YAPAY ZEKA FARKINDALIĞI
- Ders
- APSC123 - YAPAY ZEKA FARKINDALIĞI
- Bölüm
- Yönetim Bilişim Sistemleri - İngilizce - Lisans
- Ders Tipi
- Online Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 6
- T+P+L
- 0 + 0 + 3
- Ders Koordinatörleri
- Yrd. Doç. Dr. Kian JAZAYERI
- Ön Koşul
- -
- Anahtar Sözcükler
Ders Açıklaması
Bu ders, Yapay Zeka'ya (AI) erişilebilir ve ilgi çekici bir giriş sunarak temel kavramlarına, gerçek dünya uygulamalarına ve toplum üzerindeki daha geniş etkisine odaklanıyor. Tüm akademik geçmişlerden gelen öğrenciler, Yapay Zeka’nın günlük yaşam üzerindeki etkilerini kapsamlı bir şekilde inceleyeceklerdir. Özellikle eğitim alanındaki uygulamalar, dil öğreniminde kullanılan akıllı platformlar (örneğin Duolingo) ve yapay zekâ destekli sınıf içi ödevler gibi konulara özel önem verilecektir. Ders, AI ajanlarının ders verme, içerik oluşturma ve kişiselleştirilmiş öğrenme desteği gibi alanlarda giderek daha fazla nasıl kullanıldığını vurgular. Gerçek örnekler aracılığıyla öğrenciler, AI'nın potansiyeli ve sınırlamaları hakkında bilgi edinirken, aynı zamanda adalet, gizlilik ve sorumlu kullanım gibi temel etik sorunları da anlayacaklardır.
YAPAY ZEKA FARKINDALIĞI
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
| Öğe | Tür | Ağırlık (%) |
|---|---|---|
| Final Exam | Final | 40 |
| Midterm Exam | Ara Sınav | 30 |
| Homework 1 | Ödev | 15 |
| Homework 2 | Ödev | 15 |
| Toplam | 100 | |
Ders çıktıları
Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.
Ders Müfredatı
| Hafta | Konu |
|---|---|
| Hafta 1 | What is AI? (ANI vs AGI, Machine Learning, Data, Why Now?) |
| Hafta 2 | How AI Works in Practice (Machine Learning basics, examples, what AI can/can’t do) |
| Hafta 3 | Building AI Projects (workflow, selecting use cases, data importance) |
| Hafta 4 | Building AI in Organizations (AI strategy, roles in AI teams, pilot projects) |
| Hafta 5 | Generative AI Introduction (LLMs, image/audio/video generation, prompting) |
| Hafta 6 | Generative AI in Practice (software applications, RAG, fine-tuning, cost of AI) |
| Hafta 7 | Generative AI and Business (automation vs. augmentation, job task analysis) |
| Hafta 8 | Midterm Examination |
| Hafta 9 | AI and Society (AI hype, limitations, bias, adversarial attacks) |
| Hafta 10 | AI Ethics and Responsible AI |
| Hafta 11 | AI and Future of Work (jobs at risk, new opportunities, skills needed), The Future of AI (speculative futures, opportunities, risks, AGI debates) |
| Hafta 12 | AI in Daily Life (healthcare, education, governance, developing economies) |
| Hafta 13 | Policy and Regulation (global perspectives, EU AI Act, governance frameworks) |
| Hafta 14 | Philosophy of Artificial Intelligence |
| Hafta 15 | Final Exam |
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
- 01 Philip C. Jackson, Introduction to Artificial Intelligence, Third Edition, Dover Publications, 2019.
Ders Çıktıları
- L01 Temel yapay zeka kavramlarını tanımlamak, ince yapay zeka ile genel yapay zeka arasındaki farkı açıklamak ve yapay zekanın sektörleri neden dönüştürdüğünü anlatmak. SOLO 3.3
- L02 Yapay zekanın temel yeteneklerini ve sınırlamalarını açıklamak ve yapay zeka otomasyonuna uygun görevleri belirlemek. SOLO 2.5
- L03 Yapay zekâ projelerinin nasıl yapılandırıldığını açıklamak ve yapay zekânın iş ve organizasyonel dönüşümdeki rolünü kavramak. SOLO 3.3
- L04 Organizasyonların yapay zekayı nasıl benimsediğini analiz etmek, yapay zeka dönüşümündeki rolleri belirlemek ve yapay zekanın çeşitli mesleklerdeki görevleri destekleme veya otomatikleştirme potansiyelini değerlendirmek. SOLO 3.7
- L05 Üretken yapay zeka kavramlarını açıklamak, yönlendirme, ince ayar ve RAG arasındaki farkları belirlemek ve yaygın uygulamaları (metin, görüntü, ses) örneklerle göstermek. SOLO 3.7
- L06 Yapay zekanın sınırlılıklarını, önyargı kaynaklarını ve düşmanca manipülasyondan kaynaklanan riskleri tanımak ve adalet, şeffaflık, gizlilik ve sorumlu yapay zeka yönergelerini tartışmak. SOLO 3.5
- L07 Yapay zekanın işler, işgücü geçişleri ve gelecekteki beceri gereksinimleri üzerindeki etkisini değerlendirmek ve eğitim, sağlık ve yönetim gibi sektörlerdeki etkilerini analiz etmek. SOLO 4.5
- L08 Yapay zekâ düzenlemesine yönelik farklı yaklaşımları açıklamak, politika çerçevelerini değerlendirmek ve olası yapay zekâ gelecekleri ile bunların etik ve sosyal sonuçları üzerine eleştirel bir şekilde düşünmek. SOLO 4.75
- L09 Yapay Zeka Felsefesini Açıklamak ve Değerlendirmek SOLO 4.5
Program Çıktıları
- Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
- Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
- Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
- Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
- Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
- Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
- Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
- Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
- Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
- Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi , iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
- Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
Pç-Dç Matrisi
| ÖÇ | Ortalama | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L01 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L02 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L03 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L04 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L05 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L06 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L07 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L08 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L09 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |