Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zeka Destekli Görüntü Üretimi
Ders Kodu: RTS319
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 1
Uyg.: 2
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Bu dersin amacı; öğrencilere yapay zeka destekli görüntü ve video üretimi araçlarının sinematografik, estetik ve teknik temellerini aktarmaktır. Ders kapsamında öğrencilerin; geleneksel sinema dilini (ışık, kompozisyon, lens seçimi, sanat yönetimi) yapay zeka algoritmalarıyla birleştirmeleri, yapım öncesi (pre-production) süreçlerinde yapay zekayı bir yaratıcı asistan olarak kullanmaları ve hareketli görüntü üretiminde yenilikçi hikaye anlatımı yöntemleri geliştirmeleri hedeflenmektedir. Ayrıca, yapay zekanın sinema endüstrisindeki etik, telif ve iş gücü boyutları tartışılarak, öğrencilerin geleceğin medya dünyasına vizyoner ve etik sorumluluk sahibi içerik üreticileri olarak hazırlanması amaçlanmaktadır.

Özet İçerik

Bu ders, sinema ve televizyon alanında yapay zeka destekli görsel üretim araçlarının temel kullanımını ve bu teknolojilerin yaratıcı süreçlere entegrasyonunu kapsamaktadır. Ders süresince öğrenciler; metinden görüntü ve video üretimi (text-to-image/video), yapay zeka ile konsept tasarımı, storyboard oluşturma ve dijital kurgu asistanlığı gibi temel uygulama alanlarını öğreneceklerdir. Teknik araçların yanı sıra, yapay zeka kullanımının sinematografik kurallara uyumu, telif hakları ve etik tartışmalar da dersin içeriğini oluşturmaktadır. Dönem sonunda öğrencilerin, bu araçları geleneksel film yapım süreçleriyle birleştiren pratik bir proje geliştirmeleri beklenmektedir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Geleneksel sinema diline ait kamera açıları, plan ölçekleri, lens türleri ve ışık tasarımlarını yapay zeka görsel üretim araçlarında doğru komutlarla (prompt) uygular.
2.Sinematik bir anlatı için gerekli olan karakter ve mekan tutarlılığını yapay zeka araçlarının ileri düzey parametrelerini kullanarak analiz eder ve sahneler arası görsel devamlılığı sağlar.
3.Yapay zeka ile üretilmiş durağan görüntü, video, ses, müzik ve kurgu öğelerini bütüncül bir sinematik akış oluşturacak şekilde bir araya getirir.
4.Sinema ve medya sektöründe yapay zeka kullanımının getirdiği telif hakları, oyuncu hakları, deepfake ve manipülasyon gibi etik sorunları eleştirel bir süzgeçten geçirerek tartışır.
5.Fikir aşamasından kurgu aşamasına kadar yapay zeka araçlarını yaratıcı bir asistan olarak kullanarak, özgün ve anlatı değeri olan kısa bir sinematik proje tasarlar.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.https://nofilmschool.com/the-real-ai-revolution-in-filmmaking-is-happening-behind-the-scenes
2.Runway. (t.y.). Runway academy: Learning generative video and AI tools. Erişme tarihi: 26 Mayıs 2026, https://learn.runwayml.com/
3.Midjourney. (t.y.). Midjourney documentation: Prompts, parameters, and cinematic styling. Erişme tarihi: 26 Mayıs 2026, https://docs.midjourney.com/
4.Curious Refuge. (t.y.). AI filmmaking: The ultimate guide to creating films with artificial intelligence. Erişme tarihi: 26 Mayıs 2026, https://curiousrefuge.com/
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay zeka destekli görsel üretime giriş, sinemadaki yeri, temel arayüz kullanımı ve ilk metinden görüntü denemeleri
2. Hafta - Teorik & Uygulama
Sinematografik dilin (kamera açıları, plan ölçekleri ve lensler) prompt diline aktarılması ve farklı ölçeklerde sinematik kareler üretme
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Işık, renk paletleri ve atmosferin yapay zeka ile kontrolü ve aynı sahneyi farklı sinematik tonlarla yeniden yaratma
4. Hafta - Teorik & Uygulama
Yönetmen estetiği ile janr analizi ve belirli yönetmenlerin görsel imzalarını taşıyan görüntüler tasarlama
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapım öncesi süreçte metin tabanlı yapay zeka ile fikir, sinopsis geliştirme ve yapay zeka yardımıyla kısa film hikayesi ile karakter konseptleri oluşturma
6. Hafta - Teorik & Uygulama
Görsel devamlılık ve karakter/mekan tutarlılığı sağlama yöntemleri ile belirlenen bir karakteri farklı planlarda ve duygularda tutarlı üretme
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Dijital Storyboard ve Moodboard tasarımı ile yazılan senaryoyu sahne sahne görselleştirerek storyboard setleri oluşturma
8. Hafta - Teorik & Uygulama
Video üretim araçlarına giriş (Text/Image-to-Video) ve durağan fotoğrafları sinematik kamera hareketleriyle canlandırma
9. Hafta - Teorik & Uygulama
Video üretiminde hareket kontrolü, devamlılık, upscaling yöntemleri ve farklı yapay zeka kliplerini birleştirerek mikro sahneler üretme
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay zeka ile ses (müzik, foley, seslendirme) üretimi ve üretilen videolara yapay zeka ile atmosfer sesi, müzik ve dublaj ekleme
11. Hafta - Teorik & Uygulama
Kurgu yazılımlarındaki akıllı asistan araçları (maskeleme, renk eşleme) ve üretilen görüntüleri zaman çizelgesinde sinematik ritme uygun kurgulama
12. Hafta - Teorik & Uygulama
Hibrit sinema kapsamında geleneksel çekimler ile yapay zeka görüntülerinin kompozit edilmesi ve gerçek video görüntüleri üzerine yapay zeka elementleri ekleme
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Sinemada yapay zeka etiği (deepfake, telif hakları, oyuncu hakları) ve yanıltıcı görsellerin analizi ile içerik doğrulama pratikleri
14. Hafta - Teorik & Uygulama
Geleceğin sineması (kişiselleştirilmiş içerikler, gerçek zamanlı render) ve dönem boyunca üretilen yapay zeka destekli kısa film projelerinin gösterimi ile eleştirisi
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)5%5
Ödev3%15
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140114
Uygulamalı Ders140228
Ödev45540
Ara Sınav110111
Dönem Sonu Sınavı130131
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)124
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
PÇ-14
PÇ-15
PÇ-16
OÇ-1
4
3
5
5
OÇ-2
3
4
4
5
5
OÇ-3
5
5
4
3
3
5
OÇ-4
5
5
5
OÇ-5
5
4
5
5
4
5
4
5
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026