Seçmeli· 2026-2027 Güz

Üretken Yapay Zekalar

Büyük Veri Analistliği

Perşembe · 15:20–17:00 · Amfi 1

BVA 1203 · Üretken yapay zekâ teknikleri: GAN, VAE, Transformer, LLM, multimodal modeller; etik.

Ders İçeriği

Ders Kodu: BVA 1203 · Aktivite Türü: Seçmeli · Dönem: 1 (Güz) · Dil: Türkçe Ulusal Kredi: 2 · AKTS: 3 · Haftalık Saat: 2+0 · Ön Koşul: Yok

Dersin Amacı

Üretken yapay zekâ tekniklerini, özellikle üretken yapay sinir ağlarını, dil modellerini ve ilgili uygulama alanlarını teorik ve uygulamalı olarak tanıtmak; öğrencilerin güncel üretken yapay zekâ modellerini anlayacak, eğitecek ve farklı kullanım senaryolarında değerlendirecek yetkinliğe ulaşmasını sağlamak.

Dersin Kısa İçeriği

En kısa yol problemleri, yapay zekâ metotları: yapay sinir ağları, uzman sistemler, bulanık mantık. Üretken modeller: Autoencoder, VAE, GAN; Transformer mimarisi; LLM ve metin üretimi; multimodal modeller; etik ve güvenlik.

Öğrenme Çıktıları

Yapay zekâ yöntemlerini uygulayabilmek.
Yapay sinir ağlarını kullanabilmek.
Teknolojiyi günlük yaşantısıyla bütünleştirebilmek.

Değerlendirme

Vize %40 · Final %60

Kaynaklar

Eğitmenin ders notları
Tiryaki, F. (2023). Yapay Zekâ ve Derin Öğrenme: Teori, Algoritmalar ve Uygulamalar. Papatya Yayıncılık.
Yıldız, Ö. (2022). Derin Öğrenme ile Görüntü ve Metin Üretimi: GAN ve VAE Uygulamaları. Seçkin Yayıncılık.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.