Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zekâ Bilgisi
Ders Kodu: EMY003
Ders Türü: Zorunlu
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 2
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zekânın temel kavramlarını öğrenmelerini ve yapay zekâ araçlarını emlak sektörüyle ilişkili mesleki süreçlerde bilinçli kullanabilmelerini sağlamaktır.

Özet İçerik

Yapay zekâ, veri, algoritma, makine öğrenmesi, üretken yapay zekâ, prompt yazma, yapay zekâ ile raporlama, emlakta yapay zekâ kullanımı, CBS bağlantısı, etik ve güvenilirlik konuları ele alınır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Öğrenci, yapay zekâ, veri, algoritma, model ve makine öğrenmesi kavramlarını temel düzeyde açıklar.
2.Öğrenci, üretken yapay zekâ araçlarının metin, görsel, rapor ve analiz üretimindeki kullanımını kavrar.
3.Öğrenci, etkili komut yazma ve yapay zekâdan doğru çıktı alma becerisi geliştirir.
4.Öğrenci, yapay zekânın emlak, tapu, imar, değerleme ve müşteri ilişkileri süreçlerindeki kullanım alanlarını açıklar.
5.Öğrenci, yapay zekâ çıktılarının doğruluk, etik ve güvenilirlik açısından kontrol edilmesi gerektiğini kavrar.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Öğretim Elemanının Ders Notları
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay Zekâya Giriş: Yapay zekâ kavramı, tarihsel gelişimi, günlük yaşamdaki kullanım alanları ve emlak sektörü açısından önemi açıklanır.
2. Hafta - Teorik
Yapay Zekânın Temel Kavramları: Algoritma, veri, model, tahmin, otomasyon, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi temel kavramlar sade biçimde ele alınır.
3. Hafta - Teorik
Veri ve Yapay Zekâ İlişkisi: Verinin yapay zekâ sistemleri için önemi, veri türleri, veri kalitesi, eksik veri ve hatalı veri konuları anlatılır.
4. Hafta - Teorik
Makine Öğrenmesine Giriş: Yapay zekânın verilerden nasıl öğrenebildiği; sınıflandırma, tahmin, öneri sistemleri ve örüntü tanıma örnekleriyle açıklanır.
5. Hafta - Teorik
Üretken Yapay Zekâ: ChatGPT benzeri sistemler, metin üretimi, görsel üretimi, belge hazırlama, özetleme ve içerik oluşturma örnekleriyle tanıtılır.
6. Hafta - Teorik
Prompt Yazma Becerisi: Yapay zekâdan doğru sonuç almak için etkili komut yazma, rol verme, bağlam sağlama, örnek kullanma ve çıktı biçimi belirleme yöntemleri gösterilir.
7. Hafta - Uygulama
Uygulamalı Yapay Zekâ Kullanımı: Öğrencilerden basit bir emlak ilanı, müşteri yanıtı, portföy açıklaması veya rapor taslağı üretmeleri istenir.
8. Hafta - Teorik
Emlak Sektöründe Yapay Zekâ Kullanımı: Portföy yönetimi, müşteri analizi, fiyat tahmini, ilan optimizasyonu, pazarlama ve satış süreçlerinde yapay zekâ uygulamaları ele alınır.
9. Hafta - Teorik
Tapu, Kadastro ve İmar Süreçlerinde Yapay Zekâ: Tapu belgelerinin okunması, imar bilgilerinin yorumlanması, parsel analizleri ve karar destek uygulamaları örneklerle açıklanır.
10. Hafta - Teorik
Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Yapay Zekâ: Harita verileri, konum analizi, taşınmaz değerleme, çevresel analizler ve mekânsal karar destek sistemlerinde yapay zekânın rolü anlatılır.
11. Hafta - Teorik
Yapay Zekâ ile Raporlama ve Sunum Hazırlama: Öğrencilerin emlak raporu, piyasa analizi, müşteri bilgilendirme metni ve sunum taslağı hazırlamada yapay zekâyı nasıl kullanabileceği gösterilir.
12. Hafta - Teorik
Yapay Zekâda Etik, Güvenilirlik ve Hukuki Riskler: Yanlış bilgi, önyargı, kişisel verilerin korunması, telif hakkı, mesleki sorumluluk ve yapay zekâ çıktılarının kontrol edilmesi konuları işlenir.
13. Hafta - Teorik
İş Hayatında Yapay Zekâ ve Geleceğin Meslekleri: Yapay zekânın iş süreçlerini nasıl dönüştürdüğü, emlak danışmanlarının yeni becerileri ve gelecekteki mesleki fırsatlar değerlendirilir.
14. Hafta - Teorik
Genel Değerlendirme ve Uygulamalı Proje: Öğrencilerden yapay zekâ kullanarak örnek bir emlak portföyü, müşteri senaryosu, imar yorumu veya mini karar destek raporu hazırlamaları istenir.
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%5
Kısa Sınav (Quiz)1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Ödev1044
Kısa Sınav1022
Ara Sınav1022
Dönem Sonu Sınavı101414
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)50
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
PÇ-13
OÇ-1
3
2
3
2
3
2
1
2
1
4
2
3
2
OÇ-2
2
3
2
1
2
3
2
4
1
2
3
2
4
OÇ-3
2
3
2
3
2
1
4
2
4
1
2
3
2
OÇ-4
3
2
3
2
4
1
2
1
4
5
2
3
2
OÇ-5
2
2
2
3
2
4
1
2
5
2
3
2
1
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026