Misyonumuz
Öğrencilerin yapay zeka sistemlerine dair teorik bilgi edinerek, bu sistemlerin kurulumu, işletimi ve temel bakımı süreçlerinde görev alabilmelerini sağlamak.
Vizyonumuz
AI destekli uygulamalar geliştiren veya kullanan kurum/şirketlerde çalışabilecek teknik personel yetiştirmek; AI operasyonlarını yönetecek nitelikli elemanlar kazandırmak.
Geleceğe Bakışımız
Yapay zekâ teknolojileri, günümüzün en hızlı gelişen ve en yaygın etki yaratan alanlarından biridir. Endüstriden sağlığa, ulaşımdan eğitime kadar birçok sektörde yapay zekâ çözümleri giderek daha fazla entegre edilmekte ve bu teknolojilerin geliştirilmesi kadar, uygulanması, izlenmesi ve sürdürülebilirliği de kritik hale gelmektedir.
Yapay Zekâ Operatörlüğü Programı olarak amacımız, bu dönüşüm sürecinde sadece teknolojiyi anlayan değil; onu uygulayabilen, denetleyebilen ve sahada devreye alabilen nitelikli teknik personel yetiştirmektir. Programımız, öğrencilerine teorik altyapının yanı sıra uygulama temelli, proje odaklı, sektörel ihtiyaçlara uyumlu bir eğitim sunmayı hedefler.
Gelecekte;
Yapay zekâ destekli otomasyon sistemleri, akıllı şehir uygulamaları, nesnelerin interneti, görüntü işleme sistemleri gibi alanlarda yetkin operatör ihtiyacının artması beklenmektedir. Bu kapsamda, mezunlarımızın endüstriyel kuruluşlarda, Ar-Ge merkezlerinde, startup’larda ve kamu projelerinde görev almaları öngörülmektedir. Programımız, öğrencilerini sadece bugünün değil, geleceğin iş gücü için de donatmayı amaçlamaktadır.
Teknoloji üretiminin sahadaki temsilcileri olacak öğrencilerimizin, ulusal ve uluslararası ölçekte rekabet edebilen, gelişen yapay zekâ ekosistemine katkı sunabilen bireyler olarak yetişmeleri temel hedefimizdir.
Sevgili Öğrenciler,
Yapay zekâ teknolojileri, yalnızca teknolojinin değil, hayatın da dilini değiştirmeye başladı. Bugün akıllı şehirlerden otonom araçlara, sağlık tanı sistemlerinden sanayi otomasyonuna kadar hemen her alanda yapay zekâ destekli çözümler hayatımızın bir parçası haline geldi. Bu büyük dönüşümde yalnızca yazılımcılara veya mühendislere değil, bu sistemleri uygulayabilen, sahaya entegre edebilen, izleyebilen ve geliştirme süreçlerinde görev alabilen teknik uzmanlara da büyük ihtiyaç duyulmaktadır.
İşte bu ihtiyaçtan yola çıkarak tasarlanan Yapay Zekâ Operatörlüğü Programı, iki yıllık uygulama odaklı eğitim modeliyle sizleri bu dinamik alanın aktif bir parçası hâline getirmeyi hedefliyor. Programımızda veri bilimi, makine öğrenmesi, görüntü işleme, derin öğrenme, doğal dil işleme gibi temel yapay zekâ konularının yanı sıra, Python programlama, veri tabanı sistemleri ve uygulama atölyeleri ile sizi sektöre hazır hâle getirecek donanım kazandırıyoruz.
Mezun olduğunuzda, yapay zekâ teknolojileri geliştiren veya kullanan firmalarda;
- AI sistem operatörü, veri uygulama teknisyeni, test ve bakım uzmanı
gibi görevlerde yer alabilecek, - İleri lisans eğitimleriyle bu alandaki uzmanlığınızı derinleştirebileceksiniz.
Yapay zekânın geleceği şekillendirdiği bu çağda, geleceğe yön veren değil, geleceği birlikte tasarlayan bir programda yer almak istiyorsanız, doğru yerdesiniz.
Hasan Kalyoncu Üniversitesi Meslek Yüksekokulu’nda, hem akademik hem teknik altyapınızı güçlendirecek; hem sahaya hem sektöre hâkim bireyler olarak mezun olacaksınız.
Geleceğiniz için bugünden yatırım yapın. Yapay zekânın gücünü birlikte keşfedelim.
Sevgi ve saygılarımla,Yapay Zekâ Operatörlüğü Program Başkanı
Hasan Kalyoncu Üniversitesi MYO
Öğr. Gör. Elif Gökçe ATILGAN
| Öğretim Görevlisi |
| egokce.atilgan@hku.edu.tr |
| 0(342) 211 8080 |
| Özgeçmiş (CV) |
| Filiz ÇETİNDAŞ | Fakülte Sekreteri | filiz.cetindas@hku.edu.tr | 0(342) 211 8080 –1537 |
| Ertuğrul BALABAN | Memur | ertugrul.balaban@hku.edu.tr | 0(342) 211 8080– 1537 |
1. Sınıf
1. Yarıyıl
| Birinci Yarıyıl * | |||||
| Ders Kodu | Dersin Adı | T | U | UK | AKTS |
| İNG101 | İngilizce I | 2 | 0 | 2 | 2 |
| TÜR101 | Türk Dili ve Edebiyatı I | 2 | 0 | 2 | 2 |
| AİİT101 | Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I | 2 | 0 | 2 | 2 |
| YPZ101 | Temel Programlama I | 3 | 2 | 4 | 6 |
| YPZ103 | Yapay Zekaya Giriş | 3 | 0 | 3 | 5 |
| YPZ105 | Veri Bilimi | 3 | 2 | 4 | 5 |
| YPZ107 | Matematik | 3 | 0 | 3 | 5 |
| Alan Seçmeli | 2 | 0 | 2 | 3 | |
| Toplam | 20 | 4 | 22 | 30 | |
1. Yarıyıl Seçmeli Dersler
| Birinci Yarıyıl Seçmeli Ders Havuzu | |
| Ders Kodu | Dersin Adı |
| YPZ109 | Bilişim Hukuku |
| YPZ111 | Etik Davranış |
| YPZ113 | Etkili İletişim ve Sunum Teknikleri |
| YPZ115 | Metin Madenciliği |
| YPZ117 | Yapay Zeka ve Güvenlik |
2. Yarıyıl
| İkinci Yarıyıl * | |||||
| Ders Kodu | Dersin Adı | T | U | UK | AKTS |
| İNG102 | İngilizce II | 2 | 0 | 2 | 2 |
| TÜR102 | Türk Dili ve Edebiyatı II | 2 | 0 | 2 | 2 |
| AİİT102 | Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi II | 2 | 0 | 2 | 2 |
| YPZ102 | Temel Programlama II | 3 | 2 | 4 | 5 |
| YPZ104 | Yapay Zeka Ve Bulut Teknolojileri | 2 | 3 | 4 | 4 |
| YPZ106 | Veri Yapıları ve Algoritmalar | 3 | 2 | 4 | 4 |
| YPZ108 | Yapay Zeka Ve Sensörler | 2 | 2 | 3 | 3 |
| YPZ110 | Yaz Stajı | 0 | 0 | 0 | 5 |
| Alan Seçmeli | 2 | 0 | 2 | 3 | |
| Toplam | 18 | 9 | 23 | 30 | |
2. Yarıyıl Seçmeli Dersler
| İkinci Yarıyıl Seçmeli Ders Havuzu | |
| Ders Kodu | Dersin Adı |
| YPZ112 | Yapay Zeka Ve Etik |
| YPZ114 | Nesnelerin İnterneti |
| YPZ116 | Öğrenme Algoritmaları |
| YPZ118 | Siber Güvenlikte Yapay Zeka Uygulamaları |
| YPZ120 | Yapay Zeka Donanımları |
2. Sınıf
3. Yarıyıl
| Üçüncü Yarıyıl * | |||||
| Ders Kodu | Dersin Adı | T | U | UK | AKTS |
| YPZ201 | Simülasyon ve Modelleme | 2 | 3 | 4 | 6 |
| YPZ203 | Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme | 3 | 2 | 4 | 6 |
| YPZ205 | Nesne Tabanlı Programlama- I | 3 | 2 | 4 | 6 |
| YPZ207 | Proje Yönetimi ve Uygulamaları | 3 | 2 | 4 | 6 |
| Alan Seçmeli | 2 | 0 | 2 | 3 | |
| Serbest Seçmeli | 2 | 0 | 2 | 3 | |
| Toplam | 15 | 9 | 20 | 30 | |
3. Yarıyıl Seçmeli Dersler
| Üçüncü Yarıyıl Seçmeli Ders Havuzu | |
| Ders Kodu | Dersin Adı |
| YPZ209 | Algoritmik Oyun Tasarımı |
| YPZ211 | Yapay Zeka Web Uygulamaları |
| YPZ213 | Komut Mühendisliği |
| YPZ001 | Sağlık Uygulamalarında Yapay Zeka |
| YPZ003 | YZ Uygulamalarında Bilgi Güvenliği |
4. Yarıyıl
| Dördüncü Yarıyıl * | |||||
| Ders Kodu | Dersin Adı | T | U | UK | AKTS |
| YPZ204 | Yapay Zeka Sistemlerinde Başarı Analizi | 2 | 3 | 4 | 6 |
| YPZ206 | Nesne Tabanlı Programlama – II | 3 | 2 | 4 | 6 |
| YPZ208 | Bitirme Projesi | 0 | 18 | 9 | 12 |
| Alan Seçmeli | 2 | 0 | 2 | 3 | |
| Serbest Seçmeli | 2 | 0 | 2 | 3 | |
| Toplam | 9 | 23 | 21 | 30 | |
4. Yarıyıl Seçmeli Dersler
| Dördüncü Yarıyıl Seçmeli Ders Havuzu | |
| Ders Kodu | Dersin Adı |
| YPZ210 | Güncel Yapay Zeka Uygulamaları |
| YPZ212 | Görüntü İşleme Teknikleri |
| YPZ214 | Üretken Yapay Zeka |
| YPZ002 | Ağ Güvenliği |
| YPZ004 | İstatistik ve Olasılık |
1. Sınıf
1. Yarıyıl
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 101 – Temel Programlama I |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 2 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 6 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste programlamanın temel kavramları ve prensipleri tanıtılır. Algoritma ve akış diyagramlarının nasıl oluşturulduğu öğrenilir, günlük hayattan algoritma örnekleri verilir. Programlama dillerine giriş yapılır ve temel veri tipleri, değişkenler, sabitler üzerinde uygulamalar gerçekleştirilir. Kontrol yapıları olan koşullu ifadeler (if, else) ve döngüler (for, while) incelenir. Fonksiyonların tanımı, kullanımı ve parametre ile geri dönüş değerleri anlatılır. Ders boyunca, seçilen bir programlama dili kullanılarak pratik uygulamalar yapılır. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 103 – Yapay Zekaya Giriş |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 3 / ECTS; AKTS: 5 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste yapay zekâ alanına dair temel kavramlar, tarihçesi ve gelişim süreci ele alınacaktır. Katılımcılar, yapay zekânın alt dalları ile veri bilimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki ilişkileri öğreneceklerdir. Ayrıca, doğal dil işleme (NLP) ve üretken yapay zekâ gibi güncel konulara da odaklanılacaktır. Ders kapsamında yapay zekâ algoritmalarının temel prensipleri, sınıflandırma, regresyon, karar ağaçları, yapay sinir ağları gibi yöntemler detaylı olarak işlenecek ve yapay zekâ sistemlerinin nasıl çalıştığına dair uygulamalı örnekler sunulacaktır. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 105 – Veri Bilimi |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 2 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 5 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, veri biliminin tanımı, amacı ve temel bileşenleri ele alınır. Sayısal, metinsel ve görsel veri türleri tanıtılır. Verilerin toplanması, temizlenmesi, düzenlenmesi ve analiz edilmesine yönelik temel süreçler aktarılır. Python programlama diliyle temel veri analizi uygulamaları yapılır, veri setleri üzerinde temel Python uygulamaları tanıtılır. Ayrıca veri görselleştirme araçları (matplotlib, seaborn) ve makine öğrenmesine giriş konuları işlenir. Yapay zeka uygulamaları için veri hazırlama tekniklerine yer verilir. Gerçek yaşam verileri ile mini proje uygulamaları ile öğrenilenler uygulamalı şekilde kullanılarak desteklenir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 107 – Matematik |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 3 / ECTS; AKTS: 5 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders ile öğrenciler, kümeler ve sayı sistemlerini açıklayabilir oran ve orantı problemlerini kurup çözüme ulaşabilir, Yüzde ve faiz problemlerini çözümleyebilir, Fonksiyon kavramını açıklayabilir, fonksiyonlar ile ilgili işlemleri yapabilir. Cebirsel ifadeler ve çarpanlara ayırma, denklem ve eşitsizlikler gibi temel matematik konularını öğrenir. |
| DERS KODU VE ADI: | ING 101 – İngilizce I |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 2 |
| DERS İÇERİĞİ: | Temel düzeyde okuma, yazma ve dinleme bilgisinin geliştirilmesine yönelik çalışmalar. |
| DERS KODU VE ADI: | TUR 101 – Türk Dili ve Edebiyatı I |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 2 |
| DERS İÇERİĞİ: | Dilin tanımı. Dil-düşünce ve duygu bağlantısı. Dil-kültür ilişkisi, Kültürü oluşturan unsurlar ve özellikleri. Kültür değişmeleri. Dil-toplum ilişkisi. Yeryüzündeki diller. Türk dilinin dünya dilleri arasındaki yeri. Türk dilinin gelişimi ve tarihî devreleri. Türk lehçe ve ağızları. Konuşma dili-yazı dili. Türk dilinin bugünkü durumu ve yayılma alanları. Herhangi bir Türk lehçesine ait uygulama metni üzerinde çalışma veya lehçelere ait metinler üzerinde mukayeseli çalışma. İmla kuralları. Noktalama işaretleri. Kelime türetme. Sözlü ve yazılı anlatım. İyi bir anlatımın nitelikleri. Gözlem yapmak, düşünmek, okumak, anadilini iyi kullanmak. Konuşma yetersizlikleri. Türkçede vurgu; kelime vurgusu, grup vurgusu, cümle vurgusu. Karşılıklı konuşma, topluluk karşısında konuşma, toplantılar. Yazılı anlatım: cümle, paragraf. Anlatım türleri: hikâye etme, açıklama, tasvir yoluyla anlatım vb. |
| DERS KODU VE ADI: | AİİT 101 – Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 2 |
| DERS İÇERİĞİ: | Kurtuluş Savaşı’nda Batı Cephesi. Zaferin Kazanılması ve Mudanya Mütarekesi. Saltanatın Kaldırılması ve İstanbul İle İlişkiler. Lozan Barış Antlaşması. Cumhuriyet’in İlanı. Halifeliğin Kaldırılışı, 1924 Anayasası. Atatürk İnkılâplarının Hayata Geçişi. Toplumsal, Hukuk, Eğitim ve Kültür Alanlarında Yapılan İnkılâplar. Toplumsal, Hukuk, Eğitim ve Kültür Alanlarında Yapılan İnkılâplar. Çok Partili Hayata Geçiş Denemeleri. 1929 Ekonomik Buhranı ve Cumhuriyetin Kalkınma Politikaları. Atatürk’ün Dış Politikası. Atatürk Sonrası Türkiye, II. Dünya Savaşı ve Çok Partili Hayata Geçiş. Türkiye’nin Stratejik Konuları, Musul Sorunu, Hatay’ın Anavatana Katılması. Türkiye’nin Stratejik Konuları, Boğazlar Meselesi, Kıbrıs. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 109 – Bilişim Hukuku |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bilişim hukukunun tanımı, yapısı ve ortaya çıkış nedenleri, Kişisel verilerin korunması hakkının temel ilkeleri, Türkiye’de Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) ve uygulamaları, Bilişim suçlarının tanımı ve sınıflandırılması, Bilişim suçlarıyla mücadelede ulusal ve uluslararası yaklaşımlar, E-ticaretin hukuki boyutları, Fikri ve sınai mülkiyet haklarının bilişim ortamında korunması, Siber zorbalık ve dijital hak ihlalleri, Dijital delillerin toplanması ve yargı süreçlerinde kullanımı |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 111 – Etik Davranış |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Etik ve ahlak kavramlarının tanımı ve birbirinden ayrımı Etik kuramlar ve düşünce sistemleri Mesleki etik ve iş etiği ilkeleri Etik sistemleri Etik Davranış İlkeleri Bilişim etiği ve dijital ortamda etik sorunlar Etik dışı davranış örnekleri ve sonuçları Etik ikilemler ve karar verme süreçleri Toplumsal sorumluluk ve etik vatandaşlık Etik davranışların hukuki boyutu Etik kültürün geliştirilmesi ve etik liderlik |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 113 – Etkili İletişim ve Sunum Teknikleri |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | İletişim kavramı ve iletişimin temel unsurları Sözlü ve sözsüz iletişim becerileri İletişim türleri ve ortamları
Empati kurma ve etkin dinleme becerileri İletişim engelleri ve çatışma çözme yöntemleri Etkili konuşma ve ikna edici iletişim teknikleri Sunum hazırlama süreci Sunumda görsel ve teknolojik araçların etkili kullanımı Sahne kullanımı ve sahne duruşu Sunum sırasında stres ve heyecanla baş etme yolları Etkin sunum uygulamaları ve değerlendirme |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 115 – Metin Madenciliği |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Metin madenciliğinin tanımı, kapsamı ve uygulama alanları Yapılandırılmamış verilerin yapısal hale getirilmesi, biçimselleştirilmesi Doğal Dil İşleme (NLP) temel kavramları Metin ön işleme teknikleri (tokenizasyon, durak kelime çıkarımı, kök bulma vb.) Duygu analizi (sentiment analysis) Metin sınıflandırma (text classification) yöntemleri Bilgi çıkarımı ve ilişki analizi Otomatik özetleme teknikleri, metin özeti çıkarsama Sosyal medya verilerinin analizi Metin madenciliğinde etik, güvenlik ve mahremiyet konuları Gerçek dünya veri setleriyle uygulamalı projeler, örnek veri setleri ile duygu analizi uygulamaları |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 117 – Yapay Zeka ve Güvenlik |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Yapay Zeka, Makine Öğrenme, Derin Öğrenme Kavramları ve temel çalışma prensipleri Güvenlik alanında yapay zekâ uygulamalarına giriş Tehdit tespiti ve saldırı analizinde makine öğrenmesi kullanımı Siber saldırıların öngörülmesi ve otomatik yanıt sistemleri Zararlı yazılım tespiti için yapay zekâ algoritmaları Anomali tespiti ve ağ trafiği analizi Doğal Dil İşleme ile oltalama (phishing) saldırılarının analizi
Güvenlik açıklarının tespitinde yapay zekâ destekli çözümler Derin öğrenme ile siber güvenlik yaklaşımları Düşman (Adversarial) Makine Öğrenme Yapay zekâ sistemlerinin güvenliği: Adversarial attacks ve veri zehirleme (data poisoning) Yapay zekâya karşı güvenlik: Yapay zekâ sistemlerine yapılan saldırılar Gerçek dünya senaryolarıyla uygulamalı projeler |
2. Yarıyıl
| DERS KODU VE ADI: | ING 102 – İngilizce II |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 2 |
| DERS İÇERİĞİ: | Past simple tense; count and uncount nouns; comparatives and superlatives; present continuous tense; going to; question forms; present perfect tense; ever and never; just and yet; present perfect and simple past tense konuları ders içeriğinde yer almaktadır. |
| DERS KODU VE ADI: | TUR 102 – Türk Dili ve Edebiyatı II |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 2 |
| DERS İÇERİĞİ: | Yazılı ve sözlü anlatım türleri, örnekleri; konu, amaç, ana düşünce, ilmî dil, plân; dilekçe yazımı; tutanak, deneme; fıkra, makale, tenkit, tanıtma; mektup, hatırat; özgeçmiş, biyografi; seyahatname, sohbet, röportaj, nutuk; tiyatro, masal, şiir; hikâye, roman; konferans, bildiri, rapor, ilmî araştırma; ilmî araştırma yöntemleri (kitap, kütüphane ve bilgisayardan faydalanma, okuma, not alma); bir kitabın şekil bakımından nasıl meydana geldiği (dış ön kapak, ithaf sayfası, iç kapak, kısaltmalar, vd); bibliyografya çeşitleri ve kuralları; dipnot kuralları. |
| DERS KODU VE ADI: | AİİT 102 – Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi II |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 2 |
| DERS İÇERİĞİ: | İnkılâpların temel özellikleri ve Türk İnkılâbı; Türk İnkılâbını etkileyen akımlar; Türk İnkılâbının hedefi olarak Demokratik Hukuk Devleti; Türk ekonomisinin yeniden yapılanması, milli ekonomi ve küreselleşme; laik Türk hukuk sisteminin kurulması; Türk toplum yaşamına düzen ve canlılık getiren diğer yenilikler; Atatürk ilkelerinin genel niteliği ve cumhuriyetçilik ilkesi; milliyetçilik ilkesi; halkçılık ve devletçilik ilkesi; laiklik ilkesi; inkılâpçılık ilkesi; Atatürkçülüğe karşı eleştiriler ve yanıtları. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 102 – Temel Programlama II |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 2 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 5 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, programlama bilgilerinin ileri düzeye taşınması hedeflenir. Dizi (array) ve listeler ile çok boyutlu veri yapıları tanıtılır. Öğrenciler, uygulama geliştirme süreçlerine yönelik küçük projeler yapabilir. Seçilen programlama dili üzerinden algoritmik düşünme becerileri geliştirilir ve gerçek dünya problemleri çözülür. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 104 – Yapay Zeka ve Bulut Teknolojileri |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 3 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 4 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, yapay zekâ ve bulut bilişim teknolojilerinin tanımları, temel kavramları, mimarileri ve uygulama alanları ele alınır. Yapay zekânın alt alanları olan makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi konular tanıtılır. Bu algoritmaların bulut ortamlarında nasıl çalıştırılabileceği, veri işleme ve model eğitme süreçleri üzerinde durulur. Yapay zeka tabanlı çözümler oluşturma becerileri kazandırmak hedeflenir, yapay zeka ve bulut entegrasyonunun modern iş süreçlerindeki önemi vurgulanır. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 106 – Veri Yapıları ve Algoritmalar |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 2 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 4 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, temel veri yapıları ve algoritmaların mantığı ile uygulanması ele alınır. Diziler, bağlı listeler, yığınlar, kuyruklar, ağaçlar ve grafikler gibi yapılar tanıtılır. Sıralama ve arama algoritmaları incelenir. Uygulamalar, seçilen bir programlama diliyle desteklenir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 108 – Yapay Zeka ve Sensörler |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 2 / Hafta – Kredisi (Klasik): 3 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, sensörler ile yapay zekâ uygulamaları arasındaki ilişki ele alınır. Farklı sensör türleri (ısı, ışık, hareket, konum, mesafe vb.) tanıtılır ve verilerin toplanması, işlenmesi ve yorumlanması üzerinde durulur. Sensör verilerinin okunması, ön işlenmesi ve yapay zeka uygulamalarında kullanımı üzerinde durulur. Gerçek zamanlı veri ile çalışmanın temelleri, IoT ve sensör destekli akıllı sistem örnekleriyle pekiştirilir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 110 – Yaz Stajı |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 0 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 0 / ECTS; AKTS: 5 |
| DERS İÇERİĞİ: |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 112 – Yapay Zeka ve Etik |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, yapay zekâ teknolojilerinin toplumsal, etik ve hukuksal etkileri ele alınır. Karar alma süreçlerinde şeffaflık, veri gizliliği, önyargı ve adalet gibi etik ilkeler incelenir. Otomatik sistemlerin insan hakları, iş gücü ve sorumluluk kavramları üzerindeki etkileri tartışılır. Gerçek dünyadan etik ikilemler örneklerle değerlendirilir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 114 – Nesnelerin İnterneti |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, nesnelerin interneti ile ilgili kavramlar, donanımlar ve yazılımlar tanıtılır, fiziksel cihazların internete bağlanarak veri toplaması, iletmesi ve analiz etmesi süreci incelenir. Sensörler, mikrodenetleyiciler, IoT mimarisi ve protokolleri tanıtılır. Temel IoT uygulamaları geliştirilir, veri iletişimi ve güvenliği üzerinde durulur. Akıllı ev sistemleri ve endüstriyel IoT örnekleriyle pekiştirilir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 116 – Öğrenme Algoritmaları |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, makine öğrenmesinin temel algoritmaları ve çalışma prensipleri ele alınır. Denetimli ve denetimsiz öğrenme, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme yöntemleri tanıtılır. Algoritmaların doğruluk, verimlilik ve uygulama alanları değerlendirilir. Uygulamalar için temel veri setleri kullanılarak pratik örnekler yapılır. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 118 – Siber Güvenlikte Yapay Zeka Uygulamaları |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, yapay zekâ tekniklerinin siber güvenlik alanındaki kullanım alanları tanıtılır. Tehdit tespiti, anomali analizi, saldırı öngörüsü ve veri güvenliği için kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları incelenir. |
2. Sınıf
3. Yarıyıl
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 201 – Simülasyon ve Modelleme |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 3 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 6 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, simülasyon ve modelleme kavramlarını tanıtarak, sistemlerin analizinde ve karar verme süreçlerinde bu tekniklerin nasıl kullanıldığını öğretmeyi amaçlar. Simülasyona giriş, simülasyon modellerinin oluşturulması, doğrulanması ve test edilmesi gibi temel konular ele alınır. Öğrenciler, farklı senaryolar üzerinde simülasyon uygulamaları yaparak çıktı analizini öğrenir ve model sonuçlarını yorumlama becerisi kazanır. Ayrıca, simülasyonun optimizasyon ve karar destek sistemlerindeki rolü de örneklerle incelenir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 203 – Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 2 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 6 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, yapay sinir ağlarının temel prensiplerini ve derin öğrenme yaklaşımlarını tanıtmayı amaçlar. Yapay sinir ağı mimarileri, ileri beslemeli ağlar, geri yayılım algoritması, aktivasyon fonksiyonları ve öğrenme süreçleri ele alınır. Derin öğrenmenin temelini oluşturan evrişimli sinir ağı (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN) gibi yapılar uygulamalı örneklerle incelenir.
Yapay sinir ağlarının ortaya çıkışı, Yapay sinir ağları ile ilgili temel kavramlar, Öğrenme algoritmaları gibi konular incelenir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 205 – Nesne Tabanlı Programlama I |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 2 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 6 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, nesne tabanlı programlamanın temel kavramlarını tanıtarak öğrencilere sınıf, nesne, kalıtım, kapsülleme ve çok biçimlilik gibi kavramları öğretmeyi amaçlar. Öğrenciler, bir nesne tabanlı programlama dili kullanarak temel uygulamalar geliştirir. Kod organizasyonu, modüler yapı oluşturma ve yazılım geliştirme prensipleri üzerinde durularak gerçek dünya problemlerine yönelik küçük projeler yapılır. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 207 – Proje Yönetimi ve Uygulamaları |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 2 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 6 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, proje yönetiminin temel kavramlarını, süreçlerini ve uygulama alanlarını tanıtarak öğrencilere bir projeyi başlatma, planlama, yürütme, izleme ve tamamlama becerileri kazandırmayı amaçlar. Proje yaşam döngüsü, zaman ve maliyet yönetimi, kaynak planlaması, risk analizi ve iletişim yönetimi gibi başlıklar ele alınır. Ayrıca, gerçek hayattan örneklerle proje yönetim araçları ve yazılımları tanıtılarak, öğrencilerin takım çalışması içinde küçük çaplı projeler geliştirmesi teşvik edilir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 209 – Algoritmik Oyun Tasarımı |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, oyun tasarımında algoritmaların nasıl kullanıldığını öğretmeyi amaçlar. Oyun mekaniklerinin matematiksel ve mantıksal temelleri, karar ağaçları, yapay zeka davranışları, yol bulma algoritmaları, rastgelelik, etkileşimli sistemler gibi konular ele alınır. Öğrenciler, basit oyun senaryoları üzerinde algoritmalar geliştirerek oyun motorları veya programlama dilleri ile uygulamalar yapar. Dersin sonunda öğrencilerin hem yaratıcı düşünme hem de problem çözme becerileri gelişmiş olur. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 211 – Yapay Zeka Web Uygulamaları |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, yapay zekâ teknolojilerinin web uygulamalarına entegrasyonu ve kullanımını öğretmeyi amaçlar. Öğrenciler, web tabanlı yapay zekâ çözümleri geliştirmek için temel yapay zekâ kavramlarını ve popüler web teknolojilerini öğrenir. Doğal dil işleme, görüntü tanıma ve öneri sistemleri gibi yapay zekâ bileşenlerinin web ortamında uygulanması üzerine çalışır. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 213 – Komut Mühendisliği |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, yapay zekâ sistemleri ve doğal dil işleme uygulamalarında doğru ve etkili komut tasarımının temel prensiplerini öğretmeyi amaçlar. Öğrenciler, farklı yapay zekâ modelleri için komutların nasıl yapılandırılacağını, komutların anlaşılırlığını artırma yöntemlerini ve etkili ve net sorular – istemler formüle ederek yapay zekanın performansını optimize etmeyi öğrenirler. Ders, yapay zekâ tabanlı uygulamalarda kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yönelik teknikleri içerir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 001 – Sağlık Uygulamalarında Yapay Zeka |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, sağlık alanında kullanılan güncel yapay zeka teknolojilerini tanıtmayı amaçlar. Öğrenciler, bu teknolojilerin hastalık teşhisinde nasıl etkili ve verimli bir şekilde kullanılabileceğini öğrenir. Ayrıca medikal görüntü analizi, tedavi planlaması ve hasta takibi gibi sağlık uygulamalarında yapay zekâ tekniklerinin nasıl kullanıldığını öğrenir. Ayrıca, büyük veri analizi, elektronik sağlık kayıtları ve tıbbi karar destek sistemleri gibi konulara değinilir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 003 – YZ Uygulamalarında Bilgi Güvenliği |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, yapay zekâ tabanlı sistemlerde bilgi güvenliği prensiplerini öğretmeyi amaçlar. Öğrenciler, yapay zekâ uygulamalarında veri gizliliği, güvenli veri işleme, yetkisiz erişim önleme ve siber tehditlere karşı korunma yöntemlerini öğrenir. Ayrıca, yapay zekâ modellerinin saldırılara karşı savunma mekanizmaları ve güvenli model eğitimi konuları ele alınır. Ders kapsamında, yapay zekâ sistemlerinde güvenlik açıklarının tespiti, risk analizi ve önleyici tedbirler üzerinde durulur. |
4. Yarıyıl
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 204 – Yapay Zeka Sistemlerinde Başarı Analizi |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 3 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 6 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu derste, yapay zekâ sistemlerinin ne kadar başarılı olduğunu ölçmek için kullanılan temel yöntemler öğretilir. Öğrenciler, modellerin doğruluk, hassasiyet gibi basit değerlendirme kriterlerini öğrenir. Ayrıca, yapılan hataların nasıl bulunacağı ve modelin nasıl geliştirileceği konularına değinilir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 206 – Nesne Tabanlı Programlama II |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 3 Saat / Hafta – Uygulama 2 / Hafta – Kredisi (Klasik): 4 / ECTS; AKTS: 6 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, nesne tabanlı programlamada ileri kavramları ve teknikleri öğretmeyi amaçlar. Öğrenciler, arayüzler, soyut sınıflar, dosya işlemleri ve koleksiyonlar gibi gelişmiş konuları öğrenir. Tasarım desenleri ve nesne ilişkileri üzerinde durularak kodun yeniden kullanılabilirliği ve sürdürülebilirliği sağlanır. Öğrenciler, çok katmanlı programlama ve hata ayıklama teknikleriyle daha karmaşık uygulamalar geliştirebilecek duruma erişir. Ayrıca, gerçek dünya problemlerine yönelik daha kapsamlı projeler yaparak nesne tabanlı programlamada profesyonel yaklaşımlar kazanırlar. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 208 – Bitirme Projesi |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 0 Saat / Hafta – Uygulama 18/ Hafta – Kredisi (Klasik): 9 / ECTS; AKTS: 12 |
| DERS İÇERİĞİ: |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 210 – Güncel Yapay Zeka Uygulamaları |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, yapay zekanın hızla değişen ve genişleyen dünyasında en yeni teknolojiler, trendler ve uygulama alanları üzerine odaklanır. Öğrenciler, yapay zekanın sağlık, finans, eğitim, robotik, otonom araçlar, üretim ve yaratıcı endüstrilerde nasıl devrim yarattığını keşfeder. Derste, yapay zekanın doğal dil işleme, üretken yapay zeka (Generative AI), gerçek zamanlı veri analizi, yapay zeka destekli tasarım ve etik sorumluluklar gibi yenilikçi alanlara değinilir. Ders uygulamalarında, güncel yapay zekâ projeleri ve araçları ile deneyim kazanılır, böylece öğrenciler geleceğin yapay zekâ çözümlerini şekillendirmeye hazırlanır. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 212 – Görüntü İşleme Teknikleri |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, dijital görüntülerin işlenmesi ve analizine yönelik temel kavramları öğretmeyi amaçlar. Öğrenciler, görüntü oluşumu, piksel yapısı, renk modelleri ve temel görüntü işleme tekniklerini öğrenir. Gürültü giderme, keskinleştirme, eşikleme ve morfolojik işlemler gibi temel filtreleme yöntemleri ele alınır. Ayrıca, görüntü segmentasyonu, kenar tespiti ve obje tanıma gibi ileri tekniklere giriş yapılır. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 004 – İstatistik ve Olasılık |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, temel istatistik ve olasılık kavramlarını öğrencilere tanıtmayı amaçlar. Veri toplama, organize etme ve analiz etme yöntemleri öğretilir. Olasılık kuralları, olayların hesaplanması, dağılımlar, ortalama, medyan, mod, varyans ve standart sapma gibi temel istatistik ölçümleri incelenir. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 214 – Üretken Yapay Zeka |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, yapay zekanın bir alt alanı olan ve bilgisayar aracılığıyla metin, görüntü, ses, video ve kod gibi farklı formatlarda zengin içerikler üretilmesini sağlayan “üretken yapay zeka” araçlarının etkin bir şekilde kullanılmasını öğretmeyi hedefler. Öğrenciler, üretken modellerin çalışma mantığını öğrenir. Ayrıca, üretken yapay zekanın sanat, oyun, tasarım ve içerik üretimi gibi alanlardaki yenilikçi uygulamaları ele alınır. Ders boyunca, öğrenciler temel üretken yapay zeka modelleri ile basit projeler geliştirir ve yaratıcı çözümler üretme becerisi kazanır. |
| DERS KODU VE ADI: | YPZ 002 – Ağ Güvenliği |
| KREDİ / AKTS: | Teorik 2 Saat / Hafta – Uygulama 0 / Hafta – Kredisi (Klasik): 2 / ECTS; AKTS: 3 |
| DERS İÇERİĞİ: | Bu ders, bilgisayar ağlarını koruma yöntemlerini ve güvenlik önlemlerini öğretmeyi amaçlar. Öğrenciler, ağ saldırıları türlerini, firewall (güvenlik duvarı), şifreleme teknikleri, VPN, saldırı tespit ve önleme sistemleri gibi temel güvenlik araçlarını öğrenir. |
Eğitim Süresi Nedir?
2 yıl.
Mezuniyet Derecesi Nedir?
Önlisans.
Puan Türü Ne Olmalıdır?
TYT.
Eğitim Dili Nedir?
Türkçe.
- İstanbul Havalimanı (İGA)
- Gaziantep Havalimanı (HAVAŞ)
- Çukurova Havalimanı (KZV)