İnsan Davranışının Hesaplamalı Analizi(INF 538)
| Ders Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Teori | Uygulama | Lab | Kredisi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| INF 538 | İnsan Davranışının Hesaplamalı Analizi | 1 | 3 | 0 | 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul | |
| Derse Kabul Koşulları |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans |
| Dersi Veren(ler) | Pınar ULUER puluer@gsu.edu.tr (Email) |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu ders, insan davranışı analizinde kullanılan yapay öğrenme ve örüntü tanıma tekniklerine odaklanmaktadır. Dersin temel amacı, bu alanda yapılan çalışmaları ve farklı uygulamaları öğrencilere tanıtmak, insan davranışı analizinde kullanılan modern yöntemler ve multimodal yaklaşımlar kullanarak ders kapsamında öğrendikleri bilgileri pratiğe dökmelerini sağlamaktır. |
| İçerik | Bu ders, insan davranışının hesaplamalı analizinde kullanılan yapay öğrenme ve örüntü tanıma teknikleri ele alır. Ders kapsamında, bu alanda en sık kullanılan teknikler ve algoritmalar tanıtılır, gerçek dünyadan uygulama örnekleri üzerinde tartışılır. Ele alınan konular arasında yürüyüş ve duruş analizi, işaret dilinde el hareketlerinin tespiti, görüntü dizilerinde aktivite tanıma, sosyal sinyallerin takibi, multimodal (görsel-işitsel-fizyolojik sinyallere dayalı) davranış analizi ve sosyal etkileşimlerin incelenmesi gibi uygulamalar bulunur. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler aşağıdaki becerilere sahip olacaklardır; 1- İnsan davranışını analiz etmek için mevcut yöntemler hakkında bilgi sahibi olur, hedef ve koşullara bağlı olarak hangi yöntemi kullanacağını bilir. 2- Tek kipli ve çok kipli verilerin davranış analizinde nasıl işlendiğine dair deneyim sahibi olur. 3- Hedefe ve koşullara bağlı olarak davranış analizi için kullanılacak bir sistem modelleyebilir ve elde edilen sonuçları probleme özgü farklı performans metrikleri kullanarak yorumlayabilir. |
| Öğretim Yöntemleri | Teorik ve pratik, sınıf ortamında ders anlatımı, karşılıklı soru - cevap, tartışma |
| Kaynaklar |
Salah, A. A., & Gevers, T. (Eds.). (2011). Computer analysis of human behavior. London: Springer. Uddin, M. Z. (2024). Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis. CRC Press. Yu, Z., & Wang, Z. (2020). Human behavior analysis: sensing and understanding (pp. 1-271). Singapore: Springer. Paramasivan, P., Rajest, S. S., Chinnusamy, K., Regin, R., Joseph, J., & Joe, F. (Eds.). (2024). Explainable AI applications for human behavior analysis. IGI Global. |
Teori Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | İnsan Davranışını Bilgisayarla Algılama ve Anlama |
| 2 | Sensör-Tabanlı Davranış Tanıma |
| 3 | Sensörden Bağımsız Davranış Tanıma |
| 4 | Aktivite Analizi : Yürüyüş ve Duruş Analizi |
| 5 | Aktivite Analizi : İşaret Dili Hareketlerinin Tespiti |
| 6 | Sosyal ve Duygusal Davranışlar : Konuşma ve Ses Analizi |
| 7 | Sosyal ve Duygusal Davranışlar : Rehabilitasyonda Multimodal Etkileşimler |
| 8 | Sosyal ve Duygusal Davranışlar : Sosyal Etkileşimde Duygu Takibi |
| 9 | Ara Sınav |
| 10 | Uyarlanabilir ve Kişiselleştirilebilir Sistemler |
| 11 | Örnek Uygulama: Sağlıkta Aktivite İzleme Sistemleri |
| 12 | Örnek Uygulama: Ciddi Oyunlarda ve Eğlenceli Etkileşimde İnsan Davranışı Analizi |
| 13 | Karşılaşılan Zorluklar |
| 14 | Proje Sunumları |
Uygulama Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Başarı Notuna Etki Oranları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 2 | 60 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 40 |
| Toplam | 3 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Ödevler | 0 | 0 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 30 |
| Proje | 1 | 30 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 |
| Toplam | 2 | 60 |
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Bilgisayar mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | ||||
| 2 | Bilgisayar mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | X | ||||
| 3 | Bilgisayar mühendisliği ile ilgili alanlarda belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. | X | ||||
| 4 | Bilgisayar mühendisliği mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | X | ||||
| 5 | Bilgisayar mühendisliği problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | X | ||||
| 6 | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık donanım ve yazılım tabanlı sistemleri veya süreçleri tasarlar ve tasarımlannda yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. | X | ||||
| 7 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler | X | ||||
| 8 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda proje ve risk yönetimi tekniklerini de kullanarak çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | ||||
| 9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portfoyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | X | ||||
| 10 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, bilgisayar mühendisliği alanındaki veya ilgili alanlardaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir sekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | X | ||||
| 11 | Girişimcilik ve yenilikçilik boyutlarını dikkate alarak bilgisayar mühendisliği uygulamalarını gerçekleştirebilir. | X | ||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | ||||
| 13 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler. | X | ||||
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Ödevler | 0 | 0 | 0 |
| Sunum | 0 | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 30 | 30 |
| Proje | 1 | 30 | 30 |
| Laboratuar | 0 | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 | 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 30 | 30 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Ts Yıl Sonu | 0 | 0 | 0 |
| Hazırlık Yıl Sonu | 0 | 0 | 0 |
| Hazırlık Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü | 142 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 5.68 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||