Günümüzde tüm sektörler için veri en önemli değer
oluşturan unsurların başında gelmektedir. Tüm
sektörlerde üretilen ve kullanılan veri miktarının
artmasına paralel gelişen bilgi işlem gücü sayesinde,
yapay zekâ uygulamaları tüm sektörler için büyük fırsatlar sunmaktadır. Programın amacı, İnşaat Sektörü ile Kent Yönetimi alanlarındaki profesyonelleri ileri veri analizi ve Ek-2 makine öğrenmesi teknikleri ile tanıştırmak, mimarlık,
inşaat ve çevre mühendisliği ve kent planlama
alanlarındaki profesyonellere bu alanlara özgü bazı
problemlerin yapay zekâ teknikleri kullanılarak nasıl
çözülebileceğini aktarmaktır. Eğitim programında
uygulamalar Python dili kullanılarak gerçekleştirilecektir.
Eğitim Programının Amacı:
İnşaat sektörü profesyonelleri ile kent yönetimi alanında görev alanları ileri veri analizi ve makina öğrenmesi teknikleri ile tanıştırmak, mimarlık, inşaat ve çevre mühendisliği ve kent planlama alanlarında görev alanlara, sektöre ve bu alanlara özgü bazı problemlerin yapay zeka teknikleri kullanılarak nasıl çözülebileceğini aktarmaktır.
Eğitim Programının İçeriği:
Temel Eğitim
Doç.Dr.Ozan Kocadağlı (8 saat):
1. İstatistiksel ve Makine Öğrenmesi kuramları:
Denetimli, Denetimsiz, Online, Takviyeli Öğrenme ve
Bayesçi yaklaşımlar
2. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning),
Regresyon Modelleri (Regression Models), Çok
Değişkenli Regresyon (Multivariate Regression) ve
Değişken Seçimi (Feature Selection), Yapay Sinir
Ağları (Artificial Neural Networks)
Sınıflandırma Modelleri (Classification Models),
Karar Destek Makineleri (Support Vector Machines),
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks), Yapay
Sinir Ağları (Artificial Neural Networks), K - En Yakın
Komşuluk (K-Nearest Neighbors), AdaBoost, XgBoost.
İnşaat, Çevre ve Şehir Verisi ile Uygulama Örnekleri
Prof. Dr. Ümit Işıkdağ (8 saat):
1. İnşaat Sektörü için Yapay Zekânın Önemi, Bina Enerji Verimliliği Veri Seti ile Temel Veri Tanımlayıcıları Tanıma ve Veri Önişleme Uygulamaları;
2. Beton Dayanımı Tahmini Veri Seti ile Kayıp Değer
Yönetimi ve Boyut İndirgeme, Öznitelik Seçimi,
Eğitim/Test Verisi Hazırlama Uygulaması;
3. Binalarda İç Mekân Durumu Veri Seti ile
Sınıflandırma Algoritmaları Uygulaması;
4. Konut Fiyatları Veri Seti İle Regresyon Algoritmaları.
