YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
COP3342	Prompt Mühendisliği	Güz Bahar	3	0	3	6

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi FATİH KAHRAMAN
Opsiyonel Program Bileşenleri:	-
Dersin Amacı:	Bu ders, Prompt Engineering konusunda kapsamlı bir anlayış kazandırmayı amaçlamakta olup, özellikle Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4o) ve uygulaması olan ChatGPT'ye odaklanmaktadır. Müfredat, kodlama bilgisi olup olmadığına bakılmaksızın geniş bir öğrenci kitlesine hitap edecek şekilde tasarlanmış olup, teknik yapay zeka bilgisi ile günlük hayattaki pratik kullanım senaryoları arasındaki boşluğu doldurmayı hedeflemektedir. Dersin amacı, öğrencilerin ChatGPT gibi yapay zeka araçlarını içerik üretimi, iş verimliliği, medya üretimi ve daha birçok alanda etkili bir şekilde kullanmalarını sağlamaktır. Bu ders, teorik anlatımlar, uygulamalı çalışmalar, proje tabanlı öğrenme, grup tartışmaları ve gerçek dünya senaryolarına dayalı pratik uygulamalar ile işlenecektir. Dersin sonunda öğrenciler, yalnızca yapay zeka ve prompt engineering konularında sağlam bir bilgiye sahip olmakla kalmayacak, aynı zamanda AI araçlarını kullanarak gerçek dünya problemlerini çözme konusunda pratik deneyim kazanacaklardır. Bu sayede, yapay zeka alanında yeni kariyer fırsatları yakalama potansiyeline de sahip olacaklardır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci:

1) Yapay zeka ve GPT-4'ün temel kavramlarını anlayar.
2) Prompt engineering stratejilerini uygular.
3) Yapay zeka araçlarını içerik üretimi, iş verimliliği ve medya üretimi gibi çeşitli görevler için bu becerileri kullanır.
4) Verimli çalışma süreçleri için otomasyon ve iş akışı optimizasyon araçlarından faydalanır.
5) Yapay zekanın kariyer gelişimindeki potansiyelini anlamak ve farklı alanlarda yapay zeka araçlarını kullanma konusunu kavrar.

Dersin İçeriği

Bu ders, GPT-4 ve ChatGPT gibi yapay zeka teknolojilerine odaklanan kapsamlı bir prompt engineering eğitimidir. Tüm disiplinlerden gelen öğrencilere, yapay zekayı kullanarak karmaşık bilgileri basitleştirme ve problem çözme yetkinliği kazandırmayı amaçlar. Ayrıca, bu teknolojilerin içerik üretimi, iş dünyası, medya prodüksiyonu ve kariyer gelişimi gibi alanlardaki pratik uygulamalarını vurgular ve öğrencilerin kodlama bilgisi olup olmaksızın bu becerileri geliştirmesine olanak tanır.

Bu ders, teorik anlatımlar, uygulamalı çalışmalar, proje tabanlı öğrenme, grup tartışmaları ve gerçek dünya senaryolarına dayalı pratik uygulamalar ile işlenecektir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Yapay Zeka ve GPT-4'e Giriş	-
2)	ChatGPT'yi Keşfetmek
3)	Prompt Mühendisliğine Giriş
4)	ChatGPT ile Uygulamalı Çalışma
5)	ChatGPT Sonuçlarını İyileştirme
6)	Prompt Mühendisliğine Derinlemesine Bakış
7)	Kapasitelerin Genişletilmesi
8)	Kurs Ortası Proje ve Gözden Geçirme
9)	İş ve Pazarlama Alanında Yapay Zeka
10)	Otomasyonlar ve İş Akışı Optimizasyonları
11)	Medya Prodüksiyonunda Yapay Zeka
12)	Yapay Zeka ile Kariyer Fırsatlarını Keşfetmek

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson. Domingos, P. (2018). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books. Bostrom, N. (2016). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
Diğer Kaynaklar:	Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson. Domingos, P. (2018). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books. Bostrom, N. (2016). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Toplam		%
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 0
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		%
Toplam		%

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	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
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.	4
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.
9)	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir.
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.
11)	Yapay Zeka Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır.