Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
İstem Operatörlüğü
Ders Kodu: YZO203
Ders Türü: Zorunlu
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 1
Uyg.: 1
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 4
Amaç

İstem operatörlüğü dersinin amacı, öğrencilerin yapay zekâ ve doğal dil işleme (NLP) modelleriyle etkileşim kurmak için etkili ve optimize edilmiş metin istemleri tasarlama becerilerini geliştirmektir. Bu ders kapsamında öğrenciler, dil modellerinin mantığını ve çalışma prensiplerini anlamayı, modellerin çıktılarını yönlendirecek doğru ve stratejik istemler oluşturmayı öğrenirler. Ayrıca, gerçek dünya problemlerine yönelik yaratıcı çözümler üretmek ve yapay zeka uygulamalarında verimliliği artırmak için istem yapılandırma ve optimizasyon yöntemlerini uygulayabilecek yetkinlikler kazanırlar.

Özet İçerik

İstem operatörlüğü dersi, yapay zekâ modelleriyle etkili iletişim kurmak için metin istemlerinin tasarlanması, yapılandırılması ve optimize edilmesine odaklanır. Ders, dil modellerinin temel prensiplerini, istem tasarımı ve formatlama yöntemlerini, model çıktılarının değerlendirilmesini ve iyileştirilmesini kapsar. Ayrıca, farklı problem alanlarına yönelik uygulamalı istem tasarımı ve optimizasyon teknikleri ele alınır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Öğrenciler, dil modellerinin temel prensiplerini ve çalışma mantığını anlayarak, yapay zekâ tabanlı sistemlerle etkili etkileşim kurabilir.
2.Öğrenciler, problem çözmeye yönelik optimize edilmiş ve stratejik metin istemleri (prompts) tasarlayabilir.
3.Öğrenciler, istem tasarımı ve yapılandırması için kullanılan teknikleri öğrenerek, model çıktılarının doğruluğunu ve verimliliğini ayırt edebilir.
4.Öğrenciler, farklı senaryolar için özelleştirilmiş istemler geliştirerek, yapay zekâ modellerini çeşitli alanlarda uygulayabilir.
5.Öğrenciler, istem performansını değerlendirebilir ve çıktılara yönelik iyileştirme süreçlerini uygulayabilir.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Brown, T., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners.
2.Vaswani, A., et al. (2017). Attention is All You Need.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Giriş ve Yapay Zekâ Modellerinin Temelleri
2. Hafta - Teorik
Dil Modelleri ve Çalışma Prensipleri
3. Hafta - Teorik
Prompt Kavramı ve Önemi
4. Hafta - Teorik
Prompt Tasarım Teknikleri
5. Hafta - Teorik
Prompt Tasarım Teknikleri
6. Hafta - Teorik
Prompt Formatlama ve Yapılandırma
7. Hafta - Teorik
Farklı Uygulama Alanları için Özelleştirilmiş Prompts
8. Hafta - Teorik
Model Davranışını Anlama ve Yönlendirme (Ara Sınav)
9. Hafta - Teorik
Prompt Performans Değerlendirme Yöntemleri
10. Hafta - Teorik
İleri Seviye Prompt Optimizasyonu
11. Hafta - Teorik
Etik ve Bias Yönetimi için Prompt Tasarımı
12. Hafta - Teorik
Gerçek Dünya Problemleri Üzerine Uygulama Çalışmaları
13. Hafta - Teorik
Gerçek Dünya Problemleri Üzerine Uygulama Çalışmaları
14. Hafta - Teorik
Proje Tabanlı Uygulamalar ve Örnek Çözümler
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%10
Kısa Sınav (Quiz)1%10
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140114
Uygulamalı Ders140114
Ödev116117
Kısa Sınav116117
Ara Sınav116117
Dönem Sonu Sınavı120121
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)100
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
OÇ-1
5
4
5
4
5
4
5
5
5
3
5
4
OÇ-2
5
5
4
5
4
5
4
5
5
3
5
5
OÇ-3
4
5
5
4
5
4
5
4
5
4
5
4
OÇ-4
5
5
5
4
4
4
5
4
5
4
5
4
OÇ-5
5
5
5
5
4
5
4
5
4
3
4
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026