Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Turizmde Yapay Zeka Uygulamaları
Ders Kodu: THM150
Ders Türü: Zorunlu
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 1
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 3
Amaç

Bu dersin amacı, turizm ve ağırlama programları öğrencilerinin yapay zekâ ve özellikle üretken YZ araçlarını kendi meslek alanlarında sorumlu, etik ve verimli biçimde uygulayabilecek operasyonel ve teknolojik yetkinliğe ulaşmalarını sağlamaktır. ChatGPT, Gemini ve Claude gibi üretken YZ araçları ile görsel üretim platformları üzerinden gerçek mesleki senaryo uygulamaları, istem mühendisliği (prompt engineering) atölyeleri, sektör konuğu deneyimleri ve entegre bir proje çalışması yoluyla öğrenciler; YZ'yi yalnızca tüketen değil, sektörün gerçek ihtiyaçlarına yönelik çözümler üretebilen kullanıcılar olarak staja ve iş hayatına hazırlanır.

Özet İçerik

Bu ders, turizm ve ağırlama öğrencilerinin yapay zekâ araçlarını mesleki uygulamalara dönüştürebilecek yetkinliğe ulaşmasını hedefler. Öğrenciler; yapay zekânın temel kavramlarını (dar/genel YZ, makine öğrenmesi, üretken YZ, ajan tabanlı YZ), istem mühendisliğinin ilkelerini, üretken YZ ile metin ve görsel içerik üretimini, müşteri/misafir iletişimi ve sektörel iş akışlarını, YZ çıktılarının doğruluk, telif, önyargı ve kişisel veri (KVKK) açısından sorumlu kullanımını öğrenir. Otelcilik, seyahat ve mutfak alanlarına özgü gerçek senaryolar üzerinden uygulamalı çalışmalar yürütülür. Ders aynı zamanda sektör konuğu oturumlarını ve dönem sonunda YZ destekli bir mini uygulama/iş akışı projesinin tasarlanıp sunulmasını içerir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekânın temel kavramlarını (dar/genel YZ, makine öğrenmesi, üretken YZ, ajan tabanlı YZ) tanımlar ve birbirinden ayırt eder.
2.Turizm ve ağırlama alanındaki YZ uygulama alanlarını (öneri sistemleri, dinamik fiyatlandırma, chatbot, metin/görsel üretimi) açıklar.
3.Üretken YZ araçlarını kullanarak mesleki bir göreve yönelik etkili istemler (prompt) oluşturur.
4.YZ çıktılarını doğruluk, telif, önyargı ve kişisel veri (KVKK) açısından değerlendirir ve sorumlu kullanım ilkelerini uygular.
5.Kendi meslek alanına (otel/seyahat/mutfak) özgü bir senaryoda YZ destekli metin, görsel ve iş akışı çıktıları üretir.
6.YZ destekli bir uygulama projesini tasarlar, sunar ve süreci eleştirel biçimde değerlendirir.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Taşbağ, F., Alpaslanoğlu, A., Armutçu, B., & İnce, E. (2024). Turizmde akıllı çözümler: Yapay zekâ uygulamaları. Ekin Yayınevi.
2.Karaca, Ş. (ed.) (2024). Turizm ve Dijital Pazarlama (Teori ve Uygulamalar). Özgür Yayınları. DOI:
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Turizm sektöründe teknolojik dönüşümün tarihsel süreci ve Turizm 4.0/5.0 kavramları; dijitalleşme ile akıllılaşma arasındaki fark; dijital ekosistemin temel bileşenleri (donanım, yazılım, veri, bulut, mobil); bu dönüşüm içinde yapay zekânın yeri ve önemi; YZ'nin misafir deneyimi, operasyonel verimlilik ve gelir yönetimine etkisi; dersin işleyişi ve proje tanıtımı.
2. Hafta - Teorik
Nesnelerin İnterneti (IoT) kavramı ve çalışma mantığı; akıllı oda teknolojileri (sensörlü termostat, akıllı kilit, ses kontrollü asistan); RFID/NFC tabanlı bileklik ve kart uygulamaları; konum tabanlı misafir hizmetleri; otel ve resort örnekleri (Hilton Connected Room, Marriott IoT Hotel); IoT'nin yapay zekâ ile ilişkisi (veri üretimi → akıllı kararlar); enerji yönetimi, sürdürülebilirlik, veri güvenliği ve gizlilik boyutu.
3. Hafta - Teorik
Yapay zekânın tanımı, tarihsel gelişimi ve temel kavramları; dar YZ (ANI), genel YZ (AGI) ve süper YZ (ASI) ayrımı; makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme (NLP) arasındaki ilişki; denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenmenin sade örneklerle anlatımı; YZ'nin günlük hayattaki yansımaları (öneri sistemleri, yüz tanıma, sesli asistanlar); turizmde YZ'nin başlıca kullanım alanları (tahmin, kişiselleştirme, otomasyon, içerik üretimi).
4. Hafta - Teorik
Üretken yapay zekâ (Generative AI) kavramı ve geleneksel YZ'den farkı; büyük dil modellerinin (LLM) çalışma mantığı (token, olasılık, bağlam penceresi); öne çıkan araçların karşılaştırması: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Copilot (Microsoft); metin, görsel (DALL·E, Midjourney), ses (ElevenLabs) ve video (Sora, Runway) üreten araçların tanıtımı; halüsinasyon kavramı ve doğrulanabilirlik sorunu; modellerin güçlü/zayıf yönlerinin görev temelli karşılaştırılması.
5. Hafta - Teorik
Prompt mühendisliği kavramı, önemi ve etkili promptun temel bileşenleri (rol, bağlam, görev, format, kısıt); zero-shot, few-shot ve chain-of-thought (zincirleme düşünme) teknikleri; persona temelli prompt yazımı; iteratif prompt iyileştirme döngüsü; prompt zinciri (prompt chaining) ile karmaşık görevlerin parçalanması; turizm senaryolarında "iyi" ve "kötü" prompt örnekleri; çıktıların eleştirel değerlendirilmesi.
6. Hafta - Teorik
Turizm işletmelerinde yapay zekânın temel kullanım alanları ele alınır. Kişiselleştirilmiş öneriler, fiyatlandırma ve talep tahmini, chatbotlar ve sanal asistanlar, dijital pazarlama içerikleri, sesli asistanlar, akıllı otel ve akıllı destinasyon uygulamaları genel düzeyde incelenir. Ayrıca otomasyon, robotik sistemler, drone ve VR/AR teknolojilerinin turizm açısından uygulanabilirliği değerlendirilir.
7. Hafta - Teorik
Yapay zekânın sorumlu ve etik kullanım ilkeleri ele alınır. Doğruluk, halüsinasyon, doğrulama, telif hakkı, fikrî mülkiyet, önyargı, adalet, kişisel verilerin korunması ve akademik dürüstlük konuları turizm bağlamında değerlendirilir. İnsan denetiminin önemi vurgulanır ve ilk altı haftanın genel tekrarı yapılır.
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Ara Sınav (Vize): İlk yedi haftada işlenen teorik konuların genel değerlendirilmesi (yapay zekânın temelleri, üretken yapay zekâ, istem mühendisliği ve sorumlu/etik kullanım).
9. Hafta - Uygulama
İstem Mühendisliği Atölyesi: profesyonel yapay zeka araçlarıyla tanışma ve temel kullanım; etkili istem (istem) yazımının uygulamalı çalışması; kopyalanan cihazların üzerinden üretilmesi ve geliştirilmesi. Üretken YZ ile uygulamalı atölye Uygulama
10. Hafta - Uygulama
Yapay Zekâ ile İçerik ve İletişim: yapay zeka desteğiyle yazılı içerik ve müşteri/misafir iletişim üretimi; bilgilendirme, yanıt ve tanıtım metinlerinin hazırlanması; dil ve üslup yönetimi. Uygulamalı içerik çalışması
11. Hafta - Uygulama
Yapay Zekâ ile Görsel ve Tanıtım İçeriği: yapay zeka araçlarıyla görsel ve tanıtım içeriklerinin yer aldığı; sunum ilkeleri; Üretilen içeriklerin gözden geçirilmesi. Uygulamalı görsel çalışması
12. Hafta - Uygulama
Yapay Zekâ ile Analiz ve Değerlendirme: Yapay zekanın geri bildirimi ve veri analizinde kullanımı; basit raporlama ve özetleme; sonuçların yorumlanması. Uygulamalı analiz çalışması
13. Hafta - Uygulama
Yapay Zekâ ile İş Akışları ve Otomasyon: tekrarlayan işlerin yapay ağ ile kolaylaştırılması; temel iş ortamı ve otomasyon mantığı; uygulamalı örnekler.
14. Hafta - Uygulama
Proje Geliştirme Atölyesi: dönem boyunca öğrenilenleri birleştirerek artırılır; Danışmanlı çalışma, geri bildirim ve sunum hazırlığı. Proje geliştirme ve temel uygulama
15. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Dönem Sonu Sınavı (Final): öğrenci projelerinin sunumu ve dönem boyunca işlenen konuların genel değerlendirilmesi. Proje sunumları
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 Ders140228
Uygulamalı Ders140114
Ödev26114
Ara Sınav110010
Dönem Sonu Sınavı110010
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)76
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
OÇ-1
4
5
4
4
3
2
1
OÇ-2
4
5
4
4
3
2
1
OÇ-3
4
5
4
4
3
2
1
OÇ-4
4
5
4
4
3
2
1
OÇ-5
4
5
4
4
3
2
1
OÇ-6
4
5
4
4
3
2
1
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026