Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : MİÇ518 |
| Ders Türü | : Bölüm Seçmeli |
| Ders Grubu | : Yüksek Lisans |
| Eğitim Dili | : Türkçe |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 1 |
| Uyg. | : 2 |
| Kredi | : 2 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 5 |
Yapay Zeka ile Tasarım, yapay zeka ve tasarımın kesişimini araştırmaktadır. Bu ders, statik, hareketli ve 3D tasarım dahil olmak üzere çeşitli tasarım alanlarında üretken yapay zeka ve uygulamalarına kapsamlı bir giriş sağlar. Öğrenciler, tasarımda kullanılan farklı yapay zeka modelleri ve teknikleri hakkında bilgi edinecek ve yapay zeka destekli tasarım projeleri oluşturma konusunda uygulamalı deneyim kazanacaklardır. Ders ayrıca, ortaya çıkan eğilimleri ve tasarım alanı için potansiyel etkileri inceleyerek yapay zeka ile tasarımın geleceğini derinlemesine incelemektedir.
Belirli bir tasarım görevinin tasarım temsillerini formüle etme ve analiz için veri kaynaklarını belirleme. Tasarım gereksinimlerini belirlemek için yapay zeka tekniklerini kullanma. Tasarım çözümleri üretmek için yapay zeka tekniklerini kullanma
| Prof. Dr. Barış ATİKER |
| 1. | Üretken Yapay Zeka Anlayışı: Öğrenciler, üretken yapay zeka ve tasarımdaki uygulamaları hakkında sağlam bir anlayışa sahip olacaklardır. Üretken modeller gibi temel kavramları açıklayabilecek ve yapay zekanın yenilikçi ve yeni tasarım çıktıları oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini anlayabileceklerdir. |
| 2. | YZ Tasarım Araçlarında Yeterlilik: Öğrenciler çeşitli yapay zeka tasarım araçları ve teknikleri ile uygulamalı deneyim kazanacaklardır. Statik, hareketli ve 3B tasarım için yapay zeka destekli yazılım ve platformları kullanma konusunda yeterlilik geliştirecekler ve tasarım süreçlerini ve sonuçlarını geliştirmelerini sağlayacaklardır. |
| 3. | Tasarım Projelerinde Yapay Zeka Uygulaması: Ders boyunca öğrenciler, tasarım projelerinde yapay zekayı uygulama fırsatı bulacaklardır. Üretken yapay zeka tekniklerini ve modellerini çalışmalarına entegre edebilecekler ve yaratıcılık, benzersizlik ve teknik yeterlilik gösteren yapay zeka destekli tasarım çıktıları oluşturabileceklerdir. |
| 4. | Etik ve Sorumlu Tasarım Uygulamaları: Öğrenciler, tasarımda yapay zeka ile ilişkili etik hususlar ve önyargılar konusunda güçlü bir farkındalık geliştireceklerdir. Potansiyel önyargıları ve etik kaygıları eleştirel bir şekilde değerlendirmeyi ve ele almayı öğrenecekler, tasarım çıktılarının kapsayıcı, adil ve yapay zekanın toplumsal etkisini dikkate almasını sağlayacaklardır. |
| 5. | YZ ile Tasarımın Geleceği Vizyonu: Öğrenciler, YZ ile tasarımın geleceğini keşfederek, YZ'nin tasarım endüstrisindeki rolü hakkında ileri görüşlü bir bakış açısı geliştireceklerdir. Ortaya çıkan eğilimleri belirleyebilecek, potansiyel zorlukları ve fırsatları öngörebilecek ve yapay zekayı gelecekteki tasarım uygulamalarına entegre etmek için yeni olasılıklar öngörebileceklerdir. |
| 1. | Neural Architecture: Design and Artificial Intelligence - Matias del Campo |
| 2. | Artificial Intelligence Art Design-An Extension Of My BrYZn - Xiaochuan Zhou |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %40 |
| Proje | 1 | %60 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 5 | 1 | 3 | 20 |
| Uygulamalı Ders | 10 | 1 | 3 | 40 |
| Proje | 5 | 5 | 5 | 50 |
| Atöyle Çalışması | 1 | 2 | 5 | 7 |
| Ara Sınav | 1 | 5 | 2 | 7 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 124 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | PÇ-7 | PÇ-8 | |
OÇ-1 | 5 | 3 | 1 | 4 | 5 | 5 | ||
OÇ-2 | 5 | 3 | 1 | 4 | 5 | 5 | ||
OÇ-3 | 4 | 3 | 5 | 5 | ||||
OÇ-4 | 4 | 5 | 5 | |||||
OÇ-5 | 4 | 5 | ||||||