Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zekâ Bilgisi
Ders Kodu: MUH008
Ders Türü: Seçmeli
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 sektördeki mesleki süreçlerde bilinçli kullanabilmelerini sağlamaktır.

Özet İçerik

Günümüz teknolojisinin işleyişini analiz etmek. Yeni geliştirilen teknolojileri doğru yorumlamak. Kullanılan teknolojik cihazları en verimli ve kapsamlı kullanmak. Bir teknolojik cihazın çalışma prensiblerini bilip doğru eklemeler yapmak.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Gelişen teknolojiyi analiz edebilme
2.Yeni ürün gelişiminde katkıda bulunabilme
3.Alanı ile ilgili modelleme yapabilme
4.Proje yönetebilme
5.Projeleri doğru hamlelerle geliştirebilme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Öğretim Elemanının Ders Notları
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay zekâya giriş
2. Hafta - Teorik
Dünden bugüne yapay zekâ
3. Hafta - Teorik
Chat GPT Uygulaması
4. Hafta - Teorik
Chat GPT Uygulaması
5. Hafta - Teorik
Gemini Uygulaması
6. Hafta - Teorik
Gemini Uygulaması
7. Hafta - Teorik
Dall.E Uygulaması
8. Hafta - Teorik
Dall.E Uygulaması
9. Hafta - Teorik
Scholar GPT Uygulaması
10. Hafta - Teorik
Scholar GPT Uygulaması
11. Hafta - Teorik
Microsoft Copilot Uygulaması
12. Hafta - Teorik
Microsoft Copilot Uygulaması
13. Hafta - Teorik
ImageBind Uygulaması
14. Hafta - Teorik
ImageBind Uygulaması
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Sunum1%5
Dönem Ödevi1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders141128
Uygulamalı Ders140114
Ara Sınav1314
Dönem Sonu Sınavı1314
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
OÇ-1
5
4
OÇ-2
3
OÇ-3
3
2
OÇ-4
OÇ-5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026