GERİ DÖN

Yüksek Lisans Programları

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü - Yapay Zeka Mühendisliği (Tezsiz) - - Yapay Zeka Mühendisliği (Tezsiz)

Program Tanımları

Yapay Zeka Mühendisliği (Tezsiz) 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 2021'te vermiştir.

Derece: Yüksek Lisans Diploması

Yükseklisans (Tezsiz) Derecesi (EQF-LLL 7. Düzey)

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, “Mezuniyet Koşulları” bölümünde açıklandığı gibidir.

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.

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

Yapay Zeka Mühendisliği tezsiz yüksek lisans programına kabul edilen öğrencilerin yüksek lisans eğitimlerini tamamlayarak mezun olabilmeleri için toplam 30 kredilik 10 adet dersi başarıyla geçmeleri gerekir. Buna ilave olarak, öğrencilerin bir dönem projesi çalışmasından başarılı olmaları gerekmektedir. Programı tamamlamak için minimum süre 2 yarıyıl, maksimum süre ise 3 yarıyıldır.

Çalışma Şekli (Tam Zamanlı, e-öğrenme )

Tam Zamanlı

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

Tezli Olmayan Yüksek Lisans Programı, yapay zeka alanında öğrencilere kapsamlı bir eğitim deneyimi sunar. Bu program, son teknoloji araştırmalara erişim, uygulamalı projeler ve çok disiplinli bir yaklaşım sunarak, öğrencilere hızla gelişen yapay zeka alanında başarılı olmaları için gerekli bilgi ve becerileri kazandırır.

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 (Tezsiz)

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
LEE597 Türkçe Bıtırme Projesı Zorunlu - - - - -
SECYPYD Türkçe Yapay Zeka Mühendıslığı Program Dışı Seçmelı Dersler Seçmeli - - - - 3
SECYPYİ Türkçe Yapay Zeka Mühendıslığı Program İçı Seçmelı Dersler Seçmeli - - - - 3
YZM502 Türkçe Bıtırme Projesı Zorunlu - - - - -
Toplam 3 0 0 12 9
SECYPYD - Yapay Zeka Mühendisliği Program Dışı Seçmeli Dersler
Ders Kodu [DersinDili] Ders Adı Ders Türü [D] [U] [L] AKTS Rapor KREDİ
BTT505 Türkçe İş Zekası Seçmeli 3 - - 6 3
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
BLG512 Türkçe İlerı Hesaplama Teorısı 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