GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EARC219 | AI in Architecture | Ders | 2 | 3 | 5.00 | 2.00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
İngilizce
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, yapay zekânın mimarlık alanındaki tasarım, kuram ve uygulamalardaki rolünü tanıtmak ve öğrencilerin yapay zekâ araçlarını mimari tasarım süreçlerinde etkin bir şekilde kullanabilmelerini sağlamaktır. Öğrenciler; yapay zekânın mimarlıkta tarihsel gelişimi, temel kavramları, araçları ve yöntemleri hakkında bilgi edinecek, etik boyutlarını tartışacak ve akıllı binalar, mekân kurgusu, kültürel miras koruma ve kentsel gelişim tahminleri gibi mimariye özgü vaka çalışmaları üzerinden uygulamaları değerlendireceklerdir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Dr. Öğr. Üyesi. Lima NAJJAR
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Mimarlık, kentsel tasarım ve mekânsal planlama alanlarında Yapay Zekâ’nın (YZ) temel kavramlarını, tarihsel gelişimini ve kuramsal çerçevesini anlayacaklardır. |
| 2 | Mimarî tasarım süreçlerinde kullanılan temel YZ araçlarını ve tekniklerini (makine öğrenimi, desen tanıma, üretken tasarım vb.) tanıyacak. |
| 3 | YZ’nin tasarım sürecinin erken aşamalarında karar alma ve kavramsal geliştirme sürecindeki işbirlikçi rolünü keşfedeceklerdir. |
| 4 | YZ’nin mimarlık pratiğindeki etik, toplumsal ve mesleki etkilerini eleştirel bir şekilde değerlendireceklerdir. |
| 5 | YZ’nin mimari araştırmalardaki kullanımını; kültürel mirasın korunması, çevresel analiz ve peyzaj modelleme gibi alanlarda inceleyeceklerdir. |
| 6 | Mimarlık ve kentsel tasarım bağlamlarında YZ’nin entegrasyonunu gösteren gerçek dünya örneklerini analiz edeceklerdir. |
| 7 | YZ ile çalışan mimarlık ve planlama alanlarındaki güncel eğilimleri ve gelecekteki yönelimleri değerlendireceklerdir. |
| 8 | YZ araçları ve dijital platformlar aracılığıyla gerçekleştirilecek proje bazlı çalışmalarla sunum, analiz ve iletişim becerilerini geliştireceklerdir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Değerlendirme Ölçütleri ve Teslim Formatı Devam zorunluluğu: Nişantaşı Üniversitesi yönetmeliğinin 19. maddesi uyarınca öğrencilerin teorik derslerin en az %70’ine devam etmeleri gerekmektedir. Bu derste 4 günden fazla devamsızlık yapılması, öğrencinin final sınavına giremeyeceği ve “NA” notu alacağı anlamına gelir. Bu nedenle derse devamın aksatılmaması tavsiye edilir. Ödev 1: Öğrenciler, bireysel olarak veya küçük gruplar halinde mimarlıkla ilgili bir yapay zekâ aracını seçecek ve bunu kısa bir sunumla açıklayacaklardır. Notlandırma; açıklamanın netliği, aracın mimarlıkla ilgililiği ve sunum kalitesi üzerinden yapılacaktır. Ödev 2: Tüm öğrenciler, Ödev 1’deki sonuçlarını seçilecek bir çevrim içi platformda (örneğin web sitesi, blog, Instagram) birlikte paylaşacaktır. Platform sınıfta birlikte belirlenecek olup, notlandırma; iletişim etkinliği, yaratıcılık ve izleyici etkileşimi üzerinden yapılacaktır. Final Projesi: Her öğrenci, daha önce tasarladığı bir proje için Gemini adlı yapay zekâ aracını kullanarak kavramsal tasarımlar üretecek, bunları kendi tasarımlarıyla karşılaştıracak ve sonuçlarını A2 veya A1 boyutunda posterlerle sunacaktır. Notlandırma; tasarımların kalitesi, karşılaştırma derinliği ve sonuçların sınıf platformunda (Ödev 2 kapsamında hazırlanan) sunumu üzerinden yapılacaktır.
Dersin İçeriği
Ders; yapay zekânın mimarlıkla ilişkisini tarihsel ve kuramsal çerçevede ele almakta, makine öğrenmesi, örüntü tanıma, mekân planlama, erken tasarım süreçlerinde AI işbirliği gibi konuları kapsamaktadır. Ayrıca yapay zekânın mimari araştırmalardaki katkıları, akıllı bina teknolojilerindeki uygulamaları, kültürel miras koruma ve kentsel gelişim öngörüleri değerlendirilmektedir. Dersin sonunda öğrenciler, bireysel ve grup sunumları, çevrim içi platform çalışmaları ve final proje posterleri aracılığıyla yapay zekânın mimarlık pratiğine etkilerini ortaya koyacaklardır.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | GİRİŞ DERSİ Dersin amaçları, önemi ve yapısına genel bakış, tanışma etkinlikleri (genel ve derse yönelik), ara sınav ve final proje açıklamaları | TANIŞMA VE ETKİNLİKLER Genel tanışma ve yapay zekâ konusuna giriş etkinliği | Ders izlencesinin incelenmesi |
| 2 | YAPAY ZEKÂNIN ARKA PLANI, TARİHİ VE KURAMI Yapay zekânın tarihine giriş, mimarlıkta rolü, temel AI kavramları ve kuramsal çerçeveler, sanat ve tasarım alanındaki gelişimi | TEORİK SUNUM, TARTIŞMA | |
| 3 | YAPAY ZEKÂ ARAÇLARI, YÖNTEMLERİ VE TEKNİKLERİ – 1 Mimarlıkta makine öğrenmesi araçları, çizimlerde örüntü tanıma, tasarımın erken aşamasında yapay zekâ ile işbirliği | SUNUM, STÜDYO TARTIŞMASI | |
| 4 | YAPAY ZEKÂ ARAÇLARI, YÖNTEMLERİ VE TEKNİKLERİ – 2 Mekân kurgusunda yapay zekâ, topolojik yapay zekâ ile yeni tasarımlar üretme | SUNUM | |
| 5 | YAPAY ZEKÂ ETİĞİ AI’nin mimarlıkta etik boyutu | ||
| 6 | ARA SINAV SUNUMLARI (ASSIGNMENT 1 & 2) Araç tanıtımı, ortak platformda yayın, tartışma | ||
| 7 | ARA SINAV SUNUMLARI (ASSIGNMENT 1 & 2) Araç tanıtımı, ortak platformda yayın, tartışma | ||
| 8 | ARA SINAV SUNUMLARI (ASSIGNMENT 1 & 2) Araç tanıtımı, ortak platformda yayın, tartışma | ||
| 9 | MİMARLIK ARAŞTIRMALARINDA YAPAY ZEKÂ Mimari miras araştırmalarında yapay zekâ, gerçek zamanlı güneş ışığı tahmini, peyzaj mimarlığında AI uygulamaları | ||
| 10 | MİMARLIKTA YAPAY ZEKÂ VAKA ÇALIŞMALARI Farklı ölçeklerde AI uygulamaları üzerine derinlemesine incelemeler | ||
| 11 | MİMARLIKTA YAPAY ZEKÂNIN GELECEĞİ Yükselen eğilimler ve olası uygulamalar | BEYİN FIRTINASI, TARTIŞMA | |
| 12 | GENEL DEĞERLENDİRME VE DERSİN KAPANIŞI Önceki konuların gözden geçirilmesi, final hazırlığı | ||
| 13 | FİNAL PROJESİ ÜZERİNDE ÇALIŞMA VE GERİ BİLDİRİM Öğrencilerin final projeleri üzerinde ilerlemeleri, bireysel ve grup geri bildirim oturumları | GERİ BİLDİRİM, TARTIŞMA | |
| 14 | FİNAL PROJESİ ÜZERİNDE ÇALIŞMA VE GERİ BİLDİRİM Öğrencilerin final projeleri üzerinde ilerlemeleri, bireysel ve grup geri bildirim oturumları | GERİ BİLDİRİM, TARTIŞMA |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Ahmed, D. (2023). A History of Artificially Intelligent Architecture. Routledge. As, I., & Basu, P. (Eds.). (2021). The Routledge Companion to Artificial Intelligence in Architecture. Routledge. Bernstein, P. (2025). Machine Learning: Architecture in the age of Artificial Intelligence. Routledge.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Takım/Grup Çalışması | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Proje Sunma | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Derse Katılım | 14 | 2 | 28 |
| Takım/Grup Çalışması | 2 | 8 | 16 |
| Proje Sunma | 1 | 48 | 48 |
| Okuma | 14 | 2 | 28 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 120 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ 1 |
| ÖÇ 2 |
| ÖÇ 3 |
| ÖÇ 4 |
| ÖÇ 5 |
| ÖÇ 6 |
| ÖÇ 7 |
| ÖÇ 8 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek