Yapay Zekâ Mühendisliği, hızla dijitalleşen ve teknoloji odaklı bir dünyada yapay zeka (AI) teknolojilerinin geliştirilmesi, uygulanması ve yönetilmesine odaklanan yenilikçi bir mühendislik dalıdır. Yapay Zeka Mühendisliği Lisans programı, öğrencilere yapay zeka konularında ileri düzey bilgi ve beceriler kazandırmayı hedefler.

Bu program, öğrencilere yapay zeka algoritmalarının, makine öğrenimi yöntemlerinin ve veri işleme sistemlerinin nasıl tasarlanacağını ve geliştirileceğini öğretir. Ayrıca, derin öğrenme, doğal dil işleme (NLP), bilgisayarla görü, büyük veri analitiği ve yapay zeka uygulamaları gibi çağın önde gelen konularına da odaklanır.

Yapay Zeka Mühendisliği Lisans programının öğrencilerine kazandırdığı beceriler, onların yapay zeka alanında uzmanlaşmalarını sağlar. Mezunlar, teknoloji firmalarında, AR-GE merkezlerinde, sağlık, otomotiv, finans gibi sektörlerde veya akademik araştırma alanlarında çalışabilirler.

Programda, yapay zeka konularının yanı sıra matematik, istatistik, veri yapıları, algoritmalar, programlama dilleri ve veri bilimi gibi temel mühendislik dersleri de verilir. Bu sayede öğrenciler, yapay zeka problemlerine mühendislik yaklaşımıyla çözüm üretebilme becerisi kazanır.

Yapay Zekâ Mühendisliği Lisans bölümünden mezun olan bir öğrenci "lisans derecesi" almış olur. Bu derece, öğrencinin tamamladığı eğitim programının seviyesini ve niteliğini belirtir. Lisans derecesi, genellikle üniversitelerde dört yıllık bir programın tamamlanması sonrasında verilir ve öğrencinin öğrenim gördüğü alana ait geniş bir bilgi birikimine sahip olduğunu gösterir.

Yapay Zeka Mühendisliği Lisans Programı, öğrencilere yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulanması sürecinde ihtiyaç duyulan teorik bilgi ve pratik becerileri kazandırmayı hedefleyen bir lisans programıdır. Bu programda, öğrencilerin yapay zeka teknolojilerinin her aşamasında aktif bir rol alması beklenmektedir. Bu aşamalar; problem analizi, yapay zeka modelleme, veri işleme, algoritma geliştirme, test etme ve optimizasyon süreçlerini kapsamaktadır.

Programın İçeriği

Yapay Zeka Mühendisliği Lisans Programı, öğrencilere bu alanda uzmanlık kazandırmak için kapsamlı bir müfredat sunar. Program, yapay zekanın temel bileşenlerini öğretmek amacıyla teorik dersler, laboratuvar çalışmaları ve proje tabanlı öğrenme fırsatları sağlar. Öğrencilerin aşağıdaki konulara hakim olmaları beklenir:

• Makine Öğrenimi: Algoritmaların temelleri, denetimli ve denetimsiz öğrenme.
• Derin Öğrenme: Yapay sinir ağları, konvolüsyonel ağlar, tekrarlayan ağlar.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi, dil anlama, dil üretme.
• Bilgisayarla Görü: Görüntü işleme, obje tanıma, video analizi.
• Veri Analitiği: Veri toplama, temizleme, görselleştirme ve analitik modelleme.
• Yapay Zeka Etiği: Etik ilkeler, veri güvenliği, yapay zekanın toplumsal etkileri.

Programın Amacı

Programın amacı, öğrencilerin yapay zeka teknolojilerinde uzmanlaşarak:

1. Gerçek dünya problemlerine yapay zeka tabanlı çözümler geliştirebilmelerini sağlamak.
2. Teorik bilgiyi pratik uygulamalara dönüştürme becerisi kazandırmak.
3. Yapay zeka sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi ve yönetimi konusunda yetkin bireyler yetiştirmek.
4. Öğrencileri, mezuniyet sonrası teknoloji şirketlerinde, araştırma laboratuvarlarında ve akademik alanlarda kariyer yapmaya hazırlamak.

Eğitim Süreci

Programda, hem teorik hem de uygulamalı dersler aracılığıyla öğrencilere disiplinler arası bir eğitim verilmektedir. Müfredatta yer alan bazı önemli dersler şunlardır:

• Matematik ve İstatistik (Lineer Cebir, Olasılık Teorisi)
• Programlama Dilleri (Python, Java, R)
• Veri Yapıları ve Algoritmalar
• Büyük Veri ve Bulut Bilişim
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
• Robotik ve Otonom Sistemler
• Yapay Zeka Uygulamaları Projeleri

Yapay Zeka Mühendisliği Lisans programı yeterlilikleri, mezunların yapay zeka alanında ihtiyaç duyulan bilgi ve becerilere sahip olmalarını sağlamak üzere oluşturulmuştur. Bu yeterlilikler, öğrencilerin eğitim sürecinde kazanması gereken yetkinlikleri ve mezuniyet sonrası yapay zeka mühendisliği uygulamalarını gerçekleştirebilme kapasitelerini belirler.

1. Matematiksel ve Temel Bilimler Yeterliliği

• Yapay zeka mühendisliği problemlerini çözmek için gerekli olan matematiksel (lineer cebir, olasılık, istatistik) ve temel bilimler bilgisine hakim olma.
• Bu bilgiyi, veri analitiği, makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinde uygulama becerisi.

2. Temel Yapay Zeka Mühendisliği Yeterliliği

• Yapay zeka kavramlarını, algoritmaları ve mimarileri anlama.
• Makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görü gibi temel yapay zeka teknolojilerini etkin bir şekilde kullanabilme.
• Büyük veri yönetimi ve bulut bilişim sistemlerinde yapay zeka uygulamaları geliştirme becerisi.

3. Disiplinler Arası Yeterlilik

• Yapay zeka mühendisliğinin biyoteknoloji, sağlık, finans, eğitim, otomotiv ve diğer disiplinlerle entegrasyonunu anlayabilme.
• Farklı disiplinlerdeki işbirliği potansiyelini değerlendirme ve uygulama.

4. Analitik ve Problem Çözme Yeterliliği

• Karmaşık mühendislik problemlerini analiz etme ve bunları çözmek için yenilikçi yapay zeka tabanlı çözümler geliştirme.
• Problem çözme sürecinde veri analitiği ve modelleme tekniklerini kullanma.

5. Tasarım ve Geliştirme Yeterliliği

• Yapay zeka sistemlerinin tasarımını yapma, modelleme, test etme ve optimize etme becerisi.
• Gerçek dünya problemleri için ölçeklenebilir ve güvenilir yapay zeka çözümleri geliştirme.

6. Etik ve Toplumsal Sorumluluk Yeterliliği

• Yapay zeka uygulamalarının etik boyutlarını ve toplumsal etkilerini anlama.
• Yapay zeka teknolojilerini sosyal sorumluluk çerçevesinde, etik standartlara uygun şekilde kullanma.

7. İletişim Yeterliliği

• Yapay zeka projeleri ve sonuçlarını sözlü ve yazılı olarak etkili bir şekilde sunma.
• Multidisipliner ekiplerde etkin bir şekilde iletişim kurma ve ortak çalışmalara liderlik edebilme.

8. Sürekli Öğrenme Yeterliliği

• Yapay zeka alanındaki hızlı gelişmeleri takip etme ve yeni teknolojilere adapte olma.
• Kendi bilgi ve becerilerini sürekli geliştirme ve yaşam boyu öğrenme becerisi kazanma.

9. Ekip Çalışması Yeterliliği

• Multidisipliner ekiplerde işbirliği yapabilme, farklı uzmanlık alanlarından kişilerle etkin bir şekilde çalışma.
• Takım projelerinde liderlik yapma ve sorumluluk alma.

10. Proje Yönetimi Yeterliliği

• Yapay zeka projelerinin planlanması, yürütülmesi, izlenmesi ve değerlendirilmesi süreçlerini yönetebilme.
• Zaman yönetimi, kaynak planlaması ve risk analizi yapma becerisi.

11. Mesleki Gelişim Yeterliliği

• Yapay zeka mühendisliği kariyerinde yeni beceriler edinme ve mesleki gelişim fırsatlarını değerlendirme.
• Akademik veya sektörel AR-GE çalışmaları ile katkı sağlama.

Programın Kazanımları

Bu yeterlilikler doğrultusunda, Yapay Zeka Mühendisliği Lisans Programı mezunları:

• Teorik bilgi ile pratik uygulamaları birleştiren,
• Toplumun ihtiyaçlarına yönelik yenilikçi yapay zeka çözümleri geliştiren,
• Etik ve sorumlu mühendislik anlayışıyla çalışan,
• Disiplinler arası projelerde liderlik edebilen,
  yetkin bireyler olarak mezun olurlar.

Bu programdan mezun olan bireyler, yerel ve uluslararası iş dünyasının ve akademinin beklentilerini karşılayabilecek bilgi, beceri ve deneyime sahip olur.

Yapay Zeka Mühendisliği Lisans bölümü, dijital dönüşüm ve teknoloji çağının hızla ilerlediği günümüzde oldukça stratejik bir öneme sahiptir. Bu nedenle, bölüm mezunları geniş bir iş yelpazesi ile karşı karşıyadır ve yapay zeka alanında artan ihtiyaç nedeniyle yüksek talep görmektedir.

Özel Sektör

Yapay Zeka Mühendisliği mezunları, özel sektörde aşağıdaki alanlarda istihdam edilebilir:

• Yapay Zeka Geliştirme: Yapay zeka yazılım ve uygulamaları geliştirme.
• Veri Bilimi ve Analitiği: Büyük veri analitiği ve veri odaklı çözümler oluşturma.
• Makine Öğrenimi Uzmanlığı: Makine öğrenimi modelleri tasarımı ve eğitimi.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Dil işleme algoritmaları geliştirme ve uygulama.
• Bilgisayarla Görü: Görüntü tanıma, nesne algılama ve video analiz sistemleri geliştirme.
• Otonom Sistemler: Otonom araçlar, robotik ve akıllı sistemlerin geliştirilmesi.

Diğer Endüstriler

Mezunlar, çeşitli sektörlerde çeşitli yapay zeka projelerinde görev alabilir:

• Savunma Sanayii: Otonom sistemler, yapay zeka destekli analizler.
• Sağlık Sektörü: Tıbbi görüntü analizi, teşhis sistemleri, genetik veri analitiği.
• Finans Sektörü: Algoritmik ticaret, risk analizi, dolandırıcılık tespiti.
• Eğitim Sektörü: Kişiselleştirilmiş öğrenme platformları geliştirme.

Girişimcilik ve Start-up Kültürü

Yapay Zeka Mühendisliği mezunları, kendi işlerini kurarak girişimci olabilir ve teknoloji start-up’ları başlatabilirler.

• Yapay Zeka Odaklı Şirketler: Kendi yapay zeka tabanlı çözümlerini ve ürünlerini geliştirebilirler.
• Danışmanlık ve Eğitim: Yapay zeka teknolojileri üzerine danışmanlık veya eğitim hizmetleri sunabilirler.

Araştırma ve Akademik Kariyer

Araştırma ve geliştirme (AR-GE) projelerine katılarak yeni teknolojiler geliştirebilir veya akademik kariyer hedefiyle yüksek lisans ve doktora yapabilirler.

• Üniversiteler ve Araştırma Merkezleri: Yapay zeka teknolojilerinin ileri düzeydeki araştırmaları.
• Global Şirketler ve Laboratuvarlar: Dünyanın önde gelen yapay zeka şirketleri ile uluslararası projelerde çalışma.

Gelecekteki Fırsatlar

Yapay Zeka Mühendisliği mezunları için, yapay zeka teknolojilerinin hızla geliştiği dünyada iş imkanları sürekli genişlemektedir. Teknoloji, sağlık, savunma, enerji, otomotiv ve tarım gibi birçok sektör, yapay zeka uzmanlarına ihtiyaç duymaktadır. Yapay Zeka Mühendisliği mezunları, hem yerel hem de uluslararası pazarda yüksek talep gören ve geleceğin teknoloji dünyasında liderlik yapabilecek uzmanlar arasında yer alır. Bu durum, mezunların sektörde önemli bir avantaj elde etmelerini sağlamaktadır.

Öğrencinin derslerdeki başarısı, dönem içi notları ile dönem sonu sınav notunun birlikte değerlendirilmesi ile belirlenir.

Dönem içi notları, küçük sınavlar (quiz), ara sınav notu ve derse bağlı olarak ödevlere, uygulamalara, pratik çalışmalara verilen notlardan oluşur. Kredili sistemde dönem içi ve dönem sonu değerlendirmelerin türü ile (sınav, ödev, uygulama ve benzeri) ağırlıkları, dersi veren öğretim elemanı tarafından dönemin ilk iki haftası içinde ilgili bölüm başkanlığına bildirilir ve ilgili öğretim birimi yönetimi tarafından öğrencilere duyurulur. Son değerlendirme, o dersi alan tüm öğrencilerin genel başarı düzeyi de gözönüne alınarak, dersi veren öğretim elemanınca aşağıdaki harf notlarından birisi ile belirlenir.

Dönem içi verilen ödev çalışmalarının dönem sonu notuna etki oranı %40 iken, dönem sonu final sınavlarının dönem sonuna etkisi %60 oranındadır.

Öğrencinin programdaki tüm zorunlu ve seçmeli dersleri başarmış olması, F1, F2 ya da Z notunun olmaması gerekir. Bu programda öğrencinin asgari 240 AKTS kredisini sağlaması ve genel not ortalamasının 4,00 üzerinden en az 2,00 olması gerekmektedir.