak uygulama gerçekleştirilecektir. | |
|
11:00 - 11:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı: MATLAB ile Yapay Zeka Uygulamaları |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Sena Nur BENLİ | |
| Ders Konusu: Görüntü İşleme | |
| Detaylı Ders İçeriği: Görüntü işleme nedir? Uygulama alanları, Görüntü türleri (binary, grayscale, RGB), Piksel, çözünürlük, yoğunluk ve Image Processing Toolbox anlatılacaktır. | |
|
12:00 - 12:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı: MATLAB ile Yapay Zeka Uygulamaları |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Sena Nur BENLİ | |
| Ders Konusu: Görüntü İşleme | |
| Detaylı Ders İçeriği: RGB görüntü işleme Dönüşümler Gerçek zamanlı uygulamlar nesne tespiti ve Gelişmiş Görüntü İşleme Teknikleri Segmentasyon sonrası nesne sınıflandırma Template matching & feature matching Derin öğrenme ile görüntü işleme (kısaca giriş) Machine learning ile görüntü analizi (SVM, kNN, decision tree örnekleri) anlatılacaktır. | |
|
Toplam Ders Saati : 4 |
|
| Saat / Gün | 5. Gün (09.01.2026 Cuma) |
|
09:00 - 09:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı: MATLAB ile Yapay Zeka Uygulamaları |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Sena Nur BENLİ | |
| Ders Konusu: Görüntü İşleme | |
| Detaylı Ders İçeriği: Görüntü Okuma, Gösterme ve Yazma, Görüntü Temel İşlemleri, Filtreleme ve Gürültü Giderme, Kenarlık Belirleme ve Kenar Algılama, Morfolojik İşlemler anlatılacaktır. | |
|
10:00 - 10:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı: MATLAB ile Yapay Zeka Uygulamaları |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Tuğba SARAY ÇETİNKAYA | |
| Ders Konusu: Yapay Sinir Ağı | |
| Detaylı Ders İçeriği: Yapay Sinir Ağı Kavramı ve Elemanlarının Tanıtılması: Öğrenme kavramı ile yapay sinir ağları konusuna giriş yapılacaktır. Sistemlerin temel bileşenleri olan giriş katmanı, gizli katman(lar), çıkış katmanı, nöronlar ve ağırlık kavramları, sinir ağlarında kullanılan aktivasyon fonksiyonları (örneğin sigmoid, tanh, ReLU) açıklanacaktır. | |
|
11:00 - 11:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı: MATLAB ile Yapay Zeka Uygulamaları |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Tuğba SARAY ÇETİNKAYA | |
| Ders Konusu: Yapay Sinir Ağı | |
| Detaylı Ders İçeriği: MATLAB yazılımı içerisinde yer alan Neural Network Toolbox tanıtılarak, veri üzerinden yapay sinir ağı modeli oluşturma süreci uygulamalı olarak ele alınacaktır. Eğri uydurma (regresyon) problemi için, Neural Network Fitting Tool (nftool) aracı kullanılarak girdi-çıktı verilerinin yüklenmesi, modelin yapılandırılması, eğitim ve test süreçlerinin gerçekleştirilmesi adımları uygulanacaktır. | |
|
12:00 - 12:45 Ders Saati: 1 |
Ders Adı: MATLAB ile Yapay Zeka Uygulamaları |
| Ders Verecek Öğretim Üyesi: Öğr. Gör. Tuğba SARAY ÇETİNKAYA | |
| Ders Konusu: Yapay Sinir Ağı | |
| Detaylı Ders İçeriği: Kümeleme Aracı olan Neural Clustering Tool (nctool) tanıtılarak denetimsiz öğrenme kavramı ile kümeleme konusunun anlatılacaktır. Nctool aracılığıyla kümeleme analiz, yapılarak algoritmanın işleyişi ile ilgili uygulama yapılacaktır. | |
|
13:00 – 13:45 Ders Saati: 1 |
Ders Verecek Öğretim Üyesi: Dr. Öğr. Üyesi Ceyda CEVAHİR YILDIZ |
| Ölçme ve Değerlendirme Sınavı yapılacaktır. | |
| Toplam Ders Saati : 5 | |
| Yardımcı Personel : Öğr. Gör. Aysun YILMAZ KIZILBOĞA | |
Toplam Ders Saati : 21
Temelden Uygulamaya Matlab Eğitimi Bilgi İşlem Daire Başkanlığı Web/Yazılım Birimi tarafından hazırlanmıştır. © 2022 Gelişim Üniversitesi Tüm hakları saklıdır.