Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
-1YBS423Yapay Zeka3+0+03622.11.2025

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Yönetim Bilişim Sistemleri
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu ders, öğrencilere modern yapay zekânın temel kavram, yöntem ve uygulamalarını tanıtmayı amaçlar. Öğrencilerin, yapay zekâ tekniklerini temel düzeyde anlayıp yorumlayabilmeleri ve toplumsal/etik etkilerini eleştirel biçimde değerlendirebilmeleri hedeflenir.
Dersin İçeriği Ders; yapay zekânın tanımı ve tarihçesinden başlayarak makine öğrenmesi, derin öğrenme, NLP, büyük dil modelleri, yapay zekâ ekosistemi, ajanlar, MLOps ve sorumlu yapay zekâ konularını kapsar. Dönem, yapay zekânın geometrik temelleri ve geleceğine yönelik tartışmalarla tamamlanır.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Anlatım ve görsel sunum, soru–cevap ve sınıf içi tartışma, uygulama oturumları
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Dr. Öğretim Üyesi ÜMİT BOZOKLU
Dersi Verenler Dr. Öğretim Üyesi Seyfettin ANMAÇ
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition) by Pearson. You should have automatic access to the book via Canvas’s VS Materials tab.
Yapay Zeka Kitabı, Anooshirvan Miandji, Bilgi Yayınevi, Mayıs 2024
Artificial Intelligence and Business Transformation, María Teresa Del Val Núñez et.al, Springer, 2024
Ders Notları Ders notları, öğretim elemanı tarafından sağlanan slaytlar, ek okuma listeleri ve seçili kitap bölümleri ile güncel akademik makale ve raporlardan oluşacaktır.
Dökümanlar Ders slaytları, ek okuma listeleri, makaleler, ödev ve proje yönergeleri dönem boyunca dijital dokümanlar olarak paylaşılacaktır.
Ödevler Lecture slides, reading lists, articles, and assignment/project guidelines will be provided as digital documents throughout the semester.

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %10
Mühendislik Bilimleri %25
Mühendislik Tasarımı %55
Sosyal Bilimler %20

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 30
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 90

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 5 70
Ödevler 1 2 2
Ara Sınavlar 1 15 15
Uygulama 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 25 25
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 164

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Bilgi 
1 Yapay zeka prensiplerini ve yaklaşımlarını anlar
2 Makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin temel mantığını ve işleyişini anlar.
Beceri 
3 Yapay zekanın günlük hayatta kullanılan uygulamalarını analiz eder ve örnek olayları temel düzeyde inceler.
4 Doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve robotik alanlarındaki temel fikirleri anlar
Yetkinlik 
5 Yapay zekanın etik kullanımına ilişkin temel konuları fark eder ve açıklar.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Giriş: Yapay Zekanın Tanımı ve Tarihçesi
2 Makine Öğrenmesi
3 Derin Öğrenme ve Sinir Ağları
4 Doğal Dil İşleme
5 Büyük Dil Modelleri ve Üretken Yapay Zeka
6 Yapay Zeka Ekosistemi
7 Prompt Mühendisliği
8 Ara sınav
9 Modern Yapay Zekanın Geometrik Temelleri
10 Yapay Zeka Ajanları
11 MLOps ve Model Değerlendirme
12 Sorumlu Yapay Zeka: Yapay Zeka ve Etik
13 Yapay Zekanın Geleceği
14 Final Sınavı

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8
Tüm 5 5 4 3 5 2 4 4
Bi1 5 5 4 3 5 2 4 4
Bi2 5 5 4 3 5 2 4 4
Be3 5 5 4 3 5 2 4 4
Be4 5 5 4 3 5 2 4 4
Ye5 5 5 4 3 5 2 4 4

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=265131&curProgID=5702&lang=tr