TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | REKTÖRLÜK |
| Alan Dışı Dersler Koordinatörlüğü | |
| Kod | SD0700 |
| Ad | Yapay Zeka Teknolojileri ve Uygulamaları |
| Dönem | 2025-2026 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz ve Bahar |
| Süre (T+U) | 2-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 3 AKTS |
| Yerel Kredi | 2 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Üniversite Dersi |
| Etiket | ÜOD Üniversite Ortak Ders |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Öğr. Gör. MURAT KARA |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Öğr. Gör. MURAT KARA
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Yapay Zeka Teknolojileri ve Uygulamaları
Dersin İçeriği
Yapay Zeka Teknolojileri ve Uygulamaları
Dersin Ön Koşulu
Kaynaklar
Dersin web sitesinden çevrimiçi olarak erişilebilir.
Notlar
Derste verilmektedir.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Yapay Zekayı tanır ve açıklar. |
| ÖÇ02 | Yapay Zeka Türlerini tanır. |
| ÖÇ03 | Büyük Dil Modelleri tanır. |
| ÖÇ04 | LLM Türlerini kullanım alanlarına göre kullanır. |
| ÖÇ05 | Doğal Dil İşleme Uygulamalarını kullanır. |
| ÖÇ06 | Yapay Zeka Ajanlarını tanır. |
| ÖÇ07 | n8n ile Yapay Zeka Ajanı yapar. |
| ÖÇ08 | Prompt Teknikleri kullanır. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekaya Giriş: Tanımlar, Tarihçe ve Temel Kavramlar | Literatür taraması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Yapay Zeka Türleri: Dar, Genel ve Üretken Yapay Zeka | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Büyük Dil Modelleri (LLM): Tanım, Yapı ve Eğitim Süreçleri | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 4 | LLM Türleri ve Örnekleri: ChatGPT, Gemini, Claude, LLaMA, DeepSeek vb. | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 5 | LLM'lerin Kullanım Alanları ve Özellikleri | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 6 | Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Temelleri | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 7 | Doğal Dil İşleme (NLP) ve Uygulamaları | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 8 | Ara Sınavlar | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 9 | Yapay Zeka Ajanları (AI Agents): Tanım ve Türleri | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 10 | n8n ile Yapay Zeka Ajanları Oluşturma ve Otomasyon | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 11 | Prompt Mühendisliği ve Etkili Kullanım Teknikleri | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 12 | Yapay Zeka Proje Geliştirme Süreci: Veri Toplama, Modelleme ve Değerlendirme | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 13 | Yapay Zeka Etiği, Güvenlik ve Toplumsal Etkiler | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Tartışma |
| 14 | Öğrenci Proje Sunumları ve Değerlendirme | Değerlendirme | Ölçme Yöntemleri: Performans Değerlendirmesi |
| 15 | Genel Tekrar ve Geleceğe Bakış | Materyal okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Tartışma |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Performans Değerlendirmesi |
|
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Performans Değerlendirmesi |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 8 | 8 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 16 | 16 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 80 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 3,20 | ||
| AKTS | 3 AKTS | ||