All Courses

Kurs, gerçek dünya sistemlerinin modellerini tasarlama ve gelecekteki davranışlarını tahmin etme amacıyla simülasyonları nasıl kullanacağını öğretmeyi hedeflemektedir. Dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, temel simülasyon modelleri oluşturabilecek ve bu modelleri kullanarak mevcut veya önerilen sistemleri analiz edebileceklerdir. Ayrıca, yeni bilgi ve becerilerini simülasyon modellerine uygulayarak gerçek dünya problemlerini çözmeye yönelik yaklaşımlar geliştirebileceklerdir. Eğitim içeriği konu başlıkları:

-        Simülasyona Giriş

-        Simio'ya Giriş

-        Animasyona Giriş

-        Simio Modelleme Çerçevesi

-        Simio Standart Kütüphanesi Sabit Nesneler

-        Engelleme ve Geri Alma

-        Görev Dizileri

-        Hareketi Kontrol Etme

-        Malzeme Taşıma

-        Model Verileriyle Çalışma

-        Süreç Mantığı

-        Hata Ayıklama Araçları ve Teknikleri

-        Optimize Etme OptQuest ile

Özel Nesne Tanımları Oluşturma

Kurs, gerçek dünya sistemlerinin modellerini tasarlama ve gelecekteki davranışlarını tahmin etme amacıyla simülasyonları nasıl kullanacağını öğretmeyi hedeflemektedir. Dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, temel simülasyon modelleri oluşturabilecek ve bu modelleri kullanarak mevcut veya önerilen sistemleri analiz edebileceklerdir. Ayrıca, yeni bilgi ve becerilerini simülasyon modellerine uygulayarak gerçek dünya problemlerini çözmeye yönelik yaklaşımlar geliştirebileceklerdir. Eğitim içeriği konu başlıkları:

-        Simülasyona Giriş

-        Simio'ya Giriş

-        Animasyona Giriş

-        Simio Modelleme Çerçevesi

-        Simio Standart Kütüphanesi Sabit Nesneler

-        Engelleme ve Geri Alma

-        Görev Dizileri

-        Hareketi Kontrol Etme

-        Malzeme Taşıma

-        Model Verileriyle Çalışma

-        Süreç Mantığı

-        Hata Ayıklama Araçları ve Teknikleri

-        Optimize Etme OptQuest ile

Özel Nesne Tanımları Oluşturma

Bu eğitim, Python programlama dilini kullanarak veri analizi ve görselleştirme tekniklerini öğrenme fırsatı sunmaktadır. Katılımcılar, Python'un veri analizi ve görselleştirmeye yönelik modüllerini keşfederken, uygulamalı laboratuvar çalışmaları aracılığıyla çeşitli perspektifler kazanacaklar. Programın temel amacı, katılımcılara pratik yapma olanağı sağlayarak, farklı meslek gruplarını veri analizi ve görselleştirme konularıyla tanıştırmaktır. Eğitim içeriği, tüm disiplinlerden katılımcıların bu alanda bilgi ve becerilerini geliştirmelerine yardımcı olacak şekilde düzenlenmiştir. Eğitim içeriği konu başlıkları:

-        Python ile veri analizinin temelleri

-        Python ile veri görselleştirme

-        Anaconda, Jupyter ve Kütüphane Kurulumları

-        Matplotlib ve Seaborn Kütüphaneleri

-        Farklı türde grafik oluşturma yöntemleri

Çeşitli veri setleri ile uygulamalar

Bu eğitimde, ülkemizde henüz yönetim anlayışı içerisinde tam olarak yer bulamayan, kurumların yönetim süreçlerinde tanımlı olmayan Teknoloji Yönetim süreçlerini ve kullanılan temel araçları uygulama seviyesinde öğretmek hedeflenmiştir. Eğitimin kazanımları:

-        Teknoloji Yönetim aktivitelerinin ve bu aktiviteleri gerçekleştirmek için temel araçların neler olduğunu kavrayabilme,

-        Teknoloji Yönetimi için uygulama çerçevesini değerlendirebilme,

-        Özellikle kurumsal seviyede Teknoloji Yönetim süreçlerini etkin olarak planlama, yönlendirme ve denetleme fonksiyonlarını kurgulayabilme

Eğitim içeriği konu başlıkları:

-        Teknoloji Yönetimi ve Temel Kavramlara Giriş

-        Teknoloji Tanımlama, Teknoloji İstihbaratı ve Süreçleri

-        Teknoloji Seçme Eylemleri ve Seçme Süreçleri

-        Teknoloji Edinme Eylemleri, Kurumsal Ar-Ge ve Teknoloji Transfer Uygulamaları

-        Teknoloji Koruma Eylemleri, Fikri Sınai Haklar ve Uygulamaları

-        Teknoloji Kullanma (Yararlanma) Eylemleri, Ticarileştirme/Pazarlama ve Ürün Portföy Yönetimi

Öğrenme Eylemleri ve Bilgi Yönetimi

ODTÜ Makina Müh. Bölümünden 1970 yılında Yüksek Şeref derecesi ile mezun oldu. 1971-1972 yıllarında TÜBİTAK NATO bursu ile Brüksel NATO von Karman Enstitüsünde akışkanlar mekaniği ve aerodinamik konularında çalıştı. 1973 yılında yüksek lisans ve 1979 yılında doktora derecelerini aldı. 1981 yılı TÜBİTAK Teşvik Ödülü sahibidir. ODTÜ, ABD de Gannon University ve University of Missouri Rolla, ile Başkent Üniversitesinde Öğretim üyeliği yapmıştır. Şu anda ASHRAE’nin bölgesel seçkin ders vericisidir.

Dr. Romero, -Director of Lehigh University Energy Research Center-, has over twenty-five years of experience in power generation research. His background is in the thermal sciences and combustion, with emphasis on chemical kinetics modeling. He is actively working in the areas of power plant performance improvements and emissions control, advanced instrumentation and control, and application of artificial intelligence techniques to the power industry. Dr. Romero has participated as a principal investigator in research projects for electric utilities in the US, Canada, Mexico, Europe and China.

Lisans Öğrenimini 1991 yılında Yıldız Teknik Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Bölümünde tamamlamıştır. Yüksek Lisans derecesini 1997 yılında ODTÜ Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalından almış olup, gerçekleştirdiği tez çalışması Prof. Dr. Mustafa N. Parlar Eğitim ve Araştırma Vakfı Yılın Tezi ödülüne layık bulunmuştur. Doktora derecesini 2004 yılında Ankara Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalından almıştır. Çalışma konuları ile ilgili ulusal ve uluslararası birçok dergide makalesi ve elektronik harp konusunda Türkçe olarak yayınlanmış kitabı bulunmaktadır.

Lisans ve yüksek lisans eğitimini Kırıkkale Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünde yapmıştır. Yüksek lisansını süper-çözünürlük yöntemlerinin hiperspektral görüntülerin çözünürlüklerinin artırılmasına etkisi üzerine gerçekleştirmiştir. Doktora eğitimini Ankara Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünde yapmıştır. Doktorasını hiperspektral görüntülerde gerçek zamanlı hedef tespiti üzerine gerçekleştirmiştir. Çalışma hayatı boyunca elektrik-elektronik mühendisi, elektronik teknolojileri uzmanı, yapay zekâ uzmanı ve proje yöneticisi olarak birçok farklı pozisyonda görev almıştır. Görüntü işleme ve yapay zekâ üzerine akademik çalışmaları bulunmaktadır.

1986 yılında Deniz Harp Okulundan Kontrol Sistemleri dalından mezun oldu, 1991’de ABD Monterey/Kaliforniya’da bulunan Naval Postgraduate School’da Bilgisayar Bilimleri dalında Yüksek Lisansını tamamladı; 2000 yılında ise Boğaziçi Üniversitesinde Bilgisayar Mühendisliği bölümünden Doktorasını aldı. 1996 yılında 3 ay süre ile Hamburg Teknik Üniversitesinde, 2004 yılında ise Connecticut Üniversitesinde 5 ay süre ile araştırma faaliyetlerinde bulundu.

Lisans, yüksek lisans ve doktora eğitimlerini Çukurova Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim dalında tamamladı. Akademik eğitimi devam ederken, OES Elektronik San. Tic. A.Ş., Enerjisa Toroslar Elektrik Dağıtım A.Ş., MTU Onsite Energy (Rolls -Royce Power System A.G.) ve Mersin Üniversitesi’nde çeşitli görevlerde çalışma hayatını sürdürdü. Yapay zeka, örüntü tanıma, sinyal ve görüntü işleme, C/C++/Matlab başta olmak üzere programlama dilleri çalışma alanları arasındadır.

Uzun yıllar elektronik üretim süreçlerinde yer almıştır. Tecrübe ve bilgi birikimlerini, gelişmeye açık, kalite ve üretim süreçlerini iyileştirerek sektörde rekabet gücünü artırmayı hedefleyen firmalara çözüm ortağı olmak amacıyla elektronik sektöründe uzmanlaşmış takım arkadaşları ile birlikte 2019 Nisan ayında ERS Eğitim ve Danışmanlık şirketimi kurmuştur.

Bu programlar IPC'nin (Eski adıyla “Institute for Interconnecting and Packaging Electronic Circuits” olarak bilinir) Eğitim ve Sertifika Programlarıdır. IPC Sertifikalı Teknik Personel (CIS) Eğitimleri yalnızca IPC Sertifikalı Eğitimciler CIT (Certified IPC Trainer) yada MIT (Certified IPC Master Trainer) tarafından verilir. Eğitime katılanlar kapalı ve açık kitap sınava tabi tutulurlar. Yazılı sınavlarda %70 veya daha yüksek; uygulamalarda %70 veya daha yüksek başarı elde etmek gerekir. Eğitime katılanlar sertifika sınavından başarı ile geçtiklerinde sertifika almaya hak kazanırlar. Sertifika iki yıl sonra eğitimin alındığı ayın sonuna kadar geçerlidir. Gerekirse CIS sertifikasyon prosedürleri CIT'ler tarafından 90 gün daha uzatılabilir.

Makine öğreniminde eğitim, katılımcılşara denetimli öğrenme,

denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme, gibi temel kavramların

sağlam bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Bu anlayış, çeşitli makine

öğrenimi algoritmalarının ve tekniklerinin altında yatan temel ilkeleri

kavramalarını sağlar. Eğitim içeriği konu başlıkları:

-        Makine Öğrenmesine Giriş

-        Makine Öğrenmesi için Python Kütüphaneleri

-        Veri Ön İşleme

-        Denetimsiz Öğrenme

-        Denetimli Öğrenme

-        Pekiştirmeli Öğrenme

Model Olgunlaştırma ve Validasyon

Yapay zekâ ile içerik üretimi işletmelerin gündelik işlerini kolaylaştırmanın yanı sıra pazarlama süreçlerini de desteklemektedir. Bu amaç doğrultusunda işletme ve pazarlama yöneticilerinin güncel araçları öğrenmesi ve kullanması kıymetlidir. Eğitim içeriği konu başlıkları:

-        Yapay zekâ ile görüntü düzenleme

-        Yapay zekâ ile seslendirme

-        Yapay zekâ ile e-ticaret

-        Yapay zekâ ile metin yazarlığı

-        Yapay zekâ ile sunum hazırlığı

-        Yapay zekâ ile video düzenleme

Yapay zekâ ile ürün fotoğrafçılığı

Eğitimin amaçları:

-        Robotik ve Kodlama eğitiminin dünyadaki yerine dikkat çekmek ve farkındalık oluşturmak.

-        Robotik ve Kodlama eğitiminin geliştirdiği alanları olan 21.yy. becerilerini tanıtmak.

-        Öğrencilerde üretkenlik ve bilimsel süreç, problem çözme, iletişim ve iş birliği gibi becerileri geliştirmek.

-        Robotik ve Kodlama eğitimini uygulamalı olarak göstermek ve tanıtmak.

-        Analitik düşünme becerileri kazandırmak

-        Olay veya durumlar arasındaki ilişkileri görebilmesini sağlamak

Eğitimin amacı bilgisayar ağları ile ilgili bilgileri uygulamalı olarak öğretmektir. Eğitimin kazanımları:

-        Bilgisayar ağlarıyla ilgili LAN WAN WLAN Router VPN kavramlarını bilmek

-        Kablolu ve kablosuz bilgisayar ağı kurmak

-        Bilgisayar ağını yönetmek

Eğitim içeriği konu başlıkları:

-        LAN, WAN, WLAN, AP, Switch, Router, VLAN kavramları

-        Uygulamalı kablolu ve kablosuz ağ kurulumu

-        Uygulamalı temel ağ yapılandırmaları (AP, Switch ve Router kurulumları)

Uygulamalı güvenlik duvarı kurulumu ve yönetimi

Eğitimin amacı sunucu sanallaştırma ile ilgili bilgileri uygulamalı olarak öğretmektir. Eğitimin kazanımları:

-        Sunucu, sanallaştırma, sunucu işletim sistemleri, sanal bilgisayarlar kavramlarını bilmek

-        Sanallaştırma sunucusu kurmak

-        Sanallaştırma sunucusunu yönetmek

Eğitim içeriği konu başlıkları:

-        Sanallaştırma kavramları

-        Uygulamalı Proxmox sanallaştırma sunucusu kurulumu

Uygulamalı windows ve linux sanal sunucu kurulum ve yönetimi

Bu eğitimin amacı panel veri ekonometrisinin temel kavramlarını anlatmak, panel veri seti yapısı ve uygulanabilirliği çerçevesinde ekonometrik model seçmek, tahminlemek, sınamak ve yorumlamak üzere bilgi sahibi yapmaktır. Ayrıca, Paket Programlar ile uygulamaların pekiştirilmesi amaçlanmaktadır.

Eğitimin Çıktıları:

-        Panel veri ekonometrisinin amacına, konusuna, uygulamasına ve değişkenlerin özelliklerine hâkim olmak, Panel veri kavramını ve modellerini bilmek

-        Panel veri analizinin temel yöntemlerini bilmek, dengeli, dengesiz panel, rassal etkili ve sabit etkili model kavramlarını bilmek

-        Yatay-kesit ve panel verilerin ekonometrik analizi için gerekli olan tahmin ve çıkarım yöntemlerini kullanmak

-        Uygun ekonometrik analiz yöntemini seçebilir ve ekonometrik bilgisayar programları kullanmak

-        Kuramsal panel veri ekonometrisiyle iktisadi değişkenler arasındaki bağlantıyı kurmak, veri seti yapısı ve özelliklerine hâkim olmak

Panel veri modellerini ve olgular arasındaki ilişkileri yorumlama yeteneğini elde etmek