Yapay zekâyı farklı disiplinlerden keşfedin.

Açılış Dersi

Yapay zekâ sistemlerinin verilerden tam olarak ne öğrendiği sorusundan hareketle enformasyon kavramı fiziksel ve matematiksel yönleriyle ele alınacaktır.

Korelasyon, ilişkisel yapı ve delokalize enformasyon gibi kavramlar uygun örneklerle tanıtılacaktır.

İçerik, klasik anlamda algoritma veya programlama odaklı olmaktan ziyade, yapay zekânın temelinde yer alan enformasyonun nasıl temsil edildiği ve işlendiği üzerine sezgisel bir çerçeve sunacaktır.

Gelecek nasıl görünüyor? Bu soruyu sormak için artık sadece hayal gücümüz yetmiyor, yapay zekâ araçları da kendi gelecek hayallerini üretiyor.

Bu atölyede yapay zekâ ile birlikte çalışacak, onun ürettiği gelecek görsellerini malzeme olarak kullanacak ve ardından bu görselleri eleştirel bir bakışla yeniden kurgulayacaksınız.

Yapay zekânın önerdiği kentsel senaryolardan yola çıkarak büyük bir panoramik kolaj oluşturacak; sonra kâğıt, kalem ve ellerinizle bu yüzeyin üzerine çizecek, silerek, ekleyerek ve dönüştürerek kolektif bir gelecek kenti ortaya koyacaksınız.

Bu derste siyaset sosyolojisinin temel kavramları kullanılarak şirketlerin, ulus-devletlerin ve ulus üstü organizasyonların benimsediği yapay zekâ politikalarının toplumsal alandaki değişimleri nasıl şekillendirmeye çalıştıkları üzerinde durulacaktır.

Birey-toplum, çalışan-iş sektörü, toplum-devlet arasındaki ilişkiler çerçevesinde yapılacak incelemelerde özellikle ABD, Çin ve Avrupa Birliği’nde görülen politika uygulamaları incelenecektir.

Derse aktif katılım ve grup tartışmalarında yer alma zorunluluğu vardır.

Fikri ürünlerin yaratılış süreçlerinde üretken yapay zekâ araçlarının kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır.

Esere dönüştürülmek istenen fikrin oluşturulması aşamasından fikri ürünün yapay zekâya ürettirilmesine kadar çok geniş bir yelpazede ve kapsamda bu araçlardan yararlanılmaktadır.

Bu durum, yapay zekânın dahil olduğu üretim süreçleri sonucunda ortaya çıkan fikri ürünlerin eser olarak nitelendirilip nitelendirilemeyeceği, eser sahibinin kim kabul edilmesi gerektiği gibi soruları gündeme getirmektedir.

Ders kapsamında telif hukuku bakımından yukarıda işaret edilen tartışmalı alanlar “Yapay Zekâ Eser Sahibi Olabilir mi?” sorusu üzerinden ele alınacaktır.

Bu derste öğrenciler, yapay zekânın insan dilini nasıl anlayıp işlediğini inceleyen Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP) alanına giriş yapacaktır.

Ders kapsamında metinlerin bilgisayarlar tarafından işlenebilmesi için kullanılan temel ön işleme teknikleri (tokenization, normalization vb.) tanıtılacak; ardından metin özetleme, soru-cevap sistemleri, metin üretimi ve duygu analizi gibi güncel NLP uygulamaları ele alınacaktır.

Öğrenciler ayrıca dil modellerinin çalışma prensiplerini öğrenecek, yapay sinir ağları ve derin öğrenmenin doğal dil işleme alanındaki rolünü keşfedeceklerdir.

Günümüzde ChatGPT ve benzeri sistemlerin temelini oluşturan Büyük Dil Modelleri (Large Language Models - LLMs) incelenerek, bu teknolojilerin nasıl geliştirildiği ve gerçek hayatta hangi alanlarda kullanıldığı örneklerle açıklanacaktır.

Derste teorik konuların ardından Python dilinde uygulamalı örnekler de verilecektir.

Bu eğitim, lise öğrencilerinin yapay zekâyı temel düzeyde tanımalarına ve yapay zekâ araçlarını bilinçli, etkili ve sorumlu biçimde kullanmaya yönelik temel bir farkındalık geliştirmelerine katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

Eğitim kapsamında öncelikle yapay zekânın ne olduğu, yapay zekâ okuryazarlığı kavramı, yapay zekâ türleri ve günlük yaşamda karşılaşılan uygulama alanları incelenir.

Bunun devamında, yapay zekâ sistemlerinin veriyle kurduğu ilişki, bu sistemler tarafından üretilen çıktıların eleştirel biçimde değerlendirilmesinin önemi ve gizlilik, önyargı, adalet ile sorumluluk gibi temel etik boyutlar ele alınır.

Son olarak, büyük dil modellerinin temel çalışma mantığı tanıtılarak istem mühendisliği ve etkili istem yazma yöntemleri aracılığıyla yapay zekâ araçlarından daha açık, amaca uygun ve değerlendirilebilir çıktılar elde etmeye yönelik yaklaşımlar üzerinde durulur.

Eğitim Yöntemi

Kısa anlatım bölümleri ile uygulamalı sınıf içi etkinlikleri bir araya getirecek şekilde tasarlanmıştır. Her konu başlığında öğrencilerin temel kavramları edinmelerini desteklemek amacıyla yaklaşık 20 dakikalık etkileşimli bir anlatım bölümü yürütülür; bu bölümde kavramlar günlük yaşamdan örnekler, kısa sorular ve sınıf içi tartışmalarla açıklanır.

Anlatım bölümünün ardından yaklaşık 30 dakikalık sınıf içi etkinlik gerçekleştirilir. Etkinliklerden biri, öğrencilerin kendi yapay zekâ kullanım deneyimlerini ve yapay zekâ çıktılarının güvenilirliğini bireysel olarak değerlendirmelerine yönelik bireysel çalışma şeklinde; diğeri ise öğrencilerin etkili istem yazma, yapay zekâ örneklerini sınıflandırma veya etik senaryoları tartışma gibi görevleri birlikte yürüttükleri grup çalışması şeklinde planlanır.

Bu yöntemle öğrencilerin yalnızca temel bilgileri edinmeleri değil, aynı zamanda yapay zekâ araçlarını sorgulama, değerlendirme ve daha bilinçli kullanmaya yönelik farkındalık geliştirmeleri hedeflenir.

ChatGPT, Grok, Gemini, DeepSeek veya Claude gibi yapay zekâ platformlarından sorularınıza yanıt veya sorunlarınıza çözüm ararken onlarla nasıl diyalog kuruyorsunuz?

Sorularınızı doğru ifade edebiliyor musunuz? Yapay zekâdan doğru yanıt alamadığınızda neyin yanlış olduğunu ona nasıl tarif ediyorsunuz?

Bir yapay zekâ platformuyla girdiğiniz iletişimde onu yönetmek ve yönlendirmek için kullandığınız ifadelere prompt deniyor. Doğru prompt, yapay zekâdan istediğiniz bilgiyi, istediğiniz format ve bağlamda almanızı sağlayan anahtardır.

Bu ders, öğrencilere “prompt” kavramına ilişkin temel bilgi ve yöntemleri aktarmayı hedeflemektedir.

Bu derste neler var?

• Prompt nedir, arama sorgusundan ve yazılım kodundan neden farklıdır?
• Prompt kavramının temel unsurları.
• Yapay zekâ platformları için gerçek örnekler üzerinden etkili prompt oluşturma.
• Prompt yazarken dikkat edilmesi gereken maddi ve etik hususlar; halüsinasyon, temsili zarar ve “kopyala-yapıştır” tuzakları.
• Akademisyenler ve üniversite öğrencileri için somut prompt önerileri.
• Prompt mühendisliğinin geleceği ve agentic mühendislik.

Bu ders kimler için?

• Sosyoloji, psikoloji, siyaset bilimi, antropoloji, iletişim, mühendislik veya benzeri alanlara ilgi duyan öğrenciler.
• Derslerinde, tezlerinde veya araştırmalarında yapay zekâyı etkili ama sorumlu bir şekilde kullanmak isteyenler.
• Mezuniyet sonrası kariyerlerinde fark yaratacak bir yetkinlik kazanmak isteyenler.

Unutmayın: İyi prompt yazabilmek mühendislikten öte bir dil ve bağlam sanatıdır.

Yapay zekâ araçları suç oluşturan bir fiil işlerse ya da bir başkasının maddi ya da manevi zarara uğramasına yol açarsa, bundan dolayı kim sorumlu tutulacaktır?

Örneğin, bir büyük dil modeli sohbete giriştiği bir kişiyi intihara sürüklerse veya sürücüsüz bir araç maddi kayba yol açan bir kazaya sebebiyet verirse kimi sorumlu tutmamız gerekir?

Yapay zekâ araçlarının otonom davranabilme özelliği geliştikçe, bu tarz soruların yanıtları daha sıklıkla aranır hale geliyor. Bu derste, mevcut haliyle hukuk sisteminin bu sorulara nasıl yanıt vermeye çalıştığı ve geleceğe yönelik olarak tasarlanması gereken hukuki reformların neler olabileceği konusunda genel bilgiler verilecektir.

Yapay zekânın bilgiye erişimi ve karar verme süreçlerini dönüştürdüğü günümüzde, bireylerin dikkat yönetimi, duygu düzenleme, eleştirel düşünme ve bilinçli karar verme becerileri her zamankinden daha önemli hale gelmiştir.

Bu derste öğrenciler, liderlik kavramını yalnızca yöneticilik perspektifinden değil, kişinin kendini yönetme ve geliştirme becerileri açısından da ele alacaktır.

Ders kapsamında farkındalık (mindfulness) yaklaşımının temel ilkeleri tanıtılacak; dikkat, duygu ve davranış arasındaki ilişki günlük yaşamdan örneklerle incelenecektir.

Öğrenciler karar verme süreçlerinde zihinsel kısa yolların ve alışkanlıkların rolünü keşfederken, stres yönetimi, etkili iletişim ve öz farkındalık gibi konuları da değerlendirme fırsatı bulacaktır.

Ders süresince kısa uygulamalar, grup tartışmaları ve etkileşimli etkinlikler aracılığıyla katılımcılar bilinçli farkındalık tekniklerini deneyimleyecek ve bu becerilerin okul yaşamında, sosyal ilişkilerde ve gelecekteki mesleki yaşamlarında nasıl kullanılabileceğini tartışacaktır.

Yapay zekâ çağında insanı farklı ve değerli kılan becerilerin neler olduğu sorusundan hareketle, öğrencilerin hem kendilerini hem de çevrelerini daha bilinçli bir şekilde değerlendirebilmeleri amaçlanmaktadır.

Bu oturumda katılımcılarımıza Kadir Has Üniversitesi'nin eğitim anlayışı, fakülteleri, lisans programları, burs olanakları, uluslararası değişim programları ve kampüs yaşamı hakkında kapsamlı bilgiler sunulacaktır.

Ayrıca üniversite tercih süreci, öğrencilere sunulan akademik ve sosyal imkânlar ile kariyer gelişimini destekleyen fırsatlar hakkında bilgilendirme yapılacak ve katılımcıların soruları yanıtlanacaktır.

Bu ders kapsamında yapay zekâ destekli öneri algoritmalarının modern müzik ekosisteminde nasıl birer kapı bekçisi haline geldiğini inceleyeceğiz.

Makine öğrenimi ve algoritmik kürasyon kullanımıyla bu sistemler, her kullanıcı için benzersiz olduğu iddia edilen bir deneyim yaratmak amacıyla büyük miktarda veri toplar ve işler.

Derste, “collaborative” ve “content-based” algoritmik filtrelemenin mekaniği incelenecek; bu sistemlerin geri besleme mekanizmaları ile iyileştirilerek etkileşimin yoğun bir şekilde devam etmesini sağlamak için tasarlanmış sofistike “tuzaklar” oldukları analiz edilecektir.

Dersin içeriği aşağıda sırasıyla verilmiştir:

• Matematik ve uygulamalarında hesaplama araçlarının tarihçesi: hesap cetvelleri, hesap makineleri, bilgisayarlar, nümerik işlemciler, sembolik işlemciler, büyük dil modelleri ve yapay zekâ.
• Lise seviyesinde edinilmesi gereken temel matematiksel beceriler: Dünden bugüne ne değişti? Grafik çizim araçları ve trigonometrik özdeşlik hesaplarını veren uygulamalar.
• Mühendislik eğitiminde edinilmesi gereken temel beceriler: Dünden bugüne ne değişti? Türev-integral hesaplayıcılar, diferansiyel denklem çözücüler ve matris hesaplamaları.
• Çeşitli hesaplama uygulamalarından yapay zekâya geçiş: Fark sadece bizimle “konuşması” mı?
• Yapay zekânın öncülü: Arama algoritmaları nasıl çalışır?
• Yapay zekâ sorularımıza neden önce “üstünkörü” cevaplar verir?
• Yapay zekânın öncülü: İntegral hesaplama ve diferansiyel denklem çözme araçları; hangi denklemler “çözülemez”?
• Üretken yapay zekâ matematiksel ispat yapabilir mi? Nasıl yapıyor?

Yapay zekâ gerçekten zeki mi? Bir bakterinin çevresini algılayıp besine yönelmesi ile bir insanın dil kullanması arasında nasıl bir ilişki vardır? ChatGPT yalnızca kelimeleri mi tahmin ediyor, yoksa dünyaya dair bir anlayış mı geliştiriyor?

Bu soruları yanıtlayabilmek için önce zekânın ne olduğunu anlamamız gerekir. Bu derste zekâyı yaşam, evrim, öngörü, dil ve toplumsal etkileşim kavramları üzerinden ele alacağız.

Basit canlılardan insan beynine, kültürden büyük dil modellerine uzanan bu yolculukta, zekânın dünyayı anlamak kadar geleceği tahmin etmek ve çevreyle ilişki kurmakla ilgili olduğunu göreceğiz.

Ayrıca yapay zekânın yalnızca yeni bir teknoloji değil, yaşamın ve bilginin evriminde yeni bir dönüm noktası olup olmadığını da tartışacağız.

Ders, yapay zekâ, felsefe ve karmaşık sistemler arasında köprüler kurarak günümüzün en önemli sorularından birine odaklanacaktır: Zekâ nedir ve yapay zekâ bu hikâyenin neresindedir?

Yapay Zekâ Mühendisliği eğitimi, özellikle son 10 yılda gerçekleşen gelişmeler ışığında veri bilimi, büyük veri analitiği, derin öğrenme ve yapay zekâ alanındaki çalışmalara ve uygulamalara ağırlık veren konuları içermektedir.

Ancak müfredat oluşturulurken çok dikkatli olmak ve bu alanda yapılmış evrensel müfredatlarla birlikte dünya çapında kabul görmüş ACM Education Board önderliğinde ACM Data Science Task Force tarafından geliştirilmiş ve yayımlanmış bulunan “Lisans Veri Bilimi Müfredatları için Bilgisayar Yeterlilikleri” gibi bilimsel çalışmaları da özellikle göz önünde bulundurmak gerekir.

Bu eğitim tamamen bu kapsamda hazırlanmış bir Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği müfredat programını paylaşmak üzerinedir.

Eğitim, yapılmış ve hâlen yapılmakta olan yapay zekâ projeleri ve öğrenci çalışmalarıyla örneklendirilmiştir.

Bu derste art arda verilmesi gereken bir dizi kararın en iyi şekilde belirlenmesinde kullanılan dinamik programlama algoritması tanıtılacaktır.

Kararların etkilerinin bilinmediği durumlarda ise dinamik programlama yerine yapay zekânın önemli bir bileşeni olan pekiştirmeli öğrenme algoritmasına ihtiyaç duyulmaktadır.

Dersin sonunda, öğrencilerin alandaki temel kavramlardan durum, eylem, ödül, beklenen ödül ve politika gibi kavramları anlamaları ve pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını geliştirmede kullanabilmeleri hedeflenmektedir.

Bu ders, yapay zekânın pazarlama dünyasını ve tüketici davranışlarını nasıl dönüştürdüğünü güncel yaklaşımlar ve sektör örnekleriyle ele alacaktır.

Ders kapsamında üretken yapay zekâ, otonom yapay zekâ ajanları, chatbotlar, kişiselleştirilmiş reklamlar, sosyal medya analitiği, yapay zekâ destekli içerik üretimi, üretken arama motoru optimizasyonu (GEO), dinamik fiyatlandırma ve artırılmış gerçeklik uygulamalarının markalar tarafından stratejik entegrasyonu incelenecektir.

Türkiye’den ve dünyadan vaka analizleri üzerinden yapay zekânın müşteri deneyimi, marka iletişimi, pazar araştırması, müşteri segmentasyonu ve öngörücü analitik üzerindeki etkileri tartışmaya açılacaktır.

Derste ayrıca veri gizliliği, deepfake, algoritmik yanlılık ve etik sorumluluklar gibi yapay zekânın küresel pazardaki ve pazarlamadaki güncel yansımaları da ele alınacaktır.

Bu ders iki oturumdan oluşmaktadır ve yapay zekânın günümüzde ortaya çıkardığı temel etik ve politik sorunları adalet ve özgürlük kavramları ekseninde ele almayı amaçlamaktadır.

1. Oturum: Yapay Zekâ ve Adalet: Tarafsızlık Bir Mit mi?

Yapay zekâ sistemleri eğitimden sağlığa, işe alım süreçlerinden kamu politikalarına kadar pek çok alanda karar verme mekanizmalarında kullanılmaktadır.

Bu teknolojiler insan önyargılarını azaltarak daha adil kararlar alınmasını sağlayacak araçlar olarak sunulsa da, beraberinde önemli etik ve politik soruları da gündeme getirmektedir.

Bu derste adalet ve tarafsızlık kavramlarının düşünce tarihindeki gelişimi ele alınacak; yapay zekânın neden tarafsız bir karar verici olarak görüldüğü ve bu vaadin pratikte ne ölçüde gerçekleştiği tartışılacaktır.

Yapay zekânın gerçekten adil olup olamayacağı ve algoritmik kararların güvenilirliği üzerine birlikte düşünülecektir.

2. Oturum: Yapay Zekâ ve Özgürlük

Bu derste yapay zekânın ve dijital teknolojilerin politik özgürlüklerimize yönelik tehditleri konuşulacaktır.

Algoritmalar seçim yapma özgürlüğümüzü nasıl etkiliyor? Yankı odaları ya da filtre balonları zihnimizi nasıl daraltıyor, politik özgürlüğümüzü nasıl etkiliyor?

Bilinçli ve özgün seçimler yapabilmemizin ön koşulu olan “doğru bilgi” yapay zekâ ile ne kadar mümkün? Yapay zekâ bize otantik bir özgürlük için alan bırakır mı?

Bu sorular, felsefe tarihindeki farklı özgürlük tanımları üzerinden tartışılacaktır.