Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zeka ve İşletme Uygulamaları
Ders Kodu: ISL446
Ders Türü: Bölüm Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekâ kavramı, süreçleri ve işletmelerde uygulamaları hakkında farkındalık oluşturmak ve yapay zeka konusunda temel becerileri kazandırmaktır.

Özet İçerik

Yapay zekanın açıklanması, temel mantığının ve tarihsel gelişimini açıklamak, apay zekanın farklı disiplinlerdeki kullanım alanlarını aktarmak, yapay zeka analiz mantığının açıklanması, yapay zekanın amaçları ve bu amaçlara ulaşmak için kullandığı metodolojileri anlatmak, yapay zekanın toplumsal, teknolojik ve ekonomik değişime olan etkilerinin açıklanması, yapay zeka ile etik arasındaki olması gereken ilişkinin aktarılması ve gelecekte yapay zekanın gelişim süreci hakkında bilgi verilmesidir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Esin SAYIN
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekanın temel kavramlarını açıklar.
2.İşletmelerde yapay zeka kullanım alanlarını tanımlar.
3.Veri analitiği ve makine öğrenmesi ilişkisini açıklar.
4.Yapay zeka destekli karar sistemlerini analiz eder.
5.Etik ve gizlilik sorunlarını değerlendirir.
6.İşletmelerde yapay zeka uygulamalarını vaka temelli inceler.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Ali Şir Atilla, Yapay Zeka Teknolojisi ve Uygulamaları, DİKEYEKSEN YAYINCILIK, İSTANBUL, 2022.
2.Çetin Elmas, Yapay Zeka Uygulamaları, Seçkin Yayıncılık, İSTANBUL, 2021.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Nedir? Tarihsel Gelişimi ve Felsefesi
2. Hafta - Teorik
Yapay Zeka ile Değişim Süreci (Meslek değişimi, toplumsal değişiklikler)
3. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Uygulama Alanları (Doğal Dil işleme, bilgisayar görüşü, karar verme, problem çözme, ses tanıma …)
4. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Nasıl Öğrenir?
5. Hafta - Teorik
Büyük Veri (Veri Madenciliği, Metin Madenciliği, Öğrenme Analitiği…)
6. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Uygulamalarında Kullanılan Programlar ve Uygulama
7. Hafta - Teorik
Uzman Sistemler
8. Hafta - Teorik
Yapay Zekanın Kullanım Alanları ve Örnekleri I (İmalat İşletmeleri)
9. Hafta - Teorik
Yapay Zekanın Kullanım Alanları ve Örnekleri II (Hizmet İşletmeleri)
10. Hafta - Teorik
Yapay Zekanın Kullanım Alanları ve Örnekleri III (Eğitim Sektörü)
11. Hafta - Teorik
Yapay Sinir Ağları ve Sezgisel Teknikler
12. Hafta - Teorik
Yapay Zeka ve Etik
13. Hafta - Teorik
Yapay Zekada Gelecek Öngörüleri
14. Hafta - Teorik
Yapay Zekada Gelecek Öngörüleri
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders142370
Ara Sınav125126
Dönem Sonu Sınavı130131
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)127
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
3
3
2
1
2
1
1
2
2
1
OÇ-2
3
3
2
1
2
1
1
2
2
1
OÇ-3
3
3
3
2
3
1
1
2
2
1
OÇ-4
3
3
3
2
4
2
1
3
3
2
OÇ-5
2
2
2
2
3
2
4
2
2
3
OÇ-6
3
3
3
2
4
2
3
3
3
2
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026