YAPAY ZEKA KULLANIMI VE YÖNETİMİ

TBY204

Ders Kodu: TBY204
Yarıyıl: Dördüncü Yarıyıl (Bahar)
Teori+Uygulama: 3 + 0
AKTS: 6

Dersin Türü

Zorunlu

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Yılı

Dersin Yarıyılı

Dördüncü Yarıyıl (Bahar)

AKTS

Öğretim Eleman(lar)ı

Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

Prompt mühendisliğinin temel ilkelerini açıklar ve farklı prompt tekniklerini uygular.
Üretken Yapay Zeka araçlarını (ChatGPT, Gemini, Claude AI, vb.) iş bağlamında iş yazışmaları, rapor özetleri ve içerik üretimini için kullanır.
Yapay zeka kullanımında etik, gizlilik ve telif hakkı konularını tartışır.
Üretken yapay zeka tabanlı iş fikirleri geliştirir, prototip sunar ve iş problemlerine çözüm önerisi üretir.

Veriliş Biçimi

Yüz Yüze

Önkoşullar

Yok

Önerilen Dersler

Ders Tanımı

Bu dersin amacı, öğrencilerinin üretken yapay zeka teknolojilerini anlamalarını ve bu teknolojileri iş dünyasında uygulamalı olarak kullanabilmelerini sağlamaktır. Öğrenciler, büyük dil modellerinin (LLM) çalışma prensiplerini öğrenir, prompt mühendisliği becerilerini kazanır ve işletmelerde içerik üretimi, veri analizi, otomasyon gibi alanlarda üretken yapay zekadan nasıl yararlanabileceklerini deneyimler.

Ders İçeriği

HAFTA	KONULAR
1. Hafta	Üretken Yapay Zeka ve İş Dünyasında Yeri
2. Hafta	Büyük Dil Modelleri ve Temel Prensipleri
3. Hafta	Prompt Mühendisliğine Giriş
4. Hafta	Prompt Optimizasyonu ve Teknikleri
5. Hafta	Prompt Uygulamaları
6. Hafta	Metin Üretimi ve Özeti: İş Yazışmaları ve Raporlar
7. Hafta	Görsel İçerik Üretimi
8. Hafta	No-code Uygulamalar ve Dashboard Üretimi
9. Hafta	Yapay Zeka Araçları Uygulamaları
10. Hafta	Chatbot ve Yapay Zeka Asistanı Geliştirme
11. Hafta	Üretken Yapay Zeka Uygulamaları: Maliyet, Dayanıklılık ve Güvenli Otomasyon
12. Hafta	Etik, Telif Hakları ve Yapay Zeka
13. Hafta	Proje Sunumları
14. Hafta	Genel Değerlendirme

Kaynaklar

Phoenix, James and Taylor, Mike (2024). Prompt Engineering for Generative AI: Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs at Scale. O'Reilly Media, Inc
Hunter, Nathan (2023). The Art of Prompt Engineering with chatGPT: A Hands-On Guide. England.
Boonstra, Lee (2025). Prompt Engineering. Google.
Berryman, John, and Albert Ziegler (2024). Prompt Engineering for LLMs: The Art and Science of Building Large Language Model?Based Applications. O'Reilly Media, Inc.
GitHub (2025). Prompt Engineering Guide
OpenAI (2025). OpenAI Docs & Cookbook
Ders Notları

Öğretim Yöntemleri

Anlatım
Eğitim-Uygulama
Sunum
Proje
Örnek Olay İncelemesi

Değerlendirme

	Sayısı	Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav	1	30
Proje	1	30
Toplam(%)		60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)		60
Finalin Başarıya Oranı(%)		40
Toplam(%)		100

AKTS İş Yükü

Aktivite	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ara Sınav	1	2	2
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi	14	3	42
Final Sınavına Hazırlık	1	30	30
Ders Saati	14	3	42
Ara Sınava Hazırlık	1	20	20
Laboratuvar
Final Sınavı	1	2	2
Ödevler
Sunum (Hazırlık dahil)	1	10	10
Proje	1	20	20
Toplam İş Yükü			168
Toplam İş Yükü / 30			5.6
Dersin AKTS Kredisi			6

Dil

Türkçe

Staj / Uygulama

Yok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4
P1	X	X	X	X
P2	X		X	X
P3		X		X
P4		X		X
P5
P6	X		X	X
P7
P8
P9
P10
P11
P12
P13
P14
P15

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4
P1	X	X	X	X
P2	X		X	X
P3		X		X
P4		X		X
P5
P6	X		X	X
P7
P8
P9
P10
P11
P12
P13
P14
P15

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4
P1	X	X	X	X
P2	X		X	X
P3		X		X
P4		X		X
P5
P6	X		X	X
P7
P8
P9
P10
P11
P12
P13
P14
P15

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4
P1	X	X	X	X
P2	X		X	X
P3		X		X
P4		X		X
P5
P6	X		X	X
P7
P8
P9
P10
P11
P12
P13
P14
P15