GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| ISL664 | İŞLETMELERDE YAPAY ZEKA TEKNOLOJİLERİ VE YÖNETİMİ | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 7,50 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
öğrencilere yapay zeka teknolojilerinin işletme süreçlerine entegrasyonu, stratejik yönetimi, veri analitiği ve karar destek sistemleri gibi alanlarda nasıl kullanıldığını öğretmeyi amaçlar.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenciler, yapay zeka teknolojilerinin işletme süreçlerine entegrasyonunu ve stratejik yönetimini anlayabilecek ve uygulayabileceklerdir. |
| 2 | Öğrenciler, makine öğrenmesi, veri madenciliği ve doğal dil işleme gibi yapay zeka yöntemlerini işletme karar destek sistemlerinde kullanabilecektir. |
| 3 | Öğrenciler, yapay zeka uygulamalarının işletme verimliliği ve rekabet avantajı üzerindeki etkilerini analiz edebilecektir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
yapay zeka uygulamaları, veri madenciliği, makine öğrenmesi, doğal dil işleme, karar destek sistemleri ve işletmelerde AI yönetimi üzerine stratejik ve operasyonel yaklaşımlar sunarak öğrencilere bu teknolojilerin işletme dünyasında nasıl kullanılacağını öğretmeyi hedefler.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Ders Tanıtımı ve Yapay Zekaya Giriş | ||
| 2 | Yapay Zeka Teknolojileri ve Temel Kavramlar | ||
| 3 | Makine Öğrenmesi ve İşletme Uygulamaları | ||
| 4 | Veri Madenciliği ve İşletme Karar Destek Sistemleri | ||
| 5 | Doğal Dil İşleme ve Metin Analizi | ||
| 6 | Derin Öğrenme ve İşletme Uygulamaları | ||
| 7 | Yapay Zeka ve İş Süreçlerinin Otomasyonu | ||
| 8 | ara sınav | ||
| 9 | Yapay Zeka Tabanlı Pazarlama ve Müşteri İlişkileri Yönetimi | ||
| 10 | Yapay Zeka ve Finansal Karar Destek Sistemleri | ||
| 11 | Yapay Zeka ve Stratejik Yönetim | ||
| 12 | Yapay Zeka ve İnovasyon Yönetimi | ||
| 13 | Yapay Zeka ve Risk Yönetimi | ||
| 14 | : Yapay Zeka Uygulamalarında Etik ve Sosyal Sorumluluk | ||
| 15 | Final Projeleri ve Dersin Değerlendirilmesi | ||
| 16 | final sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
"Artificial Intelligence in Business: Opportunities and Challenges" – Martin J. Eppler, Rainer Kuhn
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 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) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 12 | 3 | 36 |
| Bireysel Çalışma | 12 | 8 | 96 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 7 | 49 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 6 | 8 | 48 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 231 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek