| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 4 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Yapay zekanın temel kavramlarını ve ilkelerini anlayabilir,
- Yapay zekanın tasarım alanındaki farklı uygulamalarını tanıyabilir,
- Yapay zeka temelli tasarım araçlarını ve yöntemlerini kullanabilir,
- Yapay zekanın etik ve sosyal etkilerini değerlendirebilir,
- Kendi tasarım projelerinde yapay zekayı kullanarak yaratıcı ve yenilikçi çözümler üretebilir.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | |
|---|
| Ders Tanımı | Dersin amacı, öğrencilere yapay zekanın tasarım alanındaki potansiyelini ve uygulamalarını tanıtmak, yapay zeka temelli tasarım araçlarını ve yöntemlerini keşfetmelerini sağlamak ve bu araçları kullanarak kendi tasarım projeleri geliştirmelerini teşvik etmektir. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Tanışma; ders içeriğinin paylaşılması ve genel giriş. |
|
2. Hafta |
Yapay zeka nedir? Yapay zekanın tarihsel gelişimi, Yapay zekanın tasarım alanına etkisi |
|
3. Hafta |
Yapay Zeka Türleri ve Algoritmaları: Makine öğrenimi, Derin öğrenme, Yapay sinir ağları, Doğal dil işleme, Görüntü işleme |
|
4. Hafta |
Yapay Zeka ve Tasarım Süreci: Yapay zekanın tasarıma nasıl entegre edilebileceği, Fikir üretme ve kavram geliştirme, Prototip oluşturma ve test etme, Kullanıcı deneyimi tasarımı, Üretim ve dağıtım |
|
5. Hafta |
Yapay Zeka Temelli Tasarım Araçları: Generatif tasarım araçları, Otomatik düzenleme ve optimizasyon araçları, Kişiselleştirme ve uyarlama araçları, Veriye dayalı tasarım araçları |
|
6. Hafta |
Vaka Çalışmaları: Yapay zekanın farklı tasarım alanlarında nasıl kullanıldığına dair örnekler. Ürün tasarımı, Görsel iletişim tasarımı, Mimari tasarım, Moda tasarımı |
|
7. Hafta |
Yapay Zeka ve Tasarım Etiği: Yapay zekanın etik kullanımı, Önyargı ve ayrımcılık riskleri, Şeffaflık ve hesap verebilirlik, İnsan ve makine işbirliği |
|
8. Hafta |
Ara sınav |
|
9. Hafta |
Yapay Zeka ve Tasarımın Etik ve Sosyal Etkileri:Önyargı ve ayrımcılık, Şeffaflık ve hesap verebilirlik, Gizlilik ve veri güvenliği, İşgücü piyasası üzerindeki etkiler |
|
10. Hafta |
Yapay Zeka ve Gelecek: Yapay zekanın tasarım disiplinindeki geleceği, Yapay zekanın tasarımcılara sunacağı yeni fırsatlar ve zorluklar |
|
11. Hafta |
Konuk Konuşmacı |
|
12. Hafta |
Grup Projesi - Yapay Zeka Tabanlı Tasarım Uygulaması: Öğrenciler, küçük gruplar halinde yapay zekayı kullanarak bir tasarım problemine çözüm geliştirecektir. |
|
13. Hafta |
Grup Projesi - Yapay Zeka Tabanlı Tasarım Uygulaması: Öğrenciler, küçük gruplar halinde yapay zekayı kullanarak bir tasarım problemine çözüm geliştirecektir. |
|
14. Hafta |
Final Sınavı |
|
| Kaynaklar | ÖNERİLEN KAYNAKLAR
- Yapay Zeka İle Gelişen Tasarım: Grafik ve Oyun Tasarımı, Otonom Sanat, Metaverse ve NFT Olasılıklarını Keşfetmek, Dr. Öğretim Üyesi İsmail Ergen EFE AKADEMİ YAYINLARI
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Tartışma
- Eğitim-Uygulama
- Sunum
- Rapor Hazırlama
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
25 |
| Proje |
1 |
20 |
| Toplam(%) |
|
45 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
45 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
55 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
3 |
3 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
3 |
42 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
4 |
4 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
6 |
6 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
3 |
3 |
| Ödevler |
|
|
|
| Proje |
2 |
10 |
20 |
| Toplam İş Yükü | 120 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 4 |
| Dersin AKTS Kredisi | 4 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
