Bilgi Paketi
baskent.edu.tr

Grafik Tasarımı Programı

GRA250

TASARIMDA YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI

Ders Kodu
GRA250
Yarıyıl
Dördüncü Yarıyıl (Bahar)
Teori+Uygulama
2 + 2
AKTS
3
Dersin TürüZorunlu
Dersin DüzeyiLisans
Dersin Yılı2
Dersin YarıyılıDördüncü Yarıyıl (Bahar)
AKTS3
Öğretim Eleman(lar)ı
Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

  1. Yapay Zeka Araçlarını Yaratıcı Amaçlarla Kullanma Yetkinliği,
  2. Geleneksel ve Dijital Tasarım Yaklaşımlarını Birleştirme Becerisi,
  3. Sanatsal İçerikleri Görsel Tasarıma Dönüştürme Becerisi,
  4. İnsan ve Yapay Zeka Arasındaki Yaratıcı İşbirliğini Anlama,
  5. Eleştirel Düşünme ve Değerlendirme Yeteneği kazanır.
Veriliş BiçimiYüz Yüze
ÖnkoşullarYok
Önerilen Dersler
Ders TanımıBu ders, yapay zekanın (YZ) tasarım süreçlerine nasıl entegre edildiğini ve bu entegrasyonun sunduğu yeni olanakları keşfetmeyi amaçlar. Ders boyunca, öğrencilerin sadece YZ araçlarını kullanmayı öğrenmeleri değil, aynı zamanda yapay zeka ile insan zekasının yaratıcı işbirliğini anlamaları hedeflenmektedir. Geleneksel tasarım yaklaşımlarını, üretken yapay zeka (generative AI) modelleri, makine öğrenmesi ve otomasyon gibi teknolojilerle birleştirerek, geleceğin tasarım pratiklerini şekillendirecek temel bilgi ve becerileri edinmeleri sağlanacaktır.
Ders İçeriği
HAFTA KONULAR
1. Hafta Giriş ve Yol Haritası
2. Hafta Üretken Yapay Zekaya Giriş.
3. Hafta Proje Konusunu Belirleme ve Fikir Geliştirme.
4. Hafta Görsel Araştırma ve Moodboard Oluşturma.
5. Hafta Geleneksel Tasarım İlkeleri ve YZ.
6. Hafta Posterin Kaba Taslağını Oluşturma.
7. Hafta Proje Ara Sunumu ve Kritik.
8. Hafta İnsan ve YZ Arasındaki İşbirliği.
9. Hafta YZ'de İleri Seviye Kontrol Teknikleri
10. Hafta Tasarımda Yapay Zeka Etiği.
11. Hafta Final Posterleri Çalışması
12. Hafta Final Posterleri Çalışması
13. Hafta Final Posterleri Çalışması
14. Hafta Proje Sunumu ve Değerlendirme
KaynaklarAI by Design: A Plan for Living with Artificial Intelligence Catriona Campbell
Generative Art: A Practical Guide Using Processing Matt Pearson
The People + AI Guidebook Google People + AI Research
Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play David Foster
Designing Human-Centric AI Experiences: Applied UX Design for Artificial Intelligence Akshay Kore
The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World Pedro Domingos
Resisting AI: An Anti-Fascist Toolkit for the 21st Century Dan McQuillan
Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Uygulama
  • Proje
  • Sorun/Problem Çözme
Değerlendirme
Sayısı Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav 1 40
Toplam(%) 0
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 0
Finalin Başarıya Oranı(%) 100
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 2 28
Final Sınavına Hazırlık
Ders Saati 14 4 56
Ara Sınava Hazırlık
Laboratuvar
Final Sınavı 1 2 2
Ödevler
Proje 1 4 4
Toplam İş Yükü92
Toplam İş Yükü / 303.06
Dersin AKTS Kredisi3
DilTürkçe
Staj / UygulamaYok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

Ö1 Ö2 Ö3 Ö4 Ö5
P1 X
P2
P3
P4 X
P5 X
P6 X
P7
P8
P9
P10
P11
P12
P13
P14
P15
P16
P17 X X