Bilgisayar Programcılığı Önizleme
Önlisans	TYYÇ: 5. Düzey	QF-EHEA: Kısa Düzey	EQF-LLL: 5. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

UNI333

Ders İsmi:

Üretici Yapay Zekalar Çağında İnsan

Ders Yarıyılı:

Güz

Ders Kredileri:

AKTS

Öğretim Dili:

Türkçe

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Üniversite Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Önlisans

TYYÇ:5. Düzey

QF-EHEA:Kısa Düzey

EQF-LLL:5. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

E-Öğrenme

Dersin Koordinatörü:

Doç. Dr. ŞEBNEM ÖZDEMİR

Dersi Veren(ler):

Şebnem Özdemir

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:

1. Yapay zekanın temel kavram ve ilkelerini ve insan toplumu üzerindeki etkisini anlamak.
2. Üretken yapay zekanın etik, sosyal ve kültürel sonuçlarını analiz edebilecektir.
3. Sanat, edebiyat, müzik ve iletişim dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yapay zekanın potansiyel faydalarını ve risklerini keşfetmek.
4. Yapay zekanın insan kimliğini, yaratıcılığını ve ilişkilerini şekillendirmedeki rolünü değerlendirmek için eleştirel düşünme becerileri geliştirmek.
5. Multidisipliner bir bakış açısını teşvik etmek

Dersin İçeriği:

1. Yapay Zekaya Giriş: Yapay zekanın tarihi, kavramları ve türleri.
2. Üretken Yapay Zeka: Genel bakış, uygulamalar ve örnekler.
3. Etik Hususlar: YZ sistemlerinde gizlilik, önyargı, hesap verebilirlik ve şeffaflık.
4. YZ ve İnsan Yaratıcılığı
5.YZ'nin Sosyal Etkileri: Otomasyon, istihdam, eşitsizlik ve toplumsal dönüşüm.
6.YZ ve Gelecek

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Öğrenciler, üretken yapay zekanın etik ve toplumsal sonuçlarını eleştirel bir şekilde analiz edebilecektir.
2) Öğrenciler, yapay zekanın insan yaratıcılığını ve iletişimini şekillendirmedeki rolü hakkında bir anlayış geliştireceklerdir.
3) Öğrenciler yapay zekanın insan kimliği, ilişkileri ve karar verme süreçleri üzerindeki etkisini değerlendirebileceklerdir.
4) Öğrenciler, çeşitli alanlarda yapay zekanın potansiyel riskleri ve faydaları hakkında fikir sahibi olacaklardır.
5) Öğrenciler, YZ'nin toplum üzerindeki gelecekteki etkilerini değerlendirmek için disiplinler arası perspektifleri uygulayacaklardır.

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Yapay Zekaya Giriş
2)	Yapay Zekanın Etiği: Gizlilik ve Önyargı
3)	Üretken Yapay Zeka ve İnsan Yaratıcılığı
4)	Üretken yapay zeka olarak ChatGpt, Bard, LLMA
5)	Üretken yapay zeka olarak ChatGpt, Bard, LLMA
6)	Üretken yapay zeka olarak Midjourney, Stable Diffusion, Dall-e
7)	Üretken yapay zeka olarak Midjourney, Stable Diffusion, Dall-e
8)	Vize Haftası
9)	Farklı endüstri uygulamaları ile yapay zeka: Müzik Prodüksiyonu
10)	Farklı endüstri uygulamaları ile yapay zeka: 3D tasarım öğeleri
11)	Farklı endüstri uygulamaları ile yapay zeka: Görüntülerin Animasyonu
12)	Üretken yapay zekalar ve bilgisayar tabanlı manipülasyon
13)	ChatGPT ile kodlama ve geliştirme süreçleri
14)	Müzik ve Eğlence Alanında Yapay Zeka
15)	Gelecekteki Çıkarımlar ve Sonuç
16)	Final Sınavı

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	1. "The AI Does Not Hate You: Superintelligence, Rationality, and the Race to Save the World" by Tom Chivers 2. "Artificial You: AI and the Future of Your Mind" by Susan Schneider
Diğer Kaynaklar:	1. Bostrom, N. (2016). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. 2. Harari, Y. N. (2018). 21 Lessons for the 21st Century.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Course Learning Outcomes	1	2	3	4	5
Program Kazanımları
1) Problem çözme ve analitik düşünme yeteneklerini kazanır.
2) Bilgisayar programlama, donanım ve yazılım temellerini, temel bilgisayar kavramlarını öğrenir.
3) Problemlere göre algoritmalar geliştirir, temel algoritmalardan problemine uygun olanları ayırt etme becerisi kazanır.
4) Nesneye yönelik programlama konseptini ve web programlamayı kavrar.
5) Sayı tabanı sistemleri, temel elektronik ve bilgisayar donanımı bilgisini öğrenir.
6) Mobil programlama becerisi edinir, mobil platformlar için uygulamalar geliştirir.
7) Veritabanı tasarım ve kodlamasını yapar.
8) Bilgisayar ağları, açık kaynak kodlu işletim sistemleri programlamayı ve kullanmayı öğrenir.
9) İngilizce dilini etkin bir biçimde kullanır.
10) Programlamanın ihtiyaçlarına göre uygun veri yapıları kullanmayı öğrenir.
11) Bireysel ya da takım olarak yazılım geliştirir.
12) Alanındaki gelişmeleri, son teknoloji araçlarını/uygulamalarını takip eder.
13) Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanır, meslek etiği farkındalığına sahiptir.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Orta	3 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Problem çözme ve analitik düşünme yeteneklerini kazanır.	1
2)	Bilgisayar programlama, donanım ve yazılım temellerini, temel bilgisayar kavramlarını öğrenir.	2
3)	Problemlere göre algoritmalar geliştirir, temel algoritmalardan problemine uygun olanları ayırt etme becerisi kazanır.	2
4)	Nesneye yönelik programlama konseptini ve web programlamayı kavrar.	2
5)	Sayı tabanı sistemleri, temel elektronik ve bilgisayar donanımı bilgisini öğrenir.	1
6)	Mobil programlama becerisi edinir, mobil platformlar için uygulamalar geliştirir.	2
7)	Veritabanı tasarım ve kodlamasını yapar.	2
8)	Bilgisayar ağları, açık kaynak kodlu işletim sistemleri programlamayı ve kullanmayı öğrenir.	2
9)	İngilizce dilini etkin bir biçimde kullanır.	1
10)	Programlamanın ihtiyaçlarına göre uygun veri yapıları kullanmayı öğrenir.	1
11)	Bireysel ya da takım olarak yazılım geliştirir.	2
12)	Alanındaki gelişmeleri, son teknoloji araçlarını/uygulamalarını takip eder.	2
13)	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanır, meslek etiği farkındalığına sahiptir.	2

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ara Sınavlar	1	% 45
Final	1	% 55
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 45
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 55
Toplam		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	İş Yükü
Ders Saati	14	42
Ödevler	1	45
Final	1	50
Toplam İş Yükü		137