| EKONOMİ VE FİNANS | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| BA4025 | İş Dünyası İçin Yapay Zeka | Güz | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. ELİF OKAN |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu ders, yapay zeka kavramını ve iş dünyasındaki uygulamalarını literatür ve uygulama kapsamında öğretmeyi amaçlamaktadır. İş faaliyetlerinde yapay zekanın temellerini ortaya koymayı ve açıklamayı amaçlamaktadır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu ders, Yapay Zeka (YZ) hakkında ilişkisel bir anlayış üzerine kuruludur ve değer yaratma amacıyla YZ'nin örgütsel kullanımına ilişkin fırsatlara, sınırlamalara ve zorluklara odaklanır. Ders, farklı YZ teknolojilerini ve bunların nasıl ortaya çıktığını tanıtmaktadır. Bilgi ve anlayış açısından, öğrencinin dersten sonra şunları yapabilmesi beklenmektedir: 1) Farklı YZ teknolojilerini Tanımlayıp evrimlerini açıklayabilme. 2) YZ'nin örgütsel değer yaratmadaki rolünü açıklayabilme. 3) İşletmelerde YZ kullanımını analiz edebilme. 4) İşletmelerde YZ yönetimiyle ilgili örgütsel zorlukları analiz edebilme. 5) Hem operasyonel hem de stratejik düzeylerde işletmelerde YZ kullanımına ilişkin öneriler geliştirebilme. 6) İş ortamında verimlilik oranını arttırabilme. 7) Belirsizlik karşısında yenilikçi ve yaratıcı çözümler geliştirebilme. 8) YZ'nin geleceğine ilişkin içgörü kazanabilme. |
| Dersin öğretim yöntemleri Örnek Olay İnceleme, Proje Hazırlama, Teknoloji Destekli Öğrenme, İş Birliğine Dayalı Öğrenme, Konuk / Uzman Daveti, Okuma, Uygulama, Simülasyon, Tartışma, Problem Çözme şeklindedir. Bu ders, yapay zekânın iş dünyasındaki uygulamalarını tanıtarak, veri analitiği, otomasyon ve karar destek sistemleri gibi alanlardaki etkisini inceler. Öğrenciler, iş problemlerine yönelik yapay zekâ çözümleri geliştirme ve uygulama becerisi kazanır. Ayrıca, etik ve güvenlik konularının iş dünyasındaki önemine de vurgu yapılır. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Ders tanıtımı, Müfredat tanımı, E-ticarete giriş. | |
| 2) | • Yapay Zeka'ya giriş, AI hakkında tanım, kapsam ve temel bilgiler, AI'nın tarihi ve on yıllar boyunca evrimi. • AI endüstrileri nasıl değiştiriyor ve dünyamızı nasıl etkiliyor? • AI'nın riskleri ve gerçeklikleri. AI bizi yok edecek mi, işlerimizi alacak ve yönetecek mi? • AI iş dünyasında nasıl kullanılır? Porter'ın çerçevesi | |
| 3) | • İş Süreçlerini Optimize Etme • Vaka Çalışmaları | |
| 4) | • Bellman Denklemi • Güçlendirme Öğrenmesi • Markov Karar Alma Süreçleri • Yaşam Cezası • Q-Öğrenimi | |
| 5) | • Maliyetleri En Aza İndirmek | |
| 6) | • Gelirleri Maksimize Etmek | |
| 7) | • Python, Makine Öğrenimi ve NLP'nin Temelleri | |
| 8) | Vize Sınavı | |
| 9) | • Yapay Sinir Ağları ve İşletmelerdeki Uygulamaları | |
| 10) | • Yapay Sinir Ağları ve İşletmelerdeki Uygulamaları | |
| 11) | • LLM Modelleri ve Üretken Yapay Zeka ve İşletmedeki Uygulamaları | |
| 12) | • Yapay Zeka ve İş Toplumunda Etik, Yapay Zekanın Geleceği | |
| 13) | Sunum | |
| 14) | Sunum |
| Ders Notları / Kitaplar: | Sterne, J. (2017). Artificial intelligence for marketing: practical applications. John Wiley & Sons. |
| Diğer Kaynaklar: | It is recommended to follow the presentations uploaded to the system. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 1 | % 35 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 15 |
| Final | 1 | % 50 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 15 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 85 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 13 | 3 | 39 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 8 | 104 |
| Proje | 1 | 5 | 5 |
| Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü | 152 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik ve istatistik alanlarında geliştirilen bilgili birikimi ile hem mikro hem de makro düzeyde ekonomik mekanizmaların nasıl çalıştığını anlamak. | 3 |
| 2) | Piyasaların, endüstrinin ve piyasa düzenleme politikalarının özelliklerini anlama. | 5 |
| 3) | Farklı ekonomik bakış açılarını anlayarak küresel ekonomik olayları açıklama yeteneği kazanma. | 3 |
| 4) | Siyasetin ekonomiye etkisini ve ekonominin siyasete etkisini analiz etme yeteneği. | 2 |
| 5) | Ekonomik sorunlara çözüm üretme ve karşıt politika önerilerini değerlendirme yetkinliği kazanma. | 1 |
| 6) | Yeni ekonomik gelişmeleri ve yaklaşımları anlama ve değerlendirme. | 2 |
| 7) | Ekonomik haberleri ve gelişmeleri yazılı, sözlü ve grafiklerle aktarabilme becerisi kazanma. | 1 |
| 8) | Ekonomik sorunlara yönelik planlı çözümler üretme yetkinliği. | 3 |
| 9) | Sayısal ve sözel becerileri kullanarak ekonomik varsayımları destekleyici bulgular sunma yetkinliği. | 2 |
| 10) | Yabancı dil kullanarak ekonomiyle ilgili bilgileri takip etme ve meslektaşlarla iletişim kurabilme yetkinliği. | 3 |