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
EBS Koordinatörü	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	PyCharm ortamında yapay sinir ağı (YSA) modeli kullanılarak hazırlanmış bir ödevlerin sınıf içinde tartışılması ve değerlendirilmesi
13	NLP temelleri, metin sınıflandırma, dil modellemesi. Duygu analizi.
14	Yapay zeka etiği, veri gizliliği, otomasyonun toplumsal etkileri.

Ders İş Yükü	Çalışma Türü / Öğretim Metotlar	Süresi (Saat)	Sayısı
Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması	Laboratuar	3	14
Önceden planlanmış özel beceriler	Problem Çözme	3	13
Gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme, takım çalışması, Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, yönetsel beceriler, Önceden planlanmış özel beceriler	Öğrenci Topluluğu Faaliyetleri / Projeleri	3	1
Dinleme ve anlamlandırma	Ders	1	14
Ara Sınav 1		5	1
Ödev 1		20	1
Final		5	1
Ders İş Yükü:		128
AKTS (Ders İş Yükü / 25.5):		5,02

Program Çıktıları
1	Bilişim sistemleri ve işletme alanındaki temel kavram ve ilkeleri ileri düzeyde bilir, bu bilgileri işletme fonksiyonları ve teknik süreçlere entegre edebilir.
2	Alanındaki bilgi ve bulguları teknik ve teknik olmayan kitlelere yazılı, sözlü ve sunum yoluyla etkili biçimde aktarır.
3	Sosyal ve mesleki ilişkileri yönetir; yenilikçi ve yaratıcı çözümler geliştirir ve uygular.
4	İleri düzey ofis yazılımları ve bilişim teknolojilerini etkin kullanır.
5	Mesleki, yasal ve etik ilkelere uygun davranır; alanındaki güncel gelişmeleri izler ve değişim yönetimi süreçlerini uygulayarak yaşam boyu öğrenme bilincini sürdürür.
6	Mesleki iletişimde İngilizceyi en az B1 düzeyinde kullanır; yabancı uyruklu öğrenciler ise program kapsamında Türkçeyi B2 düzeyinde kullanma becerisine sahip olur.
7	Toplumun güncel sorunlarına yönelik projeler geliştirir; mesleki bilgi ve deneyimlerini toplumsal fayda amacıyla paylaşır.
8	Dijital dönüşüm süreçlerinde sürdürülebilirlik ilkelerini uygular; bu süreçlerin çevresel ve toplumsal etkilerini değerlendirir.
9	Projelerde ve çeşitli çalışma ortamlarında bir ekibin üyesi veya lideri olarak sorumluluk alır ve iş birliği içinde etkin biçimde çalışır.
10	Bilgi işlem altyapısı ve bilgisayar ağ sistemlerini yapılandırır, donanım ve işletim sistemleri sorunlarını analiz eder ve siber güvenlik çözümleri geliştirir.
11	Veri yönetimi için veri tabanı, web ve mobil tabanlı bilişim sistemleri geliştirir, programlama dillerini bilir ve etkin biçimde yönetir.
12	Bilişim sistemleri alanında analitik ve algoritmik düşünür, işletmenin mesleki faaliyetlerini planlar ve yönetir; sorunları neden-sonuç ilişkisiyle değerlendirip çözüm önerileri geliştirir.
13	Verileri profesyonel, yasal ve etik ilkelere uygun şekilde toplar; bilimsel yöntemlerle işler, analiz eder, yorumlar ve raporlar. Elde ettiği sonuçları toplumsal sorumluluk bilinciyle uygular.
14	Etik ilkeleri gözeterek kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla bilişim tabanlı bir çözümü tasarlar, uygular ve değerlendirir.

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	PÇ 13	PÇ 14
Öğrenciler yapay zekâ etiği, veri gizliliği ve otomasyonun toplumsal etkilerini tartışarak teknolojiyi eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirebilir.	4	5	4	3	5	3	4	5	4	3	3	4	5	5
Öğrenciler yapay zekânın tarihsel gelişimini, felsefi temellerini ve Turing Testi gibi ana kavramları açıklayabilir.	5	4	3	3	4	3	3	4	3	2	3	4	4	4
Öğrenciler makine öğrenmesine giriş düzeyinde algoritmaları uygulayabilir, yapay sinir ağlarının yapısını ve öğrenme süreçlerini (ileri yayılım, geri yayılım) analiz edebilir.	5	4	4	4	4	2	3	4	4	3	4	5	4	5
Öğrenciler metin sınıflandırma, duygu analizi, dil modelleme gibi temel NLP uygulamalarını gerçekleştirebilir.	5	4	4	4	4	3	3	4	4	3	4	5	4	5
Öğrenciler Python programlama dili ve PyCharm ortamında veri giriş-çıkış işlemleri, NumPy ve Pandas paketleriyle veri işleme ve görselleştirme yapabilir.	4	3	3	5	4	2	2	3	3	3	5	4	4	4
Ortalama Değer	4,6	4	3,6	3,8	4,2	2,6	3	4	3,6	2,8	3,8	4,4	4,2	4,6

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