YBS303 - Yapay Zeka

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ

İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ

YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ

(2025 - 2026) Ders Bilgi Formu

Ders Adı	Kodu	Yarıyıl	T+U Saat	AKTS	Z / S
Yapay Zeka	YBS303	5	2 + 1	5,0	Zorunlu

Birim Bölüm	Yönetim Bilişim Sistemleri - Lisans (Sınıf içi laboratuvar.)
Amaç	Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekânın temel kavramlarını, tarihsel ve felsefi arka planını, uygulama alanlarını ve problem çözme stratejilerini öğretmektir. Öğrenciler, Python programlama dili ve popüler kütüphaneler (NumPy, Pandas) aracılığıyla veri işleme ve görselleştirme becerileri kazanacak, makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları gibi temel yöntemleri uygulamalı olarak öğreneceklerdir. Ayrıca doğal dil işleme (NLP) ve yapay zekâ etiği konularında bilgi edinerek, teknolojinin toplumsal etkilerini eleştirel bir bakış açısıyla değerlendireceklerdir.
Ders İçeriği	Bu ders, yapay zekânın temel kavramlarını, tarihsel gelişimini ve felsefi arka planını ele alarak başlar. Öğrenciler, Turing Testi ve yapay zekâ uygulamalarının farklı alanlardaki örnekleri üzerinden konuyu kavrar. Ardından problem çözme stratejileri incelenir ve Python programlama dili kullanılarak PyCharm ortamında veri giriş-çıkış işlemleri, paketler, operatörler, listeler ve karakter dizileri üzerinde uygulamalar yapılır. NumPy paketi ile dizi ve matrisler, Pandas paketi ile veri işleme ve grafikler üzerinde çalışılır. Makine öğrenmesine giriş kapsamında veri önişleme örnekleri incelenir ve yapay sinir ağlarının yapısı, girdi katmanı, gizli katman, çıktı katmanı, bağlantı ağırlıkları, eşik değerler ve aktivasyon fonksiyonları detaylı olarak işlenir. Öğrenciler, ileri yayılım ve geri yayılım algoritmalarıyla ağın öğrenme sürecini uygulamalı olarak deneyimler. Dersin ilerleyen bölümlerinde doğal dil işleme (NLP) temelleri, metin sınıflandırma, dil modelleme, duygu analizi, metin oluşturma ve dil çevirisi konuları ele alınır. Son olarak, yapay zekâ etiği, veri gizliliği ve otomasyonun toplumsal etkileri tartışılarak öğrencilerin teknolojiyi eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirmeleri sağlanır.
Ders Veren	Nur Kuban TORUN

Hafta	Konu
1	Temel Kavramlar, Yapay Zeka Tarihi ve Felsefesi
2	Yapay zeka alanındaki ana kavramlar, Turing testi, AI uygulamaları.
3	Yapay Zeka uygulama alanları, problem çözme stratejileri
4	Python programalama dili Pycharm üzerinden veri giriş çıkış işlemleri, paketler, operatörler.
5	Pycharm üzerinden liste, karakter dizisi, numpy paketi ile dizi ve matrisler.
6	Pycharm üzerinden program denetimi, pandas paketi ile veri işleme
7	Pycharm üzerinden grafikler, makine öğrenmesine giriş.
8	Makine öğrenmesine giriş
9	Veri ön işleme
10	Yapay sinir ağları; girdi katmanı, gizli katman, çıktı katmanı, bağlantı ağırlıkları ve eşik değer, toplama fonksiyonu ve girişlerin hesaplanması, etkinleştirme fonksiyonu, eşik değer. Yapay Sinir Ağları, ağın öğrenmesi, ileri yayılım.
11	Yapay Sinir Ağları, ağın öğrenmesi, toplam hata, geri yayılım, uygulama.
12	NLP temelleri, metin sınıflandırma, dil modellemesi.
13	Duygu analizi, metin oluşturma, dil çevirisi.
14	Yapay zeka etiği, veri gizliliği, otomasyonun toplumsal etkileri.

Ders İş Yükü	Çalışma Türü / Öğretim Metotlar	Süresi (Saat)	Sayısı
Dinleme ve anlamlandırma	Ders	1	14
Önceden planlanmış özel beceriler	Problem Çözme	3	14
Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması	Laboratuar	3	14
Ara Sınav 1		10	1
Ödev 1		10	1
Dönem Sonu Uygulaması		10	1
Ders İş Yükü:		128
AKTS (Ders İş Yükü / 25.5):		5,02

Program Çıktıları
1	Bilişim sistemleri ile ilgili temel kavramlara hakim olarak işletmenin yönetim,üretim,pazarlama, insan kaynakları, sayısal yöntemler, muhasebe ve finans gibi temel fonksiyonlarını bilişim sistemleri çerçevesinde içselleştirebilir.
2	İşletmecilik ve bilişim ile ilgili mesleki ve etik kurallara uyabilir, güncel ve gelişen eğilimleri izleyebilir.
3	Alanındaki mesleki faaliyet ve projelerde sorumluluğu altında çalışanların mesleki gelişimine yönelik etkinlikleri planlayabilir ve yönetebilir, analitik düşünebilme yoluyla sorunları neden ve sonuçları ile kavrayabilir.
4	Alanı ile ilgili konularda ilgili kişi ve kurumları bilgilendirebilir; düşüncelerini nitel ve nicel verilerle desteklenmiş sorunlara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilir.
5	Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal sorumluluk bilincine sahip olarak profesyonel, yasal ve etik ilkeleri anlayabilir ve uygulayabilir.
6	Sosyal ve mesleki ilişkileri anlayabilir ve yönetebilir, yenilikçi ve yaratıcı fikirler üretebilir ve bu fikirleri uygulamaya geçirebilir.
7	Bilginin elde edilmesi, saklanması, yeniden elde edilmesi ve güvenliği konusunda gerekli veri tabanı sistemleri ve web ortamları geliştirebilir ve yönebilirler.
8	Bir yabancı dili yönetim bilişim sistemleri alanıyla ilgili konularda bilgi sahibi olacak şekilde yazılı olarak anlayabilme.
9	Ofis yazılımlarını ileri düzeyde kullanabilir ve İşletme alanındaki teknolojilerin yaygınlaştırabilir ve alanındaki konularda liderlik edebilir.
10	Bir bilgisayar ağ sistemini yapılandırabilme, bilgisayar ağlarına ve donanıma ilişkin karşılaşılan sorunları çözebilme
11	Konu alanındaki bir araştırmayı bilimsel araştırma sürecinin aşamalarına uygun olarak gerçekleştirebilir.
12	Toplumun güncel sorunlarını çözmeye yönelik projeler üretebilir, mesleğiyle ilgili konularda toplumla ve meslektaşlarıyla bilgi paylaşabilir.

Ders Öğrenme Çıktısı - Program Çıktıları (1 -5 Puan Aralığı)

Ders Öğrenme Çıktısı	PÇ 1	PÇ 2	PÇ 3	PÇ 4	PÇ 5	PÇ 6	PÇ 7	PÇ 8	PÇ 9	PÇ 10	PÇ 11	PÇ 12
Öğrenciler yapay zekâ etiği, veri gizliliği ve otomasyonun toplumsal etkilerini tartışarak teknolojiyi eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirebilir.	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
Öğrenciler yapay zekânın tarihsel gelişimini, felsefi temellerini ve Turing Testi gibi ana kavramları açıklayabilir.	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
Öğrenciler makine öğrenmesine giriş düzeyinde algoritmaları uygulayabilir, yapay sinir ağlarının yapısını ve öğrenme süreçlerini (ileri yayılım, geri yayılım) analiz edebilir.	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
Öğrenciler metin sınıflandırma, duygu analizi, dil modelleme ve çeviri gibi temel NLP uygulamalarını gerçekleştirebilir.	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
Öğrenciler Python programlama dili ve PyCharm ortamında veri giriş-çıkış işlemleri, NumPy ve Pandas paketleriyle veri işleme ve görselleştirme yapabilir.	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
Ortalama Değer	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4

https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/382964