| Hafta |
Konu |
Ön Hazırlık |
| 1) |
"YZ nedir?
Yapay zekayı nerede kullanıyoruz?
Yapay zeka felsefesi ; Problem çözmede yapay zeka; Vaka Çalışması - Tavuk Geçiş Yapbozu ; Vaka Çalışması - Hanoi Kuleleri; Vaka Çalışması - Tic Tac Toe"""
|
|
| 2) |
"Sağlıkta Yapay Zeka
Sağlık riskini tahmin etme; Akıllı tanımlama ve teşhis; Akıllı reçete; Akıllı görüntüleme ve segmentasyon; Kişiselleştirilmiş sağlık; Psikolojide yapay zeka
Tartışma: Göğüs Röntgeni Sınıflandırması / Segmentasyon"
|
|
| 3) |
"Eğlence ve Oyunda Yapay Zeka
İçerik kişiselleştirme; Meta veri etiketleme; Kullanıcı etkileşimi; Promosyon ve reklam
Altyazı oluşturma; Tartışma: Uygulama içi satın almalar"
|
|
| 4) |
"Sosyal Medyada Yapay Zeka
Büyük veriler nasıl organize edilir; Trendleri belirleme; Hashtag'ler
Tartışma: Kullanıcı seçimlerini değiştirmek için yapay zekayı kullanma
Tartışma: Afet müdahalesi için yapay zekayı kullanma"
|
|
| 5) |
"Güvenlikte Yapay Zeka
Siber saldırılar; Veri güvenliği; Dolandırıcılık önleme sistemleri; Biyometrik tanıma / doğrulama; Müşterinizi Tanıyın (Know Your Customer - KYC)"
|
|
| 6) |
"Finansta Yapay Zeka
Sigorta, bankacılık, varlık yönetimi; Kripto para ve kripto bankaları; Algoritmik ticaret
Finansal risk yönetimi; Kara Para Aklamayı Önleme (Anti-Money Laundering - AML)"
|
|
| 7) |
"Seyahat ve Ulaşımda Yapay Zeka
Otomatik seyahat hizmetleri; Gezgin davranışları; Kişiselleştirilmiş seyahat deneyimi; Lojistik rota optimizasyonu; Depo operasyonları"
|
|
| 8) |
"Robotikte Yapay Zeka
Robotik uygulamaları; Robotik paketleme; Açık kaynak robotik; Sağlık, tarım, otomotiv, tedarik zinciri, askeri alanda robotik; Tartışma: Robot etiği"
|
|
| 9) |
"E-ticarette yapay zeka
Alışveriş deneyimini dönüştürmek;Sanal asistanlar; Daha derin içgörüler aracılığıyla tüketici ihtiyaçlarını ele alma; Kişiselleştirilmiş veya hedeflenmiş teklifler sağlayın; Tüketici davranışı tahmini; Envanter yönetimi; Akıllı müşteri hizmetleri"
|
|
| 10) |
"Üretim ve İşletmede Yapay Zeka
Tedarik zinciri optimizasyonu; Personel optimizasyonu, envanter kontrolü, enerji tüketimi
Hammadde tedariğinin optimizasyonu; Öngörücü ve kuralcı veri analizi; Fabrika otomasyonu
Tartışma: Yapay zekanın yapabilecekleri / yapamayacakları"
|
|
| 11) |
"Hukukta Yapay Zeka
E-keşif; Uzmanlık otomasyonu; Yasal arama ve belge yönetimi; Sözleşme ve dava belgesi analitiği ve üretimi tahmine dayalı analiz"
|
|
| 12) |
"İnsan Merkezli Yapay Zeka ve Etik
Kar amacı gütmeyen sektörlerde yapay zeka; Sosyal iyilik için yapay zeka; Eğitimde yapay zeka; Sosyolojide yapay zeka; Yapay zekada önyargı ve adalet; Yapay zekanın yanlış kullanımları; Makine ahlakı - Yapay Ahlak Ajanları (Artificial Moral Agents - AMA); Şeffaflık ve Açıklanabilirlik; Tartışma: Otomasyon işsizlikle mi yoksa yeni iş fırsatlarıyla mı sonuçlanıyor?"
|
|
| 13) |
"Yapay Zekanın Olumsuz Kullanımları
Yapay zekaya yönelik düşmanca saldırılar; Gelecekteki olası ayarlamalar
Tartışma"
|
|
| 14) |
"YZ hakkında düşünmek
YZ ve gelişmekte olan ekonomiler
YZ Etiği
YZ ve işler
Yapay zekanın sosyal etkileri
Yapay zekanın siyasi etkileri"
|
|
| |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi |
Katkı Payı |
| 1) |
Matematik, Fen Bilimleri ve Yapay Zeka Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilir. |
|
| 2) |
Karmaşık Yapay Zeka sistemleri, platformları, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. |
|
| 3) |
Karmaşık Yapay Zeka Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. |
|
| 4) |
Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. |
|
| 5) |
Karmaşık Yapay Zeka Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için sayısal veya fiziksel deney tasarlar ve yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. |
|
| 6) |
İngilizce ve Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde İngilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanır; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır. |
|
| 7) |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olur. |
|
| 8) |
Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilinci sahibidir; Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgilidir. |
4 |
| 9) |
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir. |
3 |
| 10) |
Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Yapay Zeka Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. |
4 |
| 11) |
Yapay Zeka Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır. |
4 |