ILEM838 Yapay Zeka ve Medya

Genel Bilgi

Dersin Amacı / Hedefi

Bu dersi alan öğrencilerden dijitalleşmeyle birlikte değişen medya ortamında yapay zekâ ve makine öğrenmesi dolayımlı gelişmeler hakkında bilgi sahibi olmaları, yapay zekâ odaklı gelişmelerin medya ve habercilik pratiklerine yönelik etkilerinin farkında olmaları, buna yönelik vizyonel bir bakış açısına sahip olmaları beklenmektedir. Genel olarak, bu derste, yapay zekâ ve medya alanına ilişkin teorik ve pratik gelişmelerin irdelenmesi amaçlanmaktadır.

Dersin İçeriği

Yapay zekanın alt dalları olarak Makine öğrenmesi, yapay sinir ağları ve derin öğrenme gibi teknolojilerin, büyük veri, algoritmalar, otomasyon, robotlaşma gibi oluşumların ve konuların ya da mahremiyet ve etik gibi sorunların medya ve iletişim alanındaki izdüşümleri üzerine bilgi paylaşımı ve tartışmalar gerçekleştirilecektir. Dersin sonunda öğrencilerin medya ve iletişim alanının yapay zekâ dolayımlı dönüşümünü kavrayabilmesi, yorumlayabilmesi ve geleceğe yönelik sektörel öngörülere sahip olabilmesi amaçlanmaktadır.

Dersin Ön Koşulu

Dersin ön koşulu bulunmamaktadır.

Kaynaklar

• Carroll, N. (2021). Augmented Intelligence: An Actor-Network Theory Perspective. İçinde F. Rowe, R. El Amrani, M. Limayem (Editör). European Conference on Information Systems (ECIS 2021) Conference Proceedings (s. 1-17). Marrakech: Morocco. • Caswell, D. (2023). AI and Journalism: What’s Next? Reuters Institute, https://reutersinstitute. politics.ox.ac.uk/news/ai-and-journalism-whats-next, (E.T.: Erişim 19.09.2023). • Chowdhary, K. R. (2020). Fundamentals of Artificial Intelligence. New Delhi: Springer. • Chowdhary, K. R. (2020). Fundamentals of Artificial Intelligence. New Delhi: Springer. Deuze, M. ve Witschge, T. (2018). Beyond Journalism: Theorizing the Transformation of Journalism. Journalism, 19(2), 165-181. • Çelik, İ. (2023). Exploring the Determinants of Artificial Intelligence (AI) Literacy: Digital Divide, Computational Thinking, Cognitive Absorption. Telematics and Informatics, 83, 1-11. • Çelik, İ., Dindar, M., Muukkonen, H. ve Järvelä, S. (2022). The Promises and Challenges of Artificial Intelligence for Teachers: A Systematic Review of Research. TechTrends, 66(4), 616-630. • Dörr, K. N. ve Hollnbuchner, K. (2017), Ethical Challenges of Algorithmic Journalism. Digital Journalism, 5(4), 404-419. • Druga, S., Vu, S. T., Likhith, E. ve Qiu, T. (2019). Inclusive AI Literacy for Kids Around The World. İçinde ACM Fablearn Conference (ss. 104-111). New York: 28-29 Mayıs, 2019 • Eguchi, A., Okada, H. ve Muto, Y. (2021). Contextualizing AI Education for K-12 Students to Enhance Their Learning of AI Literacy Through Culturally Responsive Approaches. KIKünstliche Intelligenz, 35(2), 153-161. • Erdem, B. K. (2021). Yapay Zekânın Medya ve Yayıncılık Alanına Etkisi. TRT Akademi, 6(13), 896-903. • Faruqe, F., Watkins, R. ve Medsker, L. (2021). Competency model approach to AI literacy: Research-based path from initial framework to model, https://arxiv.org/ftp/arxiv/ papers/2108/2108.05809.pdf (E.T.: 15.09.2023). • Ghallab, M. (2019). Responsible AI: Requirements and Challenges. AI Perspectives, 1(1), 1-7. • Gillespie, T., Boczkowski, P. J. ve Foot, K. A. (2014). Introduction. İçinde T. Gillespie, P. J. Boczkowski ve K. A. Foot (Editörler), Media Technologies: Essays on Communication, Materiality, and Society (s. 1-17). London: MIT Press. • Gutiérrez, J. L. M. (2023). On Actor-Network Theory and Algorithms: ChatGPT and The New Power Relationships in the Age ff AI. AI and Ethics, 1-14. • Hermann, E. (2022). Artificial Intelligence and Mass Personalization of Communication Content—An Ethical and Literacy Perspective. New Media & Society, 24(5), 1258-1277. • İlhan, İ. ve Karaköse, M. (2021). Derin Sahte Videoların Tespiti ve Uygulamaları için Bir Karşılaştırma Çalışması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(14), 47-60. • Journo. (2023). Dünyanın İlk Yapay Zekâ Yasasını Avrupa Parlamentosu Onayladı. Journo, https://journo.com.tr/avrupa-birligi-yapay-zeka-yasasi-ap, (E.T.: 10.04.2024). • Kandlhofer, M., Steinbauer, G., Hirschmugl-Gaisch, S. ve Huber, P. (2016). Artificial Intelligence and Computer Science in Education: From Kindergarten to University. İçinde 2016 IEEE Frontiers in Education Conference (ss. 1-9). Erie: 12-15 Ekim, 2016. • Kırık, A. M. ve Özkoçak, V. (2023). Medya ve İletişim Bağlamında Yapay Zekâ Tarihi ve Teknolojisi: ChatGPT ve Deepfake ile Gelen Dijital Dönüşüm. Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi, (58), 73-99. • Kim, J. H., Lee, K. H., Kim, Y. D., Kuppuswamy, N. S. ve Jo, J. (2007). Ubiquitous Robot: A New Paradigm for Integrated Services. İçinde 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ss. 2853-2858). Rome: 10-14 Nisan, 2007. • Kong, S. C., Cheung, W. M. Y. ve Zhang, G. (2021). Evaluation of An Artificial Intelligence Literacy Course for University Students with Diverse Study Backgrounds. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 1-12. • Lee, I., Ali, S., Zhang, H., DiPaola, D. ve Breazeal, C. (2021). Developing Middle School Students’ AI Literacy. İçinde 52. Technical Symposium on Computer Science Education (ss. 191-197). USA: 13-20 Mart, 2021. • Long, D. ve Magerko, B. (2020). What Is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. İçinde 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (ss. 1-16). Honolulu: 25-30 Nisan, 2020. • Napoli, P. M. (2014). Automated Media: An Institutional Theory Perspective on Algorithmic Media Production and Consumption. Communication Theory, 24(3), 340-360. • Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W. ve Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI Literacy: An Exploratory Review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 1-11. • Russell, S. ve Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. New Jersey: Pearson Education, Inc. • Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence-AM Turing. Mind, 59(236), 433- 460

Notlar

Çevrimiçi kaynaklar.

Dersin Öğrenme Çıktıları

Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Haftalık Akış

Öğrenci İş Yükü - AKTS