GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MAT760 | VERİ BİLİMİ, YAPAY ZEKÂ VE TOPLUMSAL UYGULAMALAR | Seçmeli Ders Grubu | 4 | 7 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Öğrencilerin veri bilimi ve yapay zekâ alanındaki temel kavramları öğrenmelerini sağlamakla birlikte, bu teknolojilerin toplumsal etkilerini eleştirel, etik ve analitik bir çerçevede değerlendirebilmelerine olanak tanımaktır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Metin YALVAÇ
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Veri bilimi ve yapay zekâ teknolojilerinin temel prensiplerini açıklar |
| 2 | Veri temelli karar alma süreçlerini toplumsal bağlamda değerlendirir. |
| 3 | Yapay zekâ algoritmalarının önyargı ve ayrımcılık potansiyelini analiz eder. |
| 4 | Açıklanabilirlik, hesap verebilirlik ve etik gibi ilkelerin önemini kavrar. |
| 5 | Toplumsal alanlardaki (adalet, sağlık, güvenlik, eğitim vb.) uygulamaları sorgulayıcı bir şekilde irdeler. |
| 6 | Veri gizliliği, mahremiyet ve kamusal şeffaflık konularında bilinç geliştirir. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Giriş: Veri bilimi ve yapay zekânın yükselişi Veri türleri, kaynakları ve toplanması Veri işleme ve basit modeller (istatistiksel analiz, korelasyon, regresyon) Makine öğrenmesine giriş: Denetimli ve denetimsiz öğrenme Yapay zekânın toplumdaki rolü: Fırsatlar ve riskler Otomasyon ve iş gücü: Robotlaşma, yapay zekâ ve işsizlik Yapay zekâda önyargı ve ayrımcılık örnekleri Açıklanabilir yapay zekâ (XAI) ve hesap verebilirlik Algoritmik adalet: Kime göre adil? Neden adil? Veri gizliliği, GDPR ve etik veri yönetimi Sağlık, eğitim ve güvenlik alanında yapay zekâ uygulamaları Sağlık, eğitim ve güvenlik alanında yapay zekâ uygulamaları Yapay zekâ politikaları ve regülasyon girişimleri (EU AI Act, Türkiye’den örnekler) Yapay zekâ politikaları ve regülasyon girişimleri (EU AI Act, Türkiye’den örnekler)
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Giriş: Veri bilimi ve yapay zekânın yükselişi | Yok | |
| 2 | Veri türleri, kaynakları ve toplanması | Yok | |
| 3 | Veri işleme ve basit modeller (istatistiksel analiz, korelasyon, regresyon) | Yok | |
| 4 | Makine öğrenmesine giriş: Denetimli ve denetimsiz öğrenme | Yok | |
| 5 | Yapay zekânın toplumdaki rolü: Fırsatlar ve riskler | Yok | |
| 6 | Otomasyon ve iş gücü: Robotlaşma, yapay zekâ ve işsizlik | Yok | |
| 7 | Yapay zekâda önyargı ve ayrımcılık örnekleri | Yok | |
| 8 | Açıklanabilir yapay zekâ (XAI) ve hesap verebilirlik | Yok | |
| 9 | Algoritmik adalet: Kime göre adil? Neden adil? | Yok | |
| 10 | Veri gizliliği, GDPR ve etik veri yönetimi | Yok | |
| 11 | Sağlık, eğitim ve güvenlik alanında yapay zekâ uygulamaları | Yok | |
| 12 | Sağlık, eğitim ve güvenlik alanında yapay zekâ uygulamaları | Yok | |
| 13 | Yapay zekâ politikaları ve regülasyon girişimleri (EU AI Act, Türkiye’den örnekler) | Yok | |
| 14 | Yapay zekâ politikaları ve regülasyon girişimleri (EU AI Act, Türkiye’den örnekler) | Yok |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. Cathy O’Neil – Weapons of Math Destruction
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 60 |
| Quiz | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 4 | 4 |
| Final Sınavı | 1 | 5 | 5 |
| Quiz | 1 | 3 | 3 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 14 | 3 | 42 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 14 | 3 | 42 |
| Quiz için Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 124 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | |
| ÖÇ 1 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | ||||||||||
| ÖÇ 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | ||||||||||
| ÖÇ 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | ||||||||||
| ÖÇ 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | ||||||||||
| ÖÇ 5 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | ||||||||||
| ÖÇ 6 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek