.png){kind=spacer}
GERİ DÖN
Yüksek Lisans Programları
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü - Yapay Zeka Mühendisliği (Tezli) - - Yapay Zeka Mühendisliği (Tezli)
Program Tanımları
Kuruluş
Yapay Zeka Mühendisliği (Tezli) yüksek lisans programı, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü bünyesinde, Yazılım mühendisliği Anabilim Dalı Başkanlığına bağlı olarak, 2021 yılında kurulmuştur. Program ilk öğrencilerini 2020-2021 eğitim-öğretim yılında kabul etmiş, ilk mezunlarını 2022'te vermiştir.
Kazanılan Derece
Derece: Yüksek Lisans Diploması
Derecenin Düzeyi (Ön Lisans , Lisans, Yüksek Lisans, Doktora)
Yükseklisans (Tezli) Derecesi (EQF-LLL 7. Düzey)
Kabul ve Kayıt Koşulları
Adayların Anasanat Dalı Başkanlığının önerisi Enstitü Kurulu onayı ile değerlendirme kriterleri her dönem başında belirlenir. Adayların yazılı/sözlü bilim sınavına girmesi veya portfolyo sunması istenebilir. Kriterlere uyan ve sınavlardan başarılı bulunan öğrenciler akademik takvimde sunulan tarihler arasında kesin kayıt işlemlerini tamamlamalıdır. Adaylar, Anasanat Dalı Başkanlığının önerisi üzerine Enstitü Kurulu tarafından uygun bulunan ve YÖK tarafından denkliği kabul edilen bir lisans diplomasına sahip olmalıdır. Yabancı Dil ve ALES puanları, ÖSYM tarafından belirlenen geçerli tarihlerde alınmış olmalıdır. Programın kayıt şartı her dönem başında belirlenir ve ilan edilir. İlgili mevzuatı ayrıca inceleyebilirsiniz. Lisansüstü Programlarına Yurtdışından Öğrenci Kabulü Yönergesi https://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/yabanci-uyruklu-ogrenci-adaylarinin-lisansustu-programlara-basvuru-ve-kabul-yonergesi 51916405.pdf Yabancı Uyruklu öğrenciler için lütfen ilgili web sayfasını inceleyiniz. https://international.nisantasi.edu.tr/sayfa/prospective-students-673674
Önceki Öğrenmenin (formal, in-formal, non-formal) Tanınması Hakkında Kurallar
Öğrencilerin önceki öğrenim ve kazanımları, yönetmeliklere uygun olarak tanınabilir ve bu doğrultuda gerekli derslerden muafiyet sağlanabilir. Tanınma ve muafiyet işlemleri için öğrencinin başvurusu, Anabilim Dalı Başkanlığı'nın önerisi ve Enstitü Yönetim Kurulunun onayı ile gerçekleşir.
Yeterlilik Koşulları ve Kuralları
Yeterlilik Koşulları ve Kuralları, “Mezuniyet Koşulları” bölümünde açıklandığı gibidir.
Program Profili
Yapay Zeka Mühendisliği (Tezli / Tezsiz) Yüksek Lisans programı, Yazılım Mühendisliği Anabilim Dalı’na bağlı olarak kurulmuş olup, güncel bilgi teknolojileri altyapılarının uygulamalı araştırma ve geliştirme perspektifinden ele alındığı bir lisansüstü programıdır. Programda Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği ve Yönetim Bilişim Sistemleri disiplinlerine ilişkin konular, interdisipliner bir yapıda işlenmektedir. Tezli yüksek lisans programında öğrenci, tez danışmanı gözetiminde bilimsel araştırma yaparak tez yazmakta ve jüri önünde tezini savunmaktadır. Tezsiz yüksek lisans programında ise öğrenci, danışmanı gözetiminde dönem projesi hazırlamakta ve danışmanına sunmaktadır.
Mezunların İstihdam Profilleri (örneklerle)
Üst Derece Programlarına Geçiş
Öğrenciler doktora programlarına devam edebilirler.
Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme
Yüksek lisans/Doktora programındaki dersler için genel olarak bir ara sınav ve bir de final sınavı yapılmaktadır. Sınavlarda yazılı sınav dışında ayrıca dönem projesi, araştırma, makale yazma, sunum gibi yöntemler de uygulanabilir. Her dersin ölçme ve değerlendirme ölçütleri için Müfredat’ta (aşağıda) yer alan ders ismini tıklayabilirsiniz. İlgili yönetmelik ve yönergeleri inceleyebilirsiniz. Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği h ps://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/lisansustu-egi m-ve-ogrem-yonetmeligi-1119485741.pdf
Mezuniyet Koşulları
Yapay Zeka Mühendisliği tezli yüksek lisans programına kabul edilen öğrencilerin yüksek lisans eğitimlerini tamamlayarak mezun olabilmeleri için ilk iki yarıyılda toplam 21 kredilik 7 adet dersi başarıyla geçmeleri gerekir. Buna ilave olarak, program öğrencilerinin ikinci yarıyılda bir seminer dersi ile üçüncü ve dördüncü yarıyılda yüksek lisans tez çalışmasından başarılı olmaları gerekmektedir. Programı tamamlamak için minimum süre 4 yarıyıl, maksimum süre ise 6 yarıyıldır. Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği h ps://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/lisansustu-egi m-ve-ogrem-yonetmeligi-1119485741.pdf Nişantaşı Üniversitesi Diploma, Diploma Eki Ve Diğer Belgelerin Düzenlenmesine İlişkin Yönerge h ps://www.nisantasi.edu.tr/Images/Yonergeler/nisantasi-universitesi-diploma-diploma-eki-ve-diger-belgelerin-duzenlenmesine-iliskin-yonerge 511959282.pdf
Çalışma Şekli (Tam Zamanlı, e-öğrenme )
Tam Zamanlı
Adres ve İletişim Bilgileri (Program Başkanı, AKTS/DS Koordinatörü)
Anabilim Dalı Başkanı Dr. Öğr. Üyesi Sibel BORAN İletişim: sibel.boran@nisantasi.edu.tr Telefon: +90(212)2101010 Adres: Neotech Kampüs, Maslak Mah., Taşyoncası Sok. No: 1V ve No: 1Y, 34398 Sarıyer/İstanbul
Bölüm Olanakları
Yapay Zeka Mühendisliği (Tezli) programı, öğrencilere çeşitli fırsatlar sunar. İlk olarak, son teknoloji laboratuvarları öğrencilere yapay zeka uygulamalarını geliştirme ve deneme olanağı sağlar. Ayrıca, her öğrenciye alanında deneyimli bir akademisyen tarafından akademik danışmanlık verilir ve tez çalışmaları desteklenir. Program ayrıca öğrencilere orijinal yapay zeka araştırmaları yapma ve katkı sağlama imkanı sunar. Bu, öğrencilere pratik beceriler kazandırmanın yanı sıra, alanın gelişen yönlerini keşfetmelerine olanak tanır. Ayrıca, Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği ve Yönetim Bilişim Sistemleri gibi farklı disiplinlerden gelen öğrencilere interdisipliner bir öğrenme deneyimi sunar. Son olarak, tez savunması öğrencilere tezlerini bir jüri önünde başarılı bir şekilde savunma fırsatı sağlar, böylece kapsamlı bir bilgi ve beceri yelpazesi geliştirebilirler.
Program Çıktıları
| 1 | 1. Yapay zeka alanında temel kavramları ve prensipleri anlamak. |
| 2 | 2. Makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi yapay zeka tekniklerini uygulamak. |
| 3 | 3. Yapay zeka algoritmalarını tasarlamak, geliştirmek ve optimize etmek. |
| 4 | 4. Büyük veri kaynaklarını işlemek ve analiz etmek için yapay zeka yöntemlerini kullanmak. |
| 5 | 5. Yapay zeka araştırmaları yapmak ve yeni algoritmalar geliştirmek. |
| 6 | 6. Yapay zeka sistemlerini tasarlamak ve uygulamak için programlama becerilerini kullanmak. |
| 7 | 7. Gelişmiş veri analitiği tekniklerini ve veri görselleştirme araçlarını kullanmak. |
| 8 | 8. Yapay zeka etik ve hukuk ilkelerini anlamak ve uygulamak. |
| 9 | 9. Yapay zeka projelerini yönetmek ve takım çalışması becerilerini kullanmak. |
| 10 | 10. Otomatik karar verme sistemleri ve yapay zeka tabanlı optimizasyon yöntemlerini uygulamak. |
| 11 | 11. Yapay zeka uygulamalarını güvenlik ve gizlilik açısından değerlendirmek ve korumak. |
| 12 | 12. Yapay zeka uygulamalarının endüstriyel ve ticari kullanımlarını değerlendirmek. |
| 13 | 13. Yapay zeka ile ilgili güncel araştırmaları takip etmek ve literatür taraması yapmak. |
| 14 | 14. Yapay zeka projelerini sunmak ve etkili iletişim becerilerini kullanmak. |
| 15 | 15. Bağımsız olarak yapay zeka projeleri geliştirmek ve yenilikçi çözümler üretmek. |
Program Çıktıları - Türkiye Yüksek Öğretim Yeterlilikler Çerçevesi İlişkilendirme
TYYÇ
Program Çıktıları
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
BİLGİ
1
2
BECERİ
1
2
3
YETKİNLİKLER ( Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği )
1
2
3
YETKİNLİKLER ( Öğrenme Yetkinliği )
1
YETKİNLİKLER ( İletişim ve Sosyal Yetkinlik )
1
2
3
4
YETKİNLİKLER ( Alana Özgü Yetkinlik )
1
2
3
Müfredat
D : Ders U: Uygulama L: Laboratuvar
2021-2022 YZM (Tezli)
Program Çıktıları
| 1 | 1. Yapay zeka alanında temel kavramları ve prensipleri anlamak. |
| 2 | 2. Makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi yapay zeka tekniklerini uygulamak. |
| 3 | 3. Yapay zeka algoritmalarını tasarlamak, geliştirmek ve optimize etmek. |
| 4 | 4. Büyük veri kaynaklarını işlemek ve analiz etmek için yapay zeka yöntemlerini kullanmak. |
| 5 | 5. Yapay zeka araştırmaları yapmak ve yeni algoritmalar geliştirmek. |
| 6 | 6. Yapay zeka sistemlerini tasarlamak ve uygulamak için programlama becerilerini kullanmak. |
| 7 | 7. Gelişmiş veri analitiği tekniklerini ve veri görselleştirme araçlarını kullanmak. |
| 8 | 8. Yapay zeka etik ve hukuk ilkelerini anlamak ve uygulamak. |
| 9 | 9. Yapay zeka projelerini yönetmek ve takım çalışması becerilerini kullanmak. |
| 10 | 10. Otomatik karar verme sistemleri ve yapay zeka tabanlı optimizasyon yöntemlerini uygulamak. |
| 11 | 11. Yapay zeka uygulamalarını güvenlik ve gizlilik açısından değerlendirmek ve korumak. |
| 12 | 12. Yapay zeka uygulamalarının endüstriyel ve ticari kullanımlarını değerlendirmek. |
| 13 | 13. Yapay zeka ile ilgili güncel araştırmaları takip etmek ve literatür taraması yapmak. |
| 14 | 14. Yapay zeka projelerini sunmak ve etkili iletişim becerilerini kullanmak. |
| 15 | 15. Bağımsız olarak yapay zeka projeleri geliştirmek ve yenilikçi çözümler üretmek. |
Program Çıktıları - Türkiye Yüksek Öğretim Yeterlilikler Çerçevesi İlişkilendirme
TYYÇ
Program Çıktıları
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
BİLGİ
1
2
BECERİ
1
2
3
YETKİNLİKLER ( Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği )
1
2
3
YETKİNLİKLER ( Öğrenme Yetkinliği )
1
YETKİNLİKLER ( İletişim ve Sosyal Yetkinlik )
1
2
3
4
YETKİNLİKLER ( Alana Özgü Yetkinlik )
1
2
3
| 0. Dönem | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| TMR | Türkçe | Türkçe Hazırlık | İsteğe Bağlı | - | - | - | - | - | |
| Toplam | 0 | 0 | 0 | ||||||
| 1. Dönem | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| LEE501 | Türkçe | Araştırma ve Sunum Teknıklerı | Zorunlu | 3 | - | - | 12 | 3 | |
| LEE598 | Türkçe | Semıner | Zorunlu | - | - | - | - | - | |
| LEE599 | Türkçe | Yüksek Lısans Tezı | Zorunlu | - | - | - | 60 | - | |
| SECYPYD | Türkçe | Yapay Zeka Mühendıslığı Program Dışı Seçmelı Dersler | Seçmeli | - | - | - | - | 3 | |
| SECYPYİ | Türkçe | Yapay Zeka Mühendıslığı Program İçı Seçmelı Dersler | Seçmeli | - | - | - | - | 3 | |
| YZM500 | Türkçe | Yüksek Lısans Tezı | Zorunlu | - | - | - | 60 | - | |
| YZM501 | Türkçe | Semıner | Zorunlu | - | - | - | - | - | |
| Toplam | 3 | 0 | 0 | 132 | 9 | ||||
| SECYPYD - Yapay Zeka Mühendisliği Program Dışı Seçmeli Dersler | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| BTT507 | Türkçe | Bılgı Teknolojılerı Hızmet Yönetımıne Gırış | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BTT509 | Türkçe | İstatıstık Verı Analızı Ve Karar Alma | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BTT511 | Türkçe | Java İle Programlama | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BTT513 | Türkçe | Verı Madencılığı I | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BTT514 | Türkçe | Makıne Öğrenımı Ve Örüntü Tanıma | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BTT515 | Türkçe | Lınux Ve Bılgısayar Ağları | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BTT519 | Türkçe | Elektronık Tıcaret | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BVA505 | Türkçe | İşletmeler İçın Verı Analıtığı | Seçmeli | - | 3 | - | 6 | 3 | |
| BVA506 | Türkçe | Büyük Verı Teknolojılerı ve Uygulamaları | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BVA511 | Türkçe | Verı Tabanı Yönetımı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BVA513 | Türkçe | İktısadı ve Fınansal Zaman Serılerı Analızı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BVA515 | Türkçe | Örnek Olay Çalışmaları | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BVA517 | Türkçe | Bılgısayar Desteklı Ekonometrı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| IKN508 | Türkçe | Takım Çalışması Ve Lıderlık | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| IKN512 | Türkçe | Gırışımcılık | Seçmeli | 2 | 2 | - | 6 | 3 | |
| LEE509 | Türkçe | Konuşma Sanatı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| LEE591 | Türkçe | Uygulamalı İstatıstık | Seçmeli | 2 | 2 | - | 6 | 3 | |
| LEE592 | Türkçe | İktısadı Düşünceler Tarıhı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| LEE593 | Türkçe | Gırışımcılık | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| LEE594 | Türkçe | Fıkrı Mülkıyet Hakları | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| MHY535 | Türkçe | Vaka Analızı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YMG506 | Türkçe | Kıtle İletışım Kuramları | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| SECYPYİ - Yapay Zeka Mühendisliği Program İçi Seçmeli Dersler | |||||||||
| Ders Kodu | [DersinDili] | Ders Adı | Ders Türü | [D] | [U] | [L] | AKTS | Rapor | KREDİ |
| BLG508 | Türkçe | Derın Öğrenme Ve Yapay Sınır Ağları | Seçmeli | - | - | - | 6 | 3 | |
| BLG521 | Türkçe | Python İle Verı Yapıları Ve Algorıtma | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BTT511 | Türkçe | Java İle Programlama | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BVA504 | Türkçe | Yönetımde Karar Verme Teknıklerı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| BVA505 | Türkçe | İşletmeler İçın Verı Analıtığı | Seçmeli | - | 3 | - | 6 | 3 | |
| BVA510 | Türkçe | İlerı Matematıksel Modelleme ve Optımızasyon | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| MHY506 | Türkçe | Mühendıslık Ekonomısı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| UIS510 | Türkçe | Yönetım Bılışım Sıstemlerı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM503 | Türkçe | Verı Madencılığı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM504 | Türkçe | Derın Öğrenme | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM505 | Türkçe | Makıne Öğrenme ve Örüntü Tanıma | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM506 | Türkçe | Optımızasyon | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM507 | Türkçe | Verı Bılımı İçın İstatıstık | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM508 | Türkçe | Görüntü İşleme ve Örüntü Tanıma | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM510 | Türkçe | Hesaplama Teorısı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM511 | Türkçe | İstatıstıksel Yapay Öğrenme | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM513 | Türkçe | İnsan Makıne Etkıleşımı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM515 | Türkçe | Python ıle Verı Yapıları ve Algorıtma | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM517 | Türkçe | İlerı Programlama | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM519 | Türkçe | Yapay Zeka | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM527 | Türkçe | Görüntü İşleme | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM528 | Türkçe | Yapay Zeka Ve Görsel Çalışmalar | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |
| YZM532 | Türkçe | Python ıle Verı Bılımı | Seçmeli | 3 | - | - | 6 | 3 | |