Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
2ISL886ŞİRKET YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKÂ3+0+03628.11.2025

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Yüksek Lisans
Bölümü / Programı İşletme Tezli Yüksek Lisans
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Şirket yönetimi sürecinde söz konusu olan karar alma, risk yönetimi, veri gizliliği ve güvenliği gibi konularda öğrencilerin bilgilendirilmesi
Dersin İçeriği Yapay zeka teknolojisinin yapısı, işlevi, güçlü ve zayıf yönleri hakkında genel bilgiler, şirket yönetiminden doğabilecek hukuki sorumluluklara dair genel bilgiler, şirket yönetiminde yapay zeka kullanılmasından doğabilecek hukuki sorumluluklara dair detaylı bilgiler
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Mehmet CİHANGİR
Dersi Verenler Öğr. Gör. MUSTAFA KENAN USTAHALİLOĞLU
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Russell S J & Norvig P, Artificial Intelligence: A Modern Approach, (2 nd edition) (ISBN 0-13-080302). Prentice-Hall Inc., 2003
Ders Notları Bora Çınar, Sevda, Şirket Yönetiminde Yapay Zeka, Seçkin Yayıncılık
Dökümanlar Bora Çınar, Sevda, Şirket Yönetiminde Yapay Zeka, Seçkin Yayıncılık

Ders Yapısı
Sosyal Bilimler %10
Alan Bilgisi %90

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 20
Ödev 1 % 10
Uygulama 1 % 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
4
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 7 98
Ara Sınavlar 1 20 20
Proje 1 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 25 25
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 185

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Öğrenci, yapay zeka kavramlarını tanımlayabilir, habersiz arattırma, haberli arattırmayı açıklayabilir, akıllı programların tasarımını yapabilir, yapay zekanın çeşitli uygulamalarını açıklayabilir.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay zekaya giriş
2 Yapay zeka yaklaşımları ve temel kavramlar
3 Arama işlemi gerektiren problemlerin çözümü
4 Yapay sinir ağları ve temel elemanları
5 İlk yapay sinir ağları (TKA, Perseptron, Adaline, Madaline)
6 Çok katmanlı algılayıcılar
7 ARA SINAV
8 Çok katmanlı algılayıcı ile problem çözümü
9 Adaptif rezonans teori (ART) ağları
10 Yapay sinir ağları ile örnek problem çözümü
12 Genetik algoritmalara giriş ve temel kavramlar
13 Genetik algoritmalar ile örnek problem çözümleri
14 Endüstride yapay zeka uygulamaları

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15
Tüm 3 4 3 3 5 4 2 4 3 2
Ö1

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.osmaniye.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=237699&lang=tr