| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 5 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
- |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Çevik proje yönetimi kapsamında yazılım geliştirme yaşam döngüsünün gereksinim analizi, tasarım, kodlama, test, dokümantasyon, sürüm kontrolü ve aşamalarını yapay zeka (YZ) araçlarıyla planlayıp yürütebilir.
- Büyük Dil Modelleri (LLM), yapay zeka destekli geliştirme ortamları ve üretken YZ araçlarını yazılım geliştirme süreçlerinde etkin ve amaca uygun biçimde kullanabilir.
- YZ destekli, artırımlı ve ajan tabanlı yazılım geliştirme yaklaşımlarını uygulayabilir; YZ tarafından üretilen yazılım çıktılarının doğruluğunu, kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirebilir.
- Yapay zeka iş akışları ve yapay zeka ajanlarını kullanarak yazılım geliştirme görevlerini planlayabilir, otomatikleştirebilir ve insan denetimi altında yürütebilir.
- Git, GitHub, test, CI/CD vb. yazılım geliştirme araç ve ortamlarını kullanarak YZ destekli olarak yazılım projesini geliştirebilir, yönetebilir, test edebilir ve proje dokümanlarını oluşturabilir.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Çevik Proje Yönetimi, Nesneye Yönelimli Programlama; Python Programlama |
|---|
| Ders Tanımı | Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme dersinde, öğrencilerin büyük dil modelleri (LLM), üretken yapay zeka (YZ) araçları, YZ destekli geliştirme ortamları ve YZ ajanlarını kullanarak modern yazılım geliştirme süreçlerini yürütmeleri amaçlanmaktadır. Ders kapsamında gereksinim analizi, belge odaklı yazılım geliştirme, tasarım, kodlama, test, gözden geçirme, dokümantasyon, sürüm kontrolü ve proje yönetimi süreçlerinde YZ destekli yaklaşımlar ele alınmaktadır. Öğrenciler; YZ-destekli, YZ-artırımlı ve YZ ajan-tabanlı geliştirme yaklaşımlarını uygulamalı olarak projelerle deneyimlemektedir. Ders sürecinde Python, VS Code, Git/GitHub, LLM tabanlı araçlar, CI/CD vb. ortamlar ve teknolojilerinden yararlanılmaktadır. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Python'a Giriş (Python sözdizimi, değişkenler, veri tipleri, operatörler, deyimler, VS Code Yazılım Geliştirme Ortamı |
|
2. Hafta |
Fonksiyonlar ve Fonksiyonel Programlama, Veri Yapıları, (list, tüple, dictionary vb.), Nesneye Yönelimli Programlama, Sınıf ve Sınıf Tasarımı, |
|
3. Hafta |
Yazılım Tasarımı, Modüler Programlama (kütüphaneler, paketler), Yazılım Şablonları |
|
4. Hafta |
Çevik Proje Yönetimi ile Yazılım Sürüm Yönetimi Araç ve Ortamları (Git, GitHub, VS Code vb. ortamların entegrasyonu), Yazılım Depoları (Repository) ve Yönetimi (issue, stage, commit, pull request vb. işlemler ve görevler) |
|
5. Hafta |
Çevik Proje Yönetimi ile Yazılım Versiyon Yönetimi Araç ve Ortamları (Git, GitHub, VS Code vb. ortamların entegrasyonu), Yazılım Depoları (Repository) ve Yönetimi (issue, stage, commit, pull request vb. işlemler ve görevler) |
|
6. Hafta |
Üretken YZ, İnsan?YZ iş birliği, Görev Paylaşımı, Bağlam Penceresi ve Mühendisliği (context window and engineering), YZ ile kod/test/doküman Üretimi |
|
7. Hafta |
YZ-Destekli Yazılım Geliştirmeye Giriş (YZ ile kod tamamlama, kod üretme, açıklama, hata ayıklama, test ve iyileştirme, İstem (Prompt) Mühendisliği, YZ-Tabanlı İş Akışı |
|
8. Hafta |
Ara sınav |
|
9. Hafta |
Yazılım Geliştirmede Yapay Zeka Kullanım Yaklaşımları (YZ-Destekli (AI-Assisted), YZ-Artırımlı (AI-Augmented), Ajan Tabanlı (Agent-Based)), |
|
10. Hafta |
YZ İş Akışı ile Yazılım Geliştirme (YZ İş Akışları, Yazılım Geliştirme Ömür Devrinin YZ ile yönetimi ve orkestrasyonu, (ihtiyaç tanımlama ? tasarım ? kodlama? test ? gözden geçirme iş akışının otomasyonu) |
|
11. Hafta |
YZ İş Akışı ile Yazılım Geliştirme (YZ İş Akışları, Yazılım Geliştirme Ömür Devrinin YZ ile yönetimi ve orkestrasyonu, (ihtiyaç tanımlama ? tasarım ? kodlama? test ? gözden geçirme iş akışının otomasyonu) |
|
12. Hafta |
YZ Ajanları ile Yazılım Geliştirme (YZ ajanları ile planlama, görev bölümü, yazılım tasarımı, kodlama, test, gözden geçirme, yazılım sürüm yönetimi ve yazılım depoları) |
|
13. Hafta |
YZ Ajanları ile Yazılım Geliştirme (YZ ajanları ile planlama, görev bölümü, yazılım tasarımı, kodlama, test, gözden geçirme, yazılım sürüm yönetimi ve yazılım depoları) |
|
14. Hafta |
Dönem Projesi Sunumları |
|
15. Hafta |
Final Sınavı |
|
16. Hafta |
|
|
| Kaynaklar | Valentina, A. (2024). Building LLM powered qpplications: Create intelligent apps and agents with large language models, Packt Publishing.
Bass, L., Lu, Q., Weber, I., & Zhu, L. (2025). Engineering AI systems: Architecture and DevOps essentials. Addison-Wesley.
Laster, B., & Yahav, E. (2025). The AI-enabled SDLC: A tech leader's guide to navigating the future of software development. O'Reilly Media.
Thumarakoti S., Chillarige R.R., Maddali R. & Kautish S. (2026). Generative AI in software development A practical guide for engineering leaders, CRC Publishing.
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Proje
- Eğitim-Uygulama
- Örnek Olay İncelemesi
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
40 |
| Proje |
1 |
30 |
| Toplam(%) |
|
70 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
70 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
30 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
1 |
1 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
2 |
3 |
6 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
2 |
28 |
| Final Sınavına Hazırlık |
14 |
1 |
14 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
8 |
2 |
16 |
| Laboratuvar |
14 |
2 |
28 |
| Final Sınavı |
1 |
1 |
1 |
| Ödevler |
0 |
0 |
0 |
| Proje |
1 |
28 |
28 |
| Toplam İş Yükü | 164 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 5.46 |
| Dersin AKTS Kredisi | 5 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
