| Radyo, Televizyon ve Sinema (İngilizce) | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu: | RTC034 | ||||
| Ders İsmi: | Yapay Zeka ve Hareketli Görüntüler | ||||
| Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | İngilizce | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. NEZİH ERDOĞAN | ||||
| Dersi Veren(ler): |
|
||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | 1. Yapay zekanın temel kavramlarını ve hareketli görüntülerdeki uygulamalarını anlayabileceklerdir. 2. Yapay Zekanın hareketli görüntülerin üretimi ve tüketimi üzerindeki etkisini analiz edebileceklerdir. 3. Basit yapay zeka odaklı animasyonlar veya video projeleri oluşturabileceklerdir. 4. Medyada yapay zekanın etik sonuçlarını eleştirel olarak değerlendirebileceklerdir. |
| Dersin İçeriği: | Bu ders, yapay zeka (AI) ve hareketli görüntülerin işbirliği imkanlarını araştırarak, AI teknolojilerinin film ve video yapımını, analizini ve alımlanmasını nasıl dönüştürdüğünü ele alır. Öğrenciler, senaryo yazımı, kurgu, görsel efektler ve kişiselleştirilmiş içerik önerileri dahil olmak üzere film yapımının çeşitli aşama ve boyutlarında yapay zeka uygulamalarını inceleyeceklerdir. Derste aynı zamanda yapay zekanın medya endüstrisindeki artan rolünün etik, kültürel ve sanatsal sonuçları da tartışılacaktır. Derslerde, vaka çalışmaları ve uygulamalı projelerin bir arada yürütülmesi aracılığıyla öğrenciler, çağdaş film yapımında kullanılan yapay zeka odaklı araçlar ve teknikler hakkında bilgi edineceklerdir. Konular arasında video analizi için makine öğrenimi algoritmaları, sentetik medya oluşturmak için üretken karşıt ağlar (GAN'lar) ve yapay zekanın izleyici katılımı ve medya dağıtımı üzerindeki etkisi yer alacaktır. Dersin sonunda öğrenciler, yapay zekanın hareketli görüntülerin manzarasını nasıl yeniden şekillendirdiği ve hızla gelişen bu alanda gelecekteki potansiyel gelişmeler hakkında derin bir anlayışa sahip olacaklardır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Yapay Zeka Temellerini Anlamak: Öğrenciler, derin öğrenme, sinir ağları ve görüntü tanıma dahil olmak üzere yapay zekanın temel kavramlarını ve bunların hareketli görüntülerdeki uygulamalarını net bir şekilde anladıklarını göstereceklerdir. 2) Eleştirel Analiz: Öğrenciler, yapay zekanın film, animasyon ve interaktif medya dahil olmak üzere hareketli görüntülerin üretimi, dağıtımı ve tüketimi üzerindeki etkisini eleştirel bir şekilde analiz edeceklerdir. 3) Teknik Yeterlilik: Öğrenciler, hareketli görüntüler oluşturmak ve işlemek için TensorFlow, OpenCV ve Adobe After Effects gibi yapay zeka odaklı araçları ve yazılımları kullanma konusunda yeterlilik kazanacaklardır. 4) Yaratıcı Uygulama: Öğrenciler, orijinal hareketli görüntü projeleri geliştirmek için yapay zeka tekniklerini uygulayacak ve yapay zekayı geleneksel medya üretim süreçleriyle entegre etme becerilerini sergileyeceklerdir. 5) Etik Farkındalık: Öğrenciler, deepfakes, yanlış bilgilendirme ve yapay zeka çağında insan yaratıcılığının geleceği ile ilgili konular da dahil olmak üzere medyada yapay zekanın etik sonuçlarını değerlendireceklerdir. 6) Gelecek Odaklı Düşünme: Öğrenciler, yapay zeka ve hareketli görüntülerde gelecekteki potansiyel eğilimleri tahmin edecek ve ifade edecek ve onları medya endüstrisinde ortaya çıkan teknolojilerle etkileşime girmeye hazırlayacaktır. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | 1. Hafta: Yapay Zeka ve Hareketli Görüntülere Giriş - Derse genel bakış ve hedefler - Yapay zekaya giriş: tarihçe, tanımlar ve temel kavramlar - Hareketli görüntülere genel bakış: film, animasyon ve dijital medya | - |
| 2) | 2. Hafta Film ve Animasyon Yapımında Yapay Zeka - Senaryo yazımı ve storyboard için yapay zeka araçları - Yapay zeka destekli animasyon teknikleri - Konuk konuşmacı: Film endüstrisinde yapay zeka | - |
| 3) | Görüntü Tanıma ve Analizi - Görüntü tanıma ve bilgisayarla görmenin temelleri - Film kurgusu ve post-prodüksiyon uygulamaları - Uygulamalı atölye çalışması: Görüntü analizi için OpenCV kullanımı | - |
| 4) | 4. Hafta Derin Öğrenme ve Sinir Ağları - Derin öğrenme ve sinir ağlarına giriş - Vaka çalışmaları: Özel efektler ve CGI'da yapay zeka | - |
| 5) | 5. Hafta Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar) - GAN'ları ve medyadaki uygulamalarını anlama - GAN'lar ile gerçekçi görüntüler ve videolar oluşturma - Laboratuvar: TensorFlow kullanarak GAN'lar ile deney yapma | - |
| 6) | 6. Hafta Yapay Zeka ve İnteraktif Medya - Video oyunlarında ve interaktif hikaye anlatımında yapay zeka - Sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik uygulamaları - Atölye Çalışması: Yapay zeka odaklı etkileşimli bir medya projesi geliştirme | - |
| 7) | 7. Hafta Ara Sınav Proje Sunumları - Ara dönem projelerinin sunumu - Uzman değerlendirmesi ve geri bildirim - Proje iyileştirmeleri üzerine tartışma | - |
| 8) | 8. Hafta: Görsel Efektlerde Yapay Zeka (VFX) - Yapay zeka ile geliştirilmiş VFX teknikleri - Vaka çalışmaları: Gişe rekortmeni filmlerde yapay zeka - Laboratuvar: After Effects'te yapay zeka tekniklerini VFX'e uygulama | - |
| 9) | 9. Hafta: Medyada Yapay Zekanın Etik Açıdan Değerlendirilmesi - Medya üretimi ve tüketiminde yapay zekanın etik etkileri - Deepfakes ve yanlış bilgilendirme sorunu - Tartışma: İnovasyon ve etiğin dengelenmesi | - |
| 10) | Yuvarlak Masa Toplantısı: Yapay Zeka'dan sonra Sinema | - |
| 11) | 11. Hafta: Belgesel Film Yapımında Yapay Zeka - Belgesel araştırma ve kurgusunda yapay zeka uygulamaları - Vaka çalışmaları: Son belgesellerde yapay zeka - Konuk konuşmacı: Yapay zeka ve belgesel film yapımının geleceği | - |
| 12) | 12. Hafta: Hareketli Görüntülerde Yapay Zekanın Geleceği - Gelişen trendler ve teknolojiler - Yapay zeka ve medyanın geleceğine ilişkin öngörüler - Grup tartışması: Yapay zeka ve hareketli görüntülerin sonrası | - |
| 13) | 13. Hafta: Final Projesi Geliştirme - Final projeleri üzerine bireysel danışmanlık - Devam eden çalışma sunumları - Geri bildirim ve sorun giderme | - |
| 14) | 14. Hafta: Final Projesi Sunumları - Final projelerinin sunumu - Uzman değerlendirmesi ve geri bildirim - Ders genel özeti ve düşünceler | - |
| Ders Notları / Kitaplar: | • Danesi, M. (2024). AI-Generated Cinema. In: AI-Generated Popular Culture. Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-54752-2_3Selected readings and articles (provided by the instructor) • Adjovski, Benjamin (2023). Machine Movie ‘The Frost’ and the Role of AI in the Film Industry. TechAcute, https://techacute.com/machine-movie-the-frost-and-the-role-of-ai-in-the-film-industry/. • Bakhtin, Mikhail M. (1981). The Dialogic Imagination. Austin: University of Texas Press. • Baloyan, Sergey (2023). The Rise of AI Generated Films: Lights, Camera, Algorithm. Hackernoon, https://hackernoon.com/the-rise-of-ai-generated-films-lights-camera-algorithm/. • Bellier, Ludovic, Llorens, Annaïs, Marciano, Déborah, Gunduz, Aysegul, Shalk, Gerwin, Brunner, Peter, and Knight, Robert T. (2023). Music Can Be Reconstructed from Human Auditory Cortex Activity Using Nonlinear Decoding Models. Plos Biology, https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002176. • Brannan, Alex (2016). An In-Depth Analysis of Sunspring (2016), the Short Film Written by a Computer. CineFiles, https://www.cinefilesreviews.com/2016/06/12/an-in-depth-analysis-of-sunspring-2016-the-short-film-written-by-a-computer/. • Hasson, Uri, Landesman, Ohad, Knappmeyer, Barbara, Vallines, Ignacio, Rubin, Nava, and Heeger, David J. (2008). Neurocinematics: The Neuroscience of Film. Projections: Journal for Movies and Mind 2: 1–26. • Song, Junrong, et all. “From Expanded Cinema to Extended Reality: How AI Can Expand and Extend Cinematic Experiences” https://dl.acm.org/doi/10.1145/3615522.3615556, 20 October 2023 • Heaven, Will Douglas (2023). Welcome to the New Surreal. How AI-Generated Video is Changing Film. MIT Technology Review, https://www.technologyreview.com/2023/06/01/1073858/surreal-ai-generative-video-changing-film/. • Jennings, Rebecca (2023). AI Art Freaks Me Out. Vox, https://www.vox.com/culture/23678708/ai-art-balenciaga-harry-potter-midjourney-eleven-labs. • John, Camila (2023). Theory of Mind AI: The Next Frontier in Artificial Intelligence. Medium, https://medium.com/bestai/theory-of-mind-ai-the-next-frontier-in-artificial-intelligence-92cb1963ab5d. • Kan, Michael (2022). The Footage in This Sci-Fi Movie Project Comes From AI-Generated Images. PC Mag, https://www.pcmag.com/news/the-footage-in-this-sci-fi-movie-project-comes-from-ai-generated-images. • Laman, Lisa (2023). AI-Generated Movies & TV Will Never Replace the Real Thing. Collider, https://collider.com/ai-generated-movies-tv-wont-replace-real-thing/. • Lanier, Jaron (2023). There Is No AI. The New Yorker, https://www.newyorker.com/science/annals-of-artificial-intelligence/there-is-no-ai. • McLuhan, Marshall (1964). Understanding Media: The Extensions of Man. New York: McGraw Hill. • Moghadasi, Abdorezza Nasser (2015). Neurocinema: A Brief Overview. Iranian Journal of Neurology 14: 180–184. • Newitz, Annalee (2021). Movie Written by Algorithm Turns Out to Be Hilarious and Intense. Ars Technica, https://arstechnica.com/gaming/2021/05/an-ai-wrote-this-movie-and-its-strangely-moving/. • Pandey, Kamya (2023). First Film Ever Written and Directed by AI: The Safe Zone. Jumpstart Magazine, https://www.jumpstartmag.com/first-film-ever-written-and-directed-by-ai-the-safe-zone/. • Toonkel, Jessica and Krouse, Sarah (2023). Who Owns SpongeBob? AI Shakes Hollywood’s Creative Foundation. The Wall Street Journal, https://www.wsj.com/articles/ai-chatgpt-hollywood-intellectual-property-spongebob-81fd5d15. |
| Diğer Kaynaklar: | • Danesi, M. (2024). AI-Generated Cinema. In: AI-Generated Popular Culture. Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-54752-2_3Selected readings and articles (provided by the instructor) • Adjovski, Benjamin (2023). Machine Movie ‘The Frost’ and the Role of AI in the Film Industry. TechAcute, https://techacute.com/machine-movie-the-frost-and-the-role-of-ai-in-the-film-industry/. • Bakhtin, Mikhail M. (1981). The Dialogic Imagination. Austin: University of Texas Press. • Baloyan, Sergey (2023). The Rise of AI Generated Films: Lights, Camera, Algorithm. Hackernoon, https://hackernoon.com/the-rise-of-ai-generated-films-lights-camera-algorithm/. • Bellier, Ludovic, Llorens, Annaïs, Marciano, Déborah, Gunduz, Aysegul, Shalk, Gerwin, Brunner, Peter, and Knight, Robert T. (2023). Music Can Be Reconstructed from Human Auditory Cortex Activity Using Nonlinear Decoding Models. Plos Biology, https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002176. • Brannan, Alex (2016). An In-Depth Analysis of Sunspring (2016), the Short Film Written by a Computer. CineFiles, https://www.cinefilesreviews.com/2016/06/12/an-in-depth-analysis-of-sunspring-2016-the-short-film-written-by-a-computer/. • Hasson, Uri, Landesman, Ohad, Knappmeyer, Barbara, Vallines, Ignacio, Rubin, Nava, and Heeger, David J. (2008). Neurocinematics: The Neuroscience of Film. Projections: Journal for Movies and Mind 2: 1–26. • Song, Junrong, et all. “From Expanded Cinema to Extended Reality: How AI Can Expand and Extend Cinematic Experiences” https://dl.acm.org/doi/10.1145/3615522.3615556, 20 October 2023 • Heaven, Will Douglas (2023). Welcome to the New Surreal. How AI-Generated Video is Changing Film. MIT Technology Review, https://www.technologyreview.com/2023/06/01/1073858/surreal-ai-generative-video-changing-film/. • Jennings, Rebecca (2023). AI Art Freaks Me Out. Vox, https://www.vox.com/culture/23678708/ai-art-balenciaga-harry-potter-midjourney-eleven-labs. • John, Camila (2023). Theory of Mind AI: The Next Frontier in Artificial Intelligence. Medium, https://medium.com/bestai/theory-of-mind-ai-the-next-frontier-in-artificial-intelligence-92cb1963ab5d. • Kan, Michael (2022). The Footage in This Sci-Fi Movie Project Comes From AI-Generated Images. PC Mag, https://www.pcmag.com/news/the-footage-in-this-sci-fi-movie-project-comes-from-ai-generated-images. • Laman, Lisa (2023). AI-Generated Movies & TV Will Never Replace the Real Thing. Collider, https://collider.com/ai-generated-movies-tv-wont-replace-real-thing/. • Lanier, Jaron (2023). There Is No AI. The New Yorker, https://www.newyorker.com/science/annals-of-artificial-intelligence/there-is-no-ai. • McLuhan, Marshall (1964). Understanding Media: The Extensions of Man. New York: McGraw Hill. • Moghadasi, Abdorezza Nasser (2015). Neurocinema: A Brief Overview. Iranian Journal of Neurology 14: 180–184. • Newitz, Annalee (2021). Movie Written by Algorithm Turns Out to Be Hilarious and Intense. Ars Technica, https://arstechnica.com/gaming/2021/05/an-ai-wrote-this-movie-and-its-strangely-moving/. • Pandey, Kamya (2023). First Film Ever Written and Directed by AI: The Safe Zone. Jumpstart Magazine, https://www.jumpstartmag.com/first-film-ever-written-and-directed-by-ai-the-safe-zone/. • Toonkel, Jessica and Krouse, Sarah (2023). Who Owns SpongeBob? AI Shakes Hollywood’s Creative Foundation. The Wall Street Journal, https://www.wsj.com/articles/ai-chatgpt-hollywood-intellectual-property-spongebob-81fd5d15. |
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | ||||||||||||||
| 1) Hem kuramsal hem de uygulamalı eğitim sunarak öğrencileri akademik ve iş hayatına hazır eder. | 1 | 2 | 3 | 2 | 2 | |||||||||
| 2) Kitle iletişim araçlarına eleştirel bir bakış açısı kazandırır. | 1 | 3 | 2 | 2 | ||||||||||
| 3) İngilizce müfredat ile öğrencilerin uluslararası boyutta piyasayı ve akademik çalışmaları orijinal kaynaklardan takip etmelerini sağlar. | 2 | 1 | 2 | |||||||||||
| 4) Kamera önü, kamera arkası, reji, haber merkezi, ışık, ses, kurgu, yönetmenlik, görüntü yönetmenliği, senaryo yazarlığı gibi mesleklerde uzmandır. | 1 | 3 | 3 | |||||||||||
| 5) Ders veren medya profesyonelleri sayesinde öğrenciler sektöre hazır hale gelir. | 3 | 1 | 3 | 3 | 1 | |||||||||
| 6) Kısa ve orta metrajlı filmler, senaryo, belgeseller ve TV programları gibi üretim becerileri edinir. | 2 | 1 | 3 | 3 | 1 | 1 | ||||||||
| 7) Görüntü teknolojilerine ait temel bilgi ve deneyime sahip olur. | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||||||
| 8) Sektörel işbirlikleri sayesinde profesyonel iş hayatına atılır. | 2 | 1 | 3 | 3 | 1 | 1 | ||||||||
| 9) Uygulanan müfredat sayesinde farklı medya çalışmalarına disiplinlerarası bir bakış açısı kazanır. | 1 | 1 | 1 | 2 | ||||||||||
| 10) Stüdyo ortamında alınacak teknik eğitimle birlikte öğrenciler deneyim sahibi olarak sektörde kendine yer edinir. | 1 | 2 | 3 | 3 | ||||||||||
| 11) Grup çalışmalarıyla birlikte müzakere etme, inisiyatif alma gibi becerilere sahiptir. | 2 | 2 | 2 | 2 | ||||||||||
| 12) Medya etiği ve iş ahlakı ile ilgili temel değerler edinir. | 2 | 2 | 3 | 1 | ||||||||||
| 13) Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyinde kullanarak alanındaki gelişmeleri izler ve meslektaşları ile iletişim kurar. | ||||||||||||||
| 14) Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı ileri düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. | 3 | 3 | 3 | |||||||||||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Hem kuramsal hem de uygulamalı eğitim sunarak öğrencileri akademik ve iş hayatına hazır eder. | 3 |
| 2) | Kitle iletişim araçlarına eleştirel bir bakış açısı kazandırır. | 2 |
| 3) | İngilizce müfredat ile öğrencilerin uluslararası boyutta piyasayı ve akademik çalışmaları orijinal kaynaklardan takip etmelerini sağlar. | 3 |
| 4) | Kamera önü, kamera arkası, reji, haber merkezi, ışık, ses, kurgu, yönetmenlik, görüntü yönetmenliği, senaryo yazarlığı gibi mesleklerde uzmandır. | 2 |
| 5) | Ders veren medya profesyonelleri sayesinde öğrenciler sektöre hazır hale gelir. | 2 |
| 6) | Kısa ve orta metrajlı filmler, senaryo, belgeseller ve TV programları gibi üretim becerileri edinir. | 3 |
| 7) | Görüntü teknolojilerine ait temel bilgi ve deneyime sahip olur. | 3 |
| 8) | Sektörel işbirlikleri sayesinde profesyonel iş hayatına atılır. | 2 |
| 9) | Uygulanan müfredat sayesinde farklı medya çalışmalarına disiplinlerarası bir bakış açısı kazanır. | 3 |
| 10) | Stüdyo ortamında alınacak teknik eğitimle birlikte öğrenciler deneyim sahibi olarak sektörde kendine yer edinir. | 1 |
| 11) | Grup çalışmalarıyla birlikte müzakere etme, inisiyatif alma gibi becerilere sahiptir. | 2 |
| 12) | Medya etiği ve iş ahlakı ile ilgili temel değerler edinir. | 2 |
| 13) | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyinde kullanarak alanındaki gelişmeleri izler ve meslektaşları ile iletişim kurar. | 2 |
| 14) | Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı ileri düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. | 3 |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ödev | 15 | % 30 |
| Ara Sınavlar | 15 | % 30 |
| Final | 25 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Aktiviteye Hazırlık | Aktivitede Harçanan Süre | Aktivite Gereksinimi İçin Süre | İş Yükü | ||
| Ders Saati | 14 | 1 | 3 | 56 | |||
| Laboratuvar | 3 | 0 | 9 | 27 | |||
| Uygulama | 3 | 1 | 1 | 6 | |||
| Sunum / Seminer | 3 | 3 | 9 | ||||
| Ödevler | 10 | 20 | 10 | 5 | 350 | ||
| Ara Sınavlar | 6 | 10 | 5 | 3 | 108 | ||
| Final | 12 | 20 | 10 | 5 | 420 | ||
| Toplam İş Yükü | 976 | ||||||