| Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, YAPAY ZEKA (İNGİLİZCE, TEZLİ) alanında LİSANS derecesi (Bachelor of Master of Engineering) almaya hak kazanmaktadırlar. |
| Bu program, LİSANSÜSTÜ seviyesinde öğrenim veren bir programdır. |
| Yüksek lisans programına başvurabilmek için adayların, lisans diplomasına sahip olması ve Enstitü Kurulu tarafından programa özgü belirlenecek diğer temel koşulları da sağlamaları gerekir. Ayrıca, tezli programlara başvuran öğrencilerin başvurduğu puan türünde Enstitü Kurulu tarafından 55 puandan az olmamak üzere belirlenecek ALES puanına da sahip olmaları gerekir. Yabancı dilde yürütülecek yüksek lisans programlarına başvuran adayların yabancı dil yeterlik düzeyleri; YÖK tarafından kabul edilen merkezî yabancı dil sınavları ile YÖK veya ÖSYM tarafından eşdeğerliği kabul edilen uluslararası yabancı dil sınavları veya Üniversite İngilizce Yeterlik Sınavı sonuçlarına göre belirlenir. |
| Bahçeşehir Üniversitesi’nde öğrenimine devam edecek öğrenciler, önceki öğrenim kurumunda aldıkları derslerden belirli yönetmelikler çerçevesinde muaf olabilirler. Alınmış dersin içeriğinin, BAU‘da verilen dersin içeriğine uygun olması ve enstitü müdürlüğü tarafından onaylanması durumunda, öğrenci bu dersten muaf tutulabilir. |
| Bu programdan mezun olan öğrenciler, doktora programlarında öğrenim görmek üzere başvuruda bulunabilirler. |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Program Kazanımları | ||
| Dersler | ||
| ARI5001 Yapay Zekanın İlkeleri | ||
| ARI5002 Yapay Zeka Optimizasyonu | ||
| BUS5301 Araştırma Yöntemleri ve Etik | ||
| CMP5887 Seminer | ||
| CMP5888-1 Yüksek Lisans Tezi | ||
| CMP5888-2 Yüksek Lisans Tezi | ||
| Departmental Elective | ||
|
||
| GE-Elective | ||
|
|
| 1. Yarıyıl | |||||||
| Ders Kodu | Ders Adı | Ön Koşul | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS | |
| ARI5001 | Yapay Zekanın İlkeleri | 3 | 0 | 3 | 8 | ||
| BUS5301 | Araştırma Yöntemleri ve Etik | 3 | 0 | 3 | 9 | ||
| Departmental Elective | 3 | 6 | |||||
| Departmental Elective | 3 | 7 | |||||
| Toplam | 30 | ||||||
| 2. Yarıyıl | |||||||
| Ders Kodu | Ders Adı | Ön Koşul | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS | |
| ARI5002 | Yapay Zeka Optimizasyonu | 3 | 0 | 3 | 8 | ||
| Departmental Elective | 3 | 8 | |||||
| Departmental Elective | 3 | 7 | |||||
| Departmental Elective | 3 | 7 | |||||
| Toplam | 30 | ||||||
| 3. Yarıyıl | |||||||
| Ders Kodu | Ders Adı | Ön Koşul | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS | |
| CMP5887 | Seminer | ☑ | 0 | 0 | 0 | 10 | |
| CMP5888-1 | Yüksek Lisans Tezi | 0 | 0 | 0 | 20 | ||
| Toplam | 30 | ||||||
| 4. Yarıyıl | |||||||
| Ders Kodu | Ders Adı | Ön Koşul | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS | |
| CMP5888-2 | Yüksek Lisans Tezi | ☑ | 0 | 0 | 0 | 30 | |
| Toplam | 30 | ||||||