Bu bilimsel eğitim etkinliğinin temel amacı, mühendislik alanlarında öğrenim gören ve bu alanlarda çalışan katılımcılara yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yaklaşımlarının kuramsal temellerini kazandırmak, bu yöntemlerin karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde nasıl etkin biçimde kullanılabileceğini bütüncül ve uygulama odaklı bir bakış açısıyla aktarmak ve katılımcıların kendi akademik, endüstriyel veya Ar-Ge çalışmalarında bu yöntemleri bağımsız olarak uygulayabilecek yetkinliğe ulaşmalarını sağlamaktır. Etkinlik, katılımcıların yalnızca algoritmaları tanımalarını değil, aynı zamanda bu algoritmaların hangi mühendislik problemleri için uygun olduğunu değerlendirebilmelerini ve veri temelli karar verme becerilerini geliştirmelerini hedeflemektedir.
Etkinliğin kapsamı; yapay sinir ağları, makine öğrenmesi yöntemleri, derin öğrenme mimarileri ve derin pekiştirmeli öğrenme algoritmaları başta olmak üzere, yapay zekâ temelli yaklaşımların mühendislik uygulamalarındaki kullanımını içermektedir. Bu kapsamda; elektrikli ve hibrit araç teknolojileri, enerji yönetim sistemleri, batarya yönetim sistemleri, mekanik ve robotik sistemlerde yapay zekâ destekli modelleme ve optimizasyon, akıllı ve yapay zekâ tabanlı kontrol sistemleri ile büyük dil modellerinin mühendislik süreçlerinde karar destek ve analiz amaçlı kullanımı gibi güncel ve disiplinler arası konular ele alınacaktır.
Eğitim programı teorik altyapının sistematik biçimde aktarılmasının yanı sıra, gerçek veri setleri, örnek senaryolar ve uygulamaya yönelik anlatımlar ile desteklenerek yapılandırılmıştır. Bu sayede katılımcıların, yapay zekâ ve derin öğrenme yöntemlerini yalnızca kavramsal düzeyde değil, pratik mühendislik problemlerine uyarlayabilecek düzeyde öğrenmeleri amaçlanmaktadır. Etkinlik sonunda katılımcıların, yapay zekâ tabanlı mühendislik uygulamalarına yönelik güncel literatürü takip edebilecek, bu yöntemleri kendi çalışmalarına entegre edebilecek ve yenilikçi çözüm yaklaşımları geliştirebilecek bilgi ve beceri altyapısına sahip olmaları hedeflenmektedir.
