Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
8YBS430Yapay Zeka (TS)3+0+03519.05.2026

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Yönetim Bilişim Sistemleri
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu dersin amacı; öğrencilere yapay zekanın tarihsel gelişiminden modern üretken yapay zeka paradigmalarına uzanan süreçteki temel kavramları, makine öğrenmesi ve yapay zeka ajanları gibi teknolojik yaklaşımların teorik altyapısını kavratmaktır. Ayrıca, açık kaynak ekosistemi, etik ilkeler ve Türkiye’deki yasal mevzuat çerçevesinde, yapay zeka uygulamalarının yeteneklerini, kısıtlarını ve toplumsal etkilerini stratejik bir bakış açısıyla analiz edebilecek yetkinliği kazandırmayı hedefler.
Dersin İçeriği Bu ders kapsamında; yapay zekanın tarihsel gelişimi, temel kavramlar, problem çözme ve arama algoritmaları ile makine öğrenmesi temelleri ele alınmaktadır. Doğal Dil İşleme ve Bilgisayarlı Görü alanlarındaki modern yaklaşımlar incelenirken; üretken yapay zeka araçları, otonom ajanlar ve açık kaynak ekosistemi gibi güncel teknolojilerin çalışma prensipleri de ele alınmaktadır.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Ders yüz yüze sürdürülecektir.
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Dr. Öğr. Üyesi Özlem KURU SÖNMEZ
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Russell, S. ve Norvig, P. (2023). Yapay zeka: Modern bir yaklaşım (Cemil Öz, Çev.; 4. bs.). Palme Yayınevi.
Deperlioğlu, Ö. ve Köse, U. (2025). Python ile yapay zekaya giriş: Kavramsal çerçeve – temeller – kodlama (2. bs.). Seçkin Yayıncılık.
Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu. (t.y.). Yapay zekaya giriş [Çevrimiçi kurs]. BTK Akademi. https://www.btkakademi.gov.tr/
huggingface.co/learn
https://www.deeplearning.ai/courses/
Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi - "Ulusal Yapay Zeka Stratejisi (2021-2025)"
Géron, A. (2021). Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow ile uygulamalı makine öğrenmesi: Akıllı sistemler geliştirmek için konseptler, araçlar ve teknikler (2. bs.). Buzdağı Yayınevi.

Ders Yapısı
Alan Bilgisi %100

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

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Proje 1 % 20
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 40
Toplam :
3
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 4 56
Ara Sınavlar 1 15 15
Proje 1 17 17
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 20 20
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 5 150

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Bilgi 
1 Yapay zekanın tarihsel evrimini ve problem çözme yaklaşımlarını kavrayarak klasik arama algoritmaları ile modern üretken yapay zeka paradigmaları arasındaki farkları analiz eder.
Beceri 
2 Denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımları arasındaki farkları kavrayarak verilen bir problem senaryosu için en uygun makine öğrenmesi algoritmasını ve teorik gerekçelerini belirler.
3 Doğal Dil İşleme ve Bilgisayarlı Görü alanlarındaki modern mimarilerin çalışma prensiplerini inceleyerek bu teknolojilerin endüstriyel kullanım alanlarını değerlendirir.
Yetkinlik 
4 Yapay zeka ajanlarının otonom karar verme süreçlerini ve açık kaynak ekosisteminin dinamiklerini irdeleyerek mevcut yapay zeka araçlarının yeteneklerini ve stratejik önemini değerlendirir.
5 Yapay zeka etiği, güvenliği ve önyargı sorunlarını inceleyerek geliştirilen projelerin sektörel/toplumsal etkilerini ve Türkiye'deki yasal mevzuata uyumluluğunu denetler.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Ders Hakkında Bilgilendirme, Yapay Zekaya Giriş Yapay zekanın tanımı, felsefi kökenleri, Turing testi ve rasyonel ajan kavramlarının incelenmesi. Russell & Norvig (Bölüm 1); Deperlioğlu & Köse (Bölüm 1).
2 Yapay Zeka Nedir, Gelişiminin Tarihi, Çeşitli Kavramlar, Üretken Yapay Zeka Araçları Ajan yapısı (PEAS analizi), çevre türleri (deterministik, dinamik, sürekli vb.) ve ajan tiplerinin araştırılması. Russell & Norvig (Bölüm 2).
3 Problem Çözme&Arama Algoritmaları Durum uzayı kavramı, Genişlik Öncelikli (BFS) ve Derinlik Öncelikli (DFS) arama algoritmalarının çalışma mantığı. Russell & Norvig (Bölüm 3); BTK Akademi (Arama Algoritmaları Modülü)
4 Makine Öğrenmesi Temelleri Regresyon ve sınıflandırma kavramları; Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon ve Karar Ağaçları modellerinin teorik incelenmesi. Géron (Bölüm 1-4); Deperlioğlu & Köse (Bölüm 3).
5 Makine Öğrenmesi Temelleri (Devam) Kümeleme ve boyut indirgeme kavramları; K-Ortalamalar (K-Means) ve Temel Bileşenler Analizi (PCA) algoritmalarının araştırılması. Géron (Bölüm 8-9); Deperlioğlu & Köse (Bölüm 4).
6 Doğal Dil İşleme (Teori ve Örnekler) Metin ön işleme adımları (tokenization, stemming, lemmatization), kelime gömmeleri (Word2Vec) ve RNN/LSTM mimarileri. Russell & Norvig (Bölüm 24); Deperlioğlu & Köse (İleri Uygulamalar).
7 Doğal Dil İşleme & Bilgisayarlı Görü (Teori ve Örnekler) Metin ön işleme adımları (tokenization, stemming, lemmatization), kelime gömmeleri (Word2Vec) ve RNN/LSTM mimarileri. Russell & Norvig (Bölüm 24); Deperlioğlu & Köse (İleri Uygulamalar).
8 Bilgisayarlı Görü (Devam) Dijital görüntü işleme temelleri, evrişimli sinir ağları (CNN) mimarisi ve nesne tespiti modellerinin incelenmesi. Géron (Bölüm 14); BTK Akademi (Bilgisayarlı Görü Modülü).
9 Yapay Zeka Ajanları AI Ajan Tasarımıı hakkında araştırma n8n.io https://www.langflow.org/
10 Yapay Zeka Ajanları, Açık Kaynak Yapay Zeka AI Agent tasarımı hakkında araştırma, RAG-Fine Tuning hakkında araştırma n8n.io https://www.langflow.org/ https://huggingface.co/ https://ollama.com/
11 Açık Kaynak Yapay Zeka Ekosistemi RAG ve Fine Tuning Hakkında Araştırma https://ollama.com/ https://huggingface.co/
12 Proje Sunumları
13 Proje Sunumları
14 Etik, Güvenlik, Dünyada ve Türkiye'de Yapay Zeka Mevzuatı YZ sistemlerinde önyargı (bias), şeffaflık, açıklanabilir yapay zeka (XAI) kavramları ve Türkiye'nin YZ vizyonunun incelenmesi. T.C. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Raporu (2021)

 
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10
Tüm 3 2 5 4 4 2 2 4 1 2
Bi1 2 1 5 4 5 1 1 3 1 1
Be2 2 1 5 4 5 1 1 4 1 1
Be3 3 2 5 5 4 2 2 4 1 2
Ye4 3 2 5 5 5 2 1 4 1 2
Ye5 5 5 3 4 2 5 5 4 1 5

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

  
  https://obs.osmaniye.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=290575&lang=tr