ENDÜSTRİ 4.0 (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
LAW3018 Yapay Zekâ ve Hukuk Güz 0 2 1 4
Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: En
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Hibrit
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi MEHMET SİNAN ALTUNÇ
Dersin Amacı: Bu dersin amacı özellikle hukuk ve mühendislik öğrencilerine yapay zekâ ve hukuk ilişkisini öğretmektir. Öğrenciler, temel yapay zeka yaklaşımlarını ve nasıl uygulandığını öğrenecekler. Öğrenciler toplumda yapay zekâya yaklaşımlar ve toplumun yapay zeka ile tasarlanması, öğrenen algoritmalar ve bu bağlamda doğan ayrımcılık, etik tartışmalar, temel hukuki haklar, mahremiyet tartışmaları, otonom ve sağlık uygulamalarında yapay zekânın kullanılmasıyla oluşturulması beklenen regülasyonlar, yapay zekâ çağında fikri mülkiyetin değerlendirilmesi ve yapay zekâ siber güvenlik ve hukuk ilişkisini kavramsal olarak öğreneceklerdir. Ayrıca örnek vakalar incelenerek tartışma ortamı yaratılacaktır. Öğrenmeyi pekiştirmek amacıyla bazen çeşitli disiplinlerden ulusal ve uluslararası konuklar derse davet edilecektir.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Temel yapay zeka yaklaşımlarının çalışma prensibi, ihtiyaçları ve uygulandığı noktaları anlama ve uygulama
Yapay zeka teknolojilerinin toplum ve sosyal yaşama etkisi ve etik boyutunu anlama
Yapay zeka, büyük veri ve mahremiyet kavramlarını anlama, hukuki açıdan değerlendirilmesi
Otonom sürüş, sağlık ve diğer zorlu alanlarda küresel hukuki düzenlemeleri anlama
Siber güvenlik kavramını anlama ve hukuki yaklaşımların kavranması
Yapay zeka ve hukuk alanında disiplinler arası ve çok disiplinli çalışmanın uygulanması

Dersin İçeriği

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Tanışma, Ders İçeriği, İşleyişi Üzerine Konuşma
2) Yapay Zeka ve Hukuka Giriş - Tarihsel Süreç ve Yapay Zeka Kavramları - Yapay Zeka Kullanım Alanları - Yapay Zeka ve Hukuk Arasındaki İlişki
3) Yapay Zeka ve Toplum - Yapay Zekaya Kültürel ve Sosyolojik Yaklaşım - Yapay Zeka İçin/İle Toplumun Tasarımı
4) Öğrenen Algoritmalar ve Etik -Yapay zeka algoritmalarının ihtiyaçları: Veri, Donanım, Haberleşme -Tasarım yoluyla Etik, Varsayılan yoluyla Etik -Profilleme ve Otomatik Karar Verme -Deepfake gibi yanıltıcı uygulamalar -Güvenilir Yapay Zeka ve AB Yaklaşımı
5) Hukuk Alanında Yapay Zekaya İlişkin Zorluklar ve Boşluklar a.Temel Haklar bağlamında Yapay Zeka - İnsan Hakları, Yapay Zeka ve Demokrasi -Yapay Zeka Sistemleri, Veri ve Yanlılık - Güvenilir ve Açıklanabilir Yapay Zeka Kavramları
6) b. Mahremiyet Tartışmaları -Yapay Zeka Sistemleri ve Kişisel Veriler - Kişiselleştirme, IoT ve Yapay Zeka uygulamalarında Mahremiyet -İşyeri Uygulamaları ve Kamu Alanındaki Kullanımlar
7) c. Kişilik ve Hukuki Sorumluluk -Felsefe vs Hukuk -Yapay Zekada Kişilik ve Hukuki Bakış Açısı Üzerine Tartışmalar -Yapay Zekada Sözleşme ve Haksız Fiil Sorumluluğu
8) d. Yapay Zeka ve Ceza Hukuku-1 - Yapay Zekada Cezai Sorumluluk - Yapay Zekada İrade Unsuru:Kast-Olası Kast-Taksir Tartışmaları - Çekişmeli Makine Öğrenmesi ve Yapay Zekanın Suç Aracı Olması
9) e. Yapay Zeka ve Ceza Hukuku-2 - Ceza Adaletinde Yapay Zeka - Kolluk Faaliyetinde Yapay Zeka Kullanımı - Ceza Adaletinde Profilleme ve Otomatik Karar Verme
10) f. Otonom Sürüş: Düzenleme Zorluğu - Otonom sürüş için yapay zeka teknolojileri: Bilgisayarlı görü, Pekiştirmeli öğrenme, sensör teknolojileri - Tartışmalar: Avantajlar ve Riskler - Olay Çalışması
11) g. Sağlık Hizmetinde Otomasyon - Sağlık alanında yapay zeka kullanım alanları ve yaklaşımları -Tüketiciler Açısından Kişisel Bakım Robotları -Sağlık Uzmanları için Robotik Teknoloji Kullanımı ve Sorumluluk
12) h. Yapay Zekâ Çağında Fikri Mülkiyet - Üretici yapay zeka yaklaşımları ve kullanım alanları -Yapay Zekanın ya da Geliştiricinin Fikri Mülkiyet Hakkı? -Uluslararası Organizasyonlar Ne Diyor? -Muhtemel Gelişmeler ve Muhtemel Çözümler
13) i. Siber Güvenlik -Siber Güvenlik Kavramı ve ""Siber Uzayı Yönetmek” -Siber Güvenlik ve Siber Diplomasi bağlamında Yapay Zekanın Rolü -Düzenleme ve Siber Güvenlik: TR, AB ve NATO'nun Sert Hukuk ve Yumuşak Hukuk Araçları
14) Makale Sunumları

Kaynaklar

Ders Notları: 1. Makale: Ronald Leenes - Laws on Robots, Laws by Robots, Laws in Robots: Regulating Robot Behaviour by Design 2. Rapor: European Parliament - European Civil Law Rules in Robotics 3. Rapor: ICO - Big data, artificial intelligence, machine learning and data protection 4. Makale: Sophia Duff & Jamie Hopkins - Sit, Stay, Drive: The Future of Autonomous Car Liability 5. Rapor: European Commision - AI and IP Report 6. Kitap: Yapay Zekâ Geçmişi Geleceği, Nils Nilsson 7. Kitap: 50 Soruda Yapay Zeka, Cem Say 8. Kitap: Derin Öğrenme, Ian Goodfellow et all. 1. Paper Ronald Leenes - Laws on Robots, Laws by Robots, Laws in Robots: Regulating Robot Behaviour by Design 2. Raport: European Parliament - European Civil Law Rules in Robotics 3. Raport: ICO - Big data, artificial intelligence, machine learning and data protection 4. Paper: Sophia Duff & Jamie Hopkins - Sit, Stay, Drive: The Future of Autonomous Car Liability 5. Raport: European Commision - AI and IP Report 6. Book: A Brief History of AI, Nils Nilsson (English/Turkish) 7. Book: 50 Soruda Yapay Zeka, Cem Say (Turkish) 8. Book: Deep Learning Book, Ian Goodfellow, at all. (English)
Diğer Kaynaklar:

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Devam % 0
Laboratuar % 0
Uygulama % 0
Arazi Çalışması % 0
Derse Özgü Staj % 0
Küçük Sınavlar % 0
Ödev 2 % 20
Sunum % 0
Projeler 1 % 20
Seminer % 0
Ara Sınavlar 1 % 20
Ara Juri % 0
Final 1 % 40
Rapor Teslimi % 0
Juri % 0
Bütünleme % 0
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 2 28
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama 0 0 0
Derse Özgü Staj 0 0 0
Arazi Çalışması 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 4 56
Sunum / Seminer 0 0 0
Proje 1 2 2
Ödevler 2 4 8
Küçük Sınavlar 0 0 0
Ara Juri 0 0 0
Ara Sınavlar 1 2 2
Rapor Teslimi 0 0 0
Juri 0 0 0
Final 1 2 2
Toplam İş Yükü 98

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