Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : MTS124 |
| Ders Türü | : Zorunlu |
| Ders Grubu | : Önlisans |
| Eğitim Dili | : Türkçe |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 2 |
| Uyg. | : 0 |
| Kredi | : 2 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 2 |
Bu dersin amacı; moda tasarımı öğrencilerine üretken yapay zekâ, görsel yapay zekâ ve veri destekli tasarım yaklaşımlarını tekstil, renk, yüzey, desen, giysi formu, koleksiyon geliştirme ve konfeksiyon süreçleriyle ilişkilendirerek uygulamalı biçimde kazandırmaktır. Ders sonunda öğrencilerin etik, telif, kişisel veri güvenliği ve mesleki sorumluluk ilkelerini gözeterek yapay zekâ destekli moda tasarım çıktıları geliştirmeleri beklenir.
Yapay zekâya giriş; üretken yapay zekâ ve moda tasarımı ilişkisi; prompt yazımı; trend araştırması; moodboard ve konsept geliştirme; renk paleti oluşturma; yüzey, doku ve desen tasarımı; tekstil malzemesi ve kumaş yüzeyi yorumlama; giysi silüeti ve koleksiyon alternatifleri; teknik çizim ve görsel sunum desteği; konfeksiyon ve üretim planlama süreçlerinde yapay zekâ kullanımı; kalite kontrol ve görüntü tabanlı değerlendirmeye giriş; sürdürülebilirlik, telif, etik ve portfolyo hazırlama uygulamaları.
| 1. | Moda tasarımı, tekstil ve konfeksiyon alanlarında yapay zekânın temel kullanım alanlarını açıklar. |
| 2. | Tasarım problemi, hedef kullanıcı, sezon, renk, yüzey ve malzeme bağlamına uygun yapay zekâ komutları/promptları geliştirir. |
| 3. | Yapay zekâ destekli trend araştırması, moodboard, renk paleti ve konsept tasarımı çıktıları üretir. |
| 4. | Tekstil yüzeyi, doku, desen, baskı ve aksesuar tasarımında yapay zekâ destekli alternatifler geliştirir ve değerlendirir. |
| 5. | Giysi formu, silüet, koleksiyon teması ve teknik sunum dosyası hazırlama süreçlerinde yapay zekâ çıktılarından yararlanır. |
| 6. | Konfeksiyon üretim akışı, kalite kontrol, sürdürülebilirlik ve malzeme seçimi problemlerinde yapay zekâ destekli karar önerileri geliştirir. |
| 7. | Yapay zekâ kullanımında telif, özgünlük, kişisel veri, mesleki etik ve akademik dürüstlük ilkelerini uygular. |
| 8. | Yapay zekâ destekli moda tasarım portfolyosunu eleştirel biçimde sunar, geri bildirim alır ve revize eder. |
| 1. | Öğretim elemanı tarafından hazırlanacak AI destekli moda tasarım uygulama föyleri, prompt kılavuzları ve örnek proje dosyaları. |
| 2. | Yapay zekânın temel kavramlarını, üretken modelleri, veri okuryazarlığını ve sorumlu AI kullanımını açıklayan güncel açık ders materyalleri. |
| 3. | Kurum tarafından erişilebilir veya ücretsiz/akademik kullanıma uygun yapay zekâ, görsel tasarım, CAD ve portfolyo araçlarının kullanım kılavuzları. |
| 4. | Telif, lisans, kişisel veri, akademik dürüstlük ve üretken yapay zekâ kullanımına ilişkin kurum/ulusal/uluslararası rehberler. |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Sunum | 1 | %5 |
| Ödev | 1 | %5 |
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %30 |
| Dönem Sonu Sınavı (Final) | 1 | %60 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Ödev | 1 | 10 | 0 | 10 |
| Sunum | 1 | 10 | 0 | 10 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 0 | 10 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 20 | 0 | 20 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 50 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | PÇ-7 | PÇ-8 | PÇ-9 | PÇ-10 | PÇ-11 | |
OÇ-1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 | 2 | 2 | 2 |
OÇ-2 | 3 | 2 | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 |
OÇ-3 | 2 | 2 | 4 | 2 | 3 | 1 | 4 | 5 | |||
OÇ-4 | 3 | 2 | 3 | 2 | 2 | ||||||
OÇ-5 | 2 | 3 | 2 | 4 | 3 | ||||||
OÇ-6 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 | 3 | |||||
OÇ-7 | 2 | 3 | 2 | 3 | 2 | 2 | |||||
OÇ-8 | 2 | 3 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 | ||||