Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Pr. (İngilizce)

Program Profili

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Bölümü, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanlarında kuramsal bilgiye ve uygulama becerilerine sahip, teknolojik gelişmeleri takip edebilen ve farklı disiplinlerde karşılaşılan problemlere çözüm üretebilen bireyler yetiştirmeyi amaçlayan bir lisans programıdır. Program, öğrencilerin matematik, bilgisayar bilimleri ve veri analizi alanlarında temel bilgi edinmelerini ve bu bilgileri yapay zeka uygulamalarında kullanabilmelerini hedeflemektedir.

Programın eğitim içeriği; matematik, doğrusal cebir, olasılık, istatistik, bilgisayar programlama, veri yapıları, algoritmalar, veritabanı yönetimi ve optimizasyon gibi temel konular üzerine yapılandırılmıştır. Öğrencilerin bu altyapıyı kullanarak makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay sinir ağları gibi yöntemleri anlamaları ve uygulamaları amaçlanmaktadır. Ayrıca veri toplama, veri ön işleme, model geliştirme, model eğitimi ve performans değerlendirme süreçlerinde bilgi ve beceri kazanmalarına önem verilmektedir.

Eğitim sürecinde teorik bilgiler, programlama uygulamaları ve proje çalışmalarıyla desteklenmektedir. Öğrencilerin problem tanımlama, uygun algoritma seçimi, yazılım geliştirme, model değerlendirme ve optimizasyon konularında yetkinlik kazanmaları hedeflenmektedir. Bunun yanında takım çalışması, proje yönetimi, analitik düşünme, teknik iletişim ve mesleki etik konularına önem verilmektedir. Yapay zeka teknolojilerinin bireyler ve toplum üzerindeki etkilerinin farkında olan, veri gizliliği, güvenilirlik ve etik kullanım ilkelerini gözeten bireyler yetiştirilmesi amaçlanmaktadır.

Programın öğretim dili %⁠100 İngilizcedir. Bu sayede öğrencilerin uluslararası bilimsel yayınları, teknik kaynakları ve güncel teknolojik gelişmeleri takip edebilmeleri, farklı disiplinlerden uzmanlarla iletişim kurabilmeleri ve mesleki bilgi ve becerilerini sürekli geliştirmeleri desteklenmektedir.

Program mezunlarının yapay zeka, makine öğrenmesi, veri bilimi ve yazılım geliştirme alanlarında kamu kurumlarında, özel sektör kuruluşlarında, teknoloji şirketlerinde ve Ar-Ge merkezlerinde görev alabilecek bilgi ve becerilere sahip olmaları hedeflenmektedir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Bölümünün web sayfasına ulaşmak için tıklayınız.

Bölüm Bşk. ve AKTS Koord.

BÖLÜM BAŞKANI
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAL İNCE
ANABİLİM DALI BAŞKANI
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAL İNCE

Kabul ve Kayıt Koşulları

Türk ve yabancı öğrenciler için genel kabul şartları programa başlamak için geçerlidir.

Önceki Öğrenmenin Tanınması

Öğrenciler, daha önce öğrenim gördükleri yurt içi veya yurt dışındaki diğer Yükseköğretim Üniversitesi’ne kesin kayıt yaptıran öğrenciler ilk hafta içinde başvurdukları takdirde kredi ve not transfer talepleri ilgili öğretim birimi yönetim kurulu tarafından değerlendirilerek bütün öğrenimini kapsayacak şekilde ve bir defaya mahsus olmak üzere karara bağlanır.

Yeterlilik Koşulları ve Kuralları

Öğrencinin programdaki tüm derslerini başarmış olması, FF, DZ ya da YZ notunun olmaması gerekir. Bu programda öğrencinin asgari 240 ECTS kredisini sağlaması ve genel not ortalamasının 4,00 üzerinden en az 2,00 olması gerekmektedir.

Üst Derece Programlarına Geçiş

Her alanda yüksek lisans, doktora programlarına veya sanatta yeterlik programlarına başvurabilir.

Mezuniyet Koşulları

İstihdam Olanakları

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Bölümü mezunları; yazılım ve teknoloji şirketleri, Ar-Ge merkezleri, finans ve bankacılık, sağlık, savunma sanayii, otomotiv, üretim, telekomünikasyon, eğitim ve kamu kurumları gibi farklı sektörlerde çalışma olanaklarına sahiptir.

Mezunlarımız; yapay zeka, makine öğrenmesi, veri bilimi, derin öğrenme, veri analitiği, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve akıllı sistemlerin geliştirilmesi gibi alanlarda görev alabilirler. Ayrıca yapay zeka tabanlı yazılım çözümlerinin geliştirilmesi, verilerin analiz edilmesi, tahmin modellerinin oluşturulması ve mevcut sistemlere yapay zeka teknolojilerinin entegre edilmesi süreçlerinde çalışabilirler.

Bölüm mezunlarının görev alabilecekleri başlıca mesleki pozisyonlar şunlardır:

Yapay Zekâ Uzmanı
Makine Öğrenmesi Mühendisi
Veri Bilimci
Veri Analisti
Yapay Zekâ Yazılım Geliştiricisi
Derin Öğrenme Uzmanı
Doğal Dil İşleme Uzmanı
Bilgisayarlı Görü Uzmanı
Yapay Zekâ Ar-Ge Uzmanı
Makine Öğrenmesi Operasyonları (MLOps) Uzmanı

Bunun yanı sıra, lisansüstü eğitimlerine devam ederek akademik kariyer yapabilir, bilimsel araştırma ve geliştirme faaliyetlerinde yer alabilir veya yapay zekâ alanında girişimcilik faaliyetlerinde bulunabilirler.

Ölçme ve Değerlendirme

Uzaktan öğretim tezsiz yüksek lisans programları hariç olmak üzere dönem içi değerlendirmelerin başarı notuna katkısı; %30’dan az, %70’den fazla olamaz. Sadece dönem sonu sınavı yapılan uygulamalı derslerde, dönem sonu sınavının başarı notuna katkısı %100’dür.

Öğrencinin ders başarısı, o dersi alan tüm öğrencilerin genel başarı düzeyi de göz önüne alınarak dersi veren öğretim elemanı tarafından harf notuyla belirlenir.

Bu harf notlarına ek olarak aşağıdaki harf notlu değerlendirmeler de yapılabilir:

DZ (Devamsız) harf notu; devam koşulunu sağlayamayan öğrenciye verilir. Bu öğrenci, dönem sonu sınavına giremez. DZ harf notu; FF veya YZ harf notuyla eşdeğerdir.
EK (Eksik) harf notu; Senato tarafından belirlenen haklı ve geçerli bir nedenden dolayı dersin gereklerini zamanında yerine getiremeyen öğrenciye verilir. EK harf notu, yerine yeni bir not belirlenene kadar Not Durum Belgesinde gösterilir. Bu notu alan öğrenci, eksiklerini bir sonraki dönem başlamadan önce tamamlamak zorundadır. Verilen süre içinde eksiklerini tamamlayan öğrencinin EK harf notu, Enstitü Yönetim Kurulu Kararıyla o dersin harf notu aralıklarına göre yeni bir harf notuna dönüştürülür. Öğrencinin eksiğini tamamlamaması durumunda ise EK harf notu, Enstitü Yönetim Kurulu Kararıyla FF veya YZ harf notuna dönüştürülür. EK harf notu tez ve uzmanlık alan dersleri için kullanılmaz.
KL (Kaldırıldı) harf notu; programdan kaldırılan dersler için verilir.
YT (Yeterli) ve YZ (Yetersiz) harf notları; Enstitü Yönetim Kurulu Kararı ve Senatonun onayıyla not ortalamasına katılması uygun görülmeyen derslerde, başarının gösterilmesi için kullanılır. Başarılı öğrenciye YT, başarısız öğrenciye ise YZ harf notu verilir.

Öğrenci; danışmanının onayını almak koşuluyla ilgili dönemin ekle/sil haftası içinde ders değiştirebilir, ders bırakabilir veya yeni derse/derslere kaydolabilir.

Başarı Notu	KATSAYI
AA	4,0
AB	3,7
BA	3,3
BB	3,0
BC	2,7
CB	2,3
CC	2,0
CD	1,7
DC	1,3
DD	1,0
FF	0,0