Müfredatını ekle, beklediğin notları gir, ortalamana ne olduğunu gör.
AA
4.0
BA
3.5
BB
3.0
CB
2.5
CC
2.0
DC
1.5
DD
1.0
FD
0.5
FF
0.0
Müfredatını ekle
Üniversite
Fakülte
Bölüm
Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Not Hesaplama & Transkript
Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi · Mühendislik Fakültesi
Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği bölümünün güncel müfredatı, dersleri ve AKTS kredileri aşağıdadır. Aldığın ya da almayı beklediğin harf notlarını girerek Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği not ortalamanı (GANO / GPA) ücretsiz hesaplayabilirsin. Program 8 dönem ve toplam 220 AKTS'ten oluşur.
Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Ders Programı ve AKTS
1. Yarıyıl29 AKTS
ADE25101EIntroduction to Artificial Intelligence and Data Engineering3
ADE25103EIntroduction to Computer Programming4
ADE25105EIntroduction to Computer Programming Laboratory3
FIZ22115EPhysics I7
ING22101EAdvanced English I3
MAT22115ECalculus I7
Common Elective Course (Group A)2
2. Yarıyıl31 AKTS
ADE25104EComputer Programming for Artificial Intelligence and Data Engineering7
FIZ22116EPhysics II7
ING22102EAdvanced English II3
MAT22116ECalculus II7
MAT22126ELinear Algebra5
Common Elective Course (Group A)2
3. Yarıyıl31 AKTS
ADE25241EIntroduction to Data Science5
ADE25281EComputer Systems3
MAT22217EDiscrete Structures5
MAT25231EStatistics and Probability for Artificial Intelligence and Data Engineering6
MUH22401EOccupational Safety and Health in Engineering5
Science Elective5
Common Elective Course (Group A)2
4. Yarıyıl29 AKTS
ADE25232EOptimization for Data Engineering6
ADE25242EMachine Learning6
ADE25244EFundemantals of Artificial Intelligence6
CSE25212EData Structures6
MUH22210EVerbal and Written Communication in Engineering3
Common Elective Course (Group A)2
5. Yarıyıl31 AKTS
ADE25300ESummer Practice I3
ADE25341EData Mining5
ADE25343EDeep Learning5
CSE25311EAlgorithm Analysis & Design6
CSE25321EDatabase Systems6
CSE25387EComputer Ethics and Law3
Common Elective Course (Group B)3
6. Yarıyıl29 AKTS
ADE25342EData Engineering5
ADE25364ENatural Language Processing5
CSE25318EFormal Languages and Automata Theory5
CSE25342ESoftware Modelling and Design6
Multidisciplinary Engineering Electives5
Common Elective Course (Group B)3
7. Yarıyıl21 AKTS
ADE25400ESummer Practice II3
ADE25401EArtificial Intelligence and Data Engineering Design I5
MUH22411EProject Management in Engineering5
Artificial Intelligence and Data Engineering Elective VII5
Common Elective Course (Group B)3
8. Yarıyıl19 AKTS
ADE25402EArtificial Intelligence and Data Engineering Design II6
Artificial Intelligence and Data Engineering Elective VIII5
Faculty Electives VIII5
Common Elective Course (Group B)3
Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi Harf Notu Katsayıları
Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi 4.00'lük sistemde harf notu kullanır. Katsayılar: AA = 4.00, BA = 3.50, BB = 3.00, CB = 2.50, CC = 2.00, DC = 1.50, DD = 1.00, FD = 0.50, FF = 0.00. Mezuniyet için gereken en düşük GANO 2.00'dir. Her dersin katsayısı AKTS ile ağırlıklandırılarak Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği genel not ortalaması hesaplanır.
Sıkça Sorulan Sorular
Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği kaç AKTS / kaç yıl?
Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği programı 8 dönem ve toplam 220 AKTS'den oluşur. Tüm ders listesi ve AKTS değerleri bu sayfadadır.
Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği not ortalaması (GANO) nasıl hesaplanır?
Her dersin harf notu katsayısı dersin AKTS'siyle çarpılır, toplam AKTS'ye bölünür. Ders Analizi'nde Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği müfredatını açıp notlarını girdiğinde GANO otomatik hesaplanır. Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi katsayıları: AA = 4.00, BA = 3.50, BB = 3.00, CB = 2.50, CC = 2.00, DC = 1.50, DD = 1.00, FD = 0.50, FF = 0.00.
Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği not hesaplama aracı ücretsiz mi?
Evet. Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği transkript ve GANO hesaplama tamamen ücretsizdir, üyelik gerektirmez.