BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| REKLAMCILIK | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| COM1616 | Yapay Zeka ve İstem Tekniklerine Giriş | Bahar | 2 | 2 | 3 | 5 |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Must Course |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Arş.Gör. EREN DEMİRKIRAN |
| Dersi Veren(ler): |
Öğ.Gör. CAN BÜYÜKALKAN Arş.Gör. EREN DEMİRKIRAN |
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, öğrencilere iletişim, etkileşim ve yapay zeka teknolojileri ile geliştirme uygulamalarına odaklanarak, kapsamlı bir şekilde hızlı tasarım ve mühendislik anlayışı sağlamaktır. Ders, Hızlı Tasarımın Temelleri, İleri Hızlı Teknikler ve İş Akışı Otomasyonu olmak üzere üç modüle ayrılmıştır. Dersin sonunda, öğrenciler çeşitli bağlamlarda etkili hızlı tasarımlar tasarlama ve uygulama konusunda yetenekli olacaklar. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1) Yapay Zekanın evrimini ve iletişimdeki mevcut uygulamalarını anlar. 2) Temel ve ileri düzeyde hızlı tasarım tekniklerinde uzmanlaşır. 3) İstem mühendisliği becerilerini Pazarlama, Reklamcılık, Halkla İlişkiler ve Kriz İletişimi, iletişim tasarımı, yeni medya gibi gerçek dünya senaryolarına uygulayabilir. 4) Yapay Zeka etkileşimini artırmak için çeşitli dijital platformları ve uygulamaları kullanabilir. 5) İleri seviye istem tekniklerini kullanarak karmaşık kullanım durumlarını analiz edebilir. 6) İletişim süreçlerinde iş akışı otomasyonunu uygulayabilir. 7) Yapay Zeka uygulamalarına özgü eleştirel düşünme, problem çözme ve sistem düşünme becerilerini geliştirebilir. 8) Yapay Zeka ve iletişimdeki etik düşünceleri anlayabilir. |
Dersin İçeriği
| AI'ya Giriş: AI'nın temelleri, tarihçesi, türleri ve kullanım alanları Prompt Mühendisliğine Giriş: Prompt nedir, neden önemlidir, iyi bir prompt'un özellikleri Temel Prompt Teknikleri: Sıfır atış öğrenme, az atış öğrenme, anahtar kelime tabanlı prompt'lar İleri Düzey Prompt Teknikleri: Zincirleme düşünme, rol oynama, örnekleme Metin Tabanlı AI Araçları ile Uygulama: ChatGPT, Bard gibi araçlarla pratik alıştırmalar Görsel Tabanlı AI Araçları ile Uygulama: Midjourney, DALL-E 2 gibi araçlarla pratik alıştırmalar Prompt Optimizasyonu: Prompt'ları iyileştirme yöntemleri, deneme yanılma, geri bildirim alma Kullanılacak öğretim yöntemleri şunlardır; Anlatım: Ders konularının öğrencilere anlatılması. Bireysel Çalışma: Öğrencilerin bireysel AI uygulamaları yapmaları Proje Hazırlama: Öğrencilerin AI ile alanları ile ilgili proje hazırlama Kullanılacak ölçme yöntemleri şunlardır; |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Oryantasyon | |
| 2) | Yapay Zekanın Gelişimi | |
| 3) | İstem Yapısı ve İstem Türleri | |
| 4) | İstem Formülünün İncelikleri | |
| 5) | Tek Atış ve Çoklu Atış Teknikleri | |
| 6) | İleri İstem Teknikleri ve Örnek Olaylar | |
| 7) | Vize | |
| 8) | İleri İstem Teknikleri - Düşünce Zinciri ve Öz Kontrol Yöntemi | |
| 9) | Düşünce Ağacı İstem Tekniği | |
| 10) | İleri İstem Teknikleri - Devam | |
| 11) | İş Akışı Otomasyonunun Temelleri | |
| 12) | Örnek Olay Uygulamaları | |
| 13) | Yön Değiştirmeye Giriş | |
| 14) | Yapay Zeka Uygulamaları Tasarımı | |
| 14) | Yapay Zeka Uygulamaları Tasarımı |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | |
| Diğer Kaynaklar: |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Küçük Sınavlar | 1 | % 10 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 60 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 4 | 56 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 4 | 56 |
| Küçük Sınavlar | 1 | 3 | 3 |
| Ara Sınavlar | 1 | 3 | 3 |
| Final | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 121 | ||
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) | Stratejik düşünme, profesyonel yazım, etik uygulamalar ve geleneksel ve yeni medyanın yenilikçi kullanımına odaklanarak öğrencileri iletişim profesyonelleri olmak üzere hazırlamak | 3 |
| 2) | Reklamcılık, İkna Edici İletişim, Marka Yönetimi gibi alanlardaki olguların ve gerçeklerin arasındaki ilişki ile ilgili problemleri açıklayabilmek ve tanımlayabilmek | 2 |
| 3) | Reklamcılık alanındaki teorileri, kavramları, yöntemleri, araçları ve düşünceleri eleştirel olarak tartışabilmek ve yorumlayabilmek | 2 |
| 4) | Reklamcılık alanındaki yenilikleri takip edebilmek ve yorumlayabilmek | 5 |
| 5) | Alanda merak ettikleri konu doğrultusunda bilimsel bir bakış açısı sergileyebilmek | 3 |
| 6) | Geliştirdikleri bilimsel bakış açısı ile alanın ihtiyaçlarını ve sorunlarını çözebilmek | 2 |
| 7) | Reklamcılık alanında yer alan tüm dinamikleri tanımak ve anlamak | 3 |
| 8) | Pratik alanda reklamcılık açısından karşılaşılan sorunları analiz ederek, çözümler üretebilmek | 3 |