Title of the course: Yapay Zeka Temelleri: Temel Kavramlardan Uygulamalara
Instructor: Prof. Özgür Martin, Dr. Özgür Akarsu
Institution: Mimar Sinan Ü., Koç Digital
Dates: 11-16 August 2025
Prerequisites: None
Level: Başlangıç
Abstract: Bu ders, lisans öğrencileri için Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi hakkında kapsamlı bir genel bakış sağlar. Teknik derinliği pratik iş uygulamaları ile dengeleyen içerik, teknik oturumlarda temel kavramları, gelişmiş algoritmaları ve en yeni yapay zeka konularını kapsarken, uygulamalı oturumlarda gerçek dünyadaki etkileri, etik hususları ve toplumsal etkileri araştırmaktadır. Uygulamalı alıştırmalar, vaka çalışmaları ve disiplinler arası tartışmalar sayesinde öğrenciler hem teknik yeterlilik hem de stratejik içgörüler kazanarak yapay zeka sistemleri geliştirmeye veya farklı bağlamlarda bunlardan yararlanmaya hazırlanırlar.
Dil: Türkçe
Ders İçeriği:
1. Gün: YZ ve Makina Öğrenmesine Giriş
1. Oturum:
Temel Teknik kavramlar
Makine öğreniminin matematiksel ve teorik temelleri
Makine Öğrenmesi Türleri: Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme
Makine öğrenmesinde temel algoritmalar
Makine öğrenimi için temel Python programlama ve teknolojik araçlar
2. Oturum:
Modern Teknoloji ve Yapay Zeka Uygulamaları
Yapay Zeka ve Verinin Değeri: Yapay zeka ve verinin günümüz dünyasının sorunlarına nasıl değer ve yenilik kattığı üzerine tartışma
İş Dünyasında Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Çeşitli sektörlerden örnek iş senaryoları
Yapay Zekanın Geleceği ve Toplum: Yapay zekanın toplum, iş ve insan etkileşimi üzerindeki potansiyel uzun vadeli etkileri.

2. Gün: Veri Analizi, Denetimli Öğrenme & Uygulamalar
   1. Oturum:
   Veri Analizi ve Makina Öğrenmesi
   Data Intiution: Karmaşık veri kümelerini anlama ve yorumlama teknikleri.
   Keşifsel Veri Analizi: İstatistiksel grafikler ve diğer veri görselleştirme araçlarını kullanarak veri kümelerinin temel özelliklerini özetleme yöntemleri.
   Öznitelik Mühendisliği: Ham verilerden anlamlı özellikler seçme ve oluşturma teknikleri.
   Denetimli Öğrenme Algoritmaları: Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve destek vektör makinelerine derinlemesine dalış.
   2. Oturum:
   İş Uygulamaları
   İşletmelerde Kestirimsel Analitik: İşletmelerin karar vermek için veriye dayalı tahminleri nasıl kullandıklarının araştırılması
   Müşteri Segmentasyonu ve Hedefli Pazarlama: Etkili pazar segmentasyonu ve kişiselleştirilmiş pazarlama için makine öğrenimi tekniklerinin uygulanması
   Vaka Çalışması: Finansal Hizmetlerde Yapay Zeka: Dolandırıcılık tespiti ve algoritmik ticaret dahil olmak üzere finans alanındaki yapay zeka uygulamalarının incelenmesi.
   İşletmeler için Yapay Zeka Stratejisi: Kuruluşlarda yapay zeka stratejilerinin geliştirilmesi ve uygulanması üzerine tartışma

   3. Gün: Denetimsiz Öğrenme, Derin Öğrenme ve YZ’nın Toplumsal Etkileri
   1. Oturum:
   İleri ML Teknikleri
   Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme algoritmalarına ve boyutsallık azaltma tekniklerine derinlemesine bakış.
   Sinir Ağlarına Giriş: Temel sinir ağı mimarisi ve eğitim süreçlerinin açıklanması.
   Derin Öğrenme Mimarileri: Derin öğrenmeye genel bakış
   Uygulamalı Alıştırma: Temel bir sinir ağı oluşturma ve eğitme
   2. Oturum:
   YZ’nın Toplumsal Etkileri ve Gelecek Trendleri
   Yapay zeka çağında yeni beceriler: Hızla değişen teknoloji gelişimine nasıl uyum sağlanır?
   Yapay Zeka Güdümlü Bir Dünyada İşin Geleceği: YZ’nin çalışma ortamlarını ve gerekli becerileri nasıl değiştirecek?
   Sorumlu YZ Geliştirme: YZ sistemlerinin etik ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesine yönelik ilke ve uygulamaların incelenmesi
   YZ ve Verinin Değeri: Yapay zeka ve verilerin iş değerini, inovasyonu ve rekabet avantajını nasıl artırdığı üzerine tartışma.

   4. Gün: Doğal Dil İşleme ve Üretken Yapay Zeka
   1. Oturum:
   İleri Yapay Zeka Uygulamaları
   Doğal Dil İşlemenin Temelleri: İnsan dili verilerini işleme ve analiz etme tekniklerine giriş.
   Üretken Yapay Zekaya Giriş: Temel kavramlara ve modellere genel bakış
   Büyük Dil Modelleri: GPT gibi modellerin mimarisi ve eğitimi
   2.Oturum:
   Üretken Yapay Zeka Uygulamaları
   Farklı Endüstrilerde Üretken Yapay Zeka: Sanat, müzik ve içerik oluşturma uygulamaları
   Metinden Görüntüye ve Metinden Videoya Teknolojileri: DALL-E ve Midjourney gibi araçları keşfetmek
   Etik Hususlar: Deepfakes, yanlış bilgilendirme ve telif hakkı sorunlarının ele alınması
   İşin Geleceği: Üretken yapay zeka yaratıcı ve bilgiye dayalı meslekleri nasıl yeniden şekillendiriyor?

   5. Gün: Gelişen Trendler ve Yapay Zekanın Geleceği
   1. Oturum:
   Gelişen Yapay Zeka Teknolojileri
   Açıklanabilir YZ (XAI): YZ kararlarını yorumlanabilir ve şeffaf hale getirme teknikleri
   Federe Öğrenme: Gizlilik endişelerini gideren merkezi olmayan makine öğrenimi tekniklerinin araştırılması.
   Yapay Genel Zeka (AGI): Mevcut araştırmalar, zorluklar ve potansiyel zaman çizelgeleri
   2. Oturum:
   Toplumsal ve Ekonomik Dönüşümler
   Sorumlu Yapay Zeka Geliştirme: XAI’nin sağlık ve finans gibi kritik sektörlerde uygulanması
   Sürdürülebilir YZ: Çevresel açıdan sürdürülebilir ve sosyal açıdan faydalı YZ sistemleri geliştirme üzerine tartışma
   İnsan-YZ Etkileşiminin Geleceği: İnsanların ve YZ sistemlerinin nasıl işbirliği yapabileceğine dair potansiyel gelişmelerin araştırılması.
   Panel Tartışması: YZ’nin geleceğindeki fırsatlar, zorluklar ve etik hususlar üzerine açık forum