| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Üretken Yapay Zeka ve Prompt Mühendisliği | ENF 553 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi MUHAMMED KOTAN |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi MUHAMMED KOTAN, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Üretken yapay zeka sistemlerinin hayatın her alanında giderek daha fazla yer bulduğu günümüzde, bu sistemlerle etkili ve kontrollü bir şekilde iletişim kurabilmek, sadece kullanıcı değil aynı zamanda geliştirici ve tasarımcı becerileri açısından da kritik öneme sahiptir. Prompt mühendisliği, büyük dil ve görsel modellerin istenilen çıktıları üretmesini sağlamak için kullanılan sistematik bir yönlendirme sürecidir ve model performansını anlamlı biçimde iyileştirebilir. Bu ders, bilişim alanında eğitim gören öğrencilere üretken yapay zeka teknolojilerinin temel prensiplerini tanıtmayı, farklı model türleriyle çalışma becerisi kazandırmayı ve özellikle prompt tasarımı ve kullanımı konusunda bir altyapısı oluşturmayı amaçlamaktadır. |
| Dersin İçeriği | Üretken Yapay Zekanın Temelleri, Yapay Zeka ve Doğal Dil İşleme, Prompt Mühendisliğine Giriş, Üretken modellerin yapısı, Temel Prompt Tasarımı Teknikleri, İleri Düzey Prompt Tasarımı, Metin Üretiminde Etkili Promptlar, Görüntü ve Video Üretiminde Prompt Kullanımı, Etik ve Sorumluluk, Endüstriyel Uygulamaları, Araştırma ve Geliştirme Alanında Prompt Mühendisliği, Güncel Trendler ve Gelecek Perspektifleri, Öğrenci Proje Sunumları. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Üretken Yapay Zekanın temel kavramlarını, güncel teknolojilerini ve Prompt Mühendisliğinin temel prensiplerini açıklar. | ||
| 2 | Farklı üretken YZ araçlarını ve prompt mühendisliği tekniklerini kullanarak metin, kod, görsel ve ses gibi çoklu formatta özgün içerikler üretir. | ||
| 3 | Bir yapay zeka aracının veya projesinin yeteneklerini, sınırlılıklarını ve uygulama alanlarını analiz ederek sunumunu yapar. | ||
| 4 | Üretken YZ teknolojisinin etik, hukuki ve toplumsal sonuçlarını eleştirel bir gözle değerlendirir. |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Üretken Yapay Zeka Temelleri | |
| 2 | Dilin Motoru: Transformer Mimarisi | |
| 3 | Temel Prompt Mühendisliği Teknikleri | |
| 4 | İleri Düzey Prompt Teknikleri | |
| 5 | Metin ve İçerik Üretimi Uygulamaları | |
| 6 | Görsel Sanatlar ve Görüntü Üretimi | |
| 7 | Kod Üretimi ve Yazılım Geliştirme | |
| 8 | Görsel Dil Modelleri | |
| 9 | Ses ve Video Üretimi | |
| 10 | RAG ve Fine-Tuning | |
| 11 | Sorumlu Yapay Zeka: Etik, Taraflılık ve Güvenlik | |
| 12 | Güncel Yaklaşımlar ve Gelecek Çalışmalar | |
| 13 | Öğrenci Proje Sunumları | |
| 14 | Öğrenci Proje Sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | Understanding Prompt Engineering, Dr Dheeraj, 2023 Prompt Engineering: Unlocking Generative AI: Ethical Creative AI for All, Navveen Balani, Nisan, 2023 Prompt Engineering for Generative AI, James Phoenix, Mike Taylor, Mayıs 2024; |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | X | |||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | |||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | X | |||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | ||||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | ||||||
| 6 | Veri bilimi üzerine çalışmalar yapabilecek yeteneklere sahip olur. İlgili alanlarda gerekli yazılımları ve güncel uygulamaları kullanabilme yetisi kazanır. | X | |||||
| 7 | Farklı bilişim sistemlerini analiz edebilir. Bu sistemlerin geliştirilmesi üzerine fikir belirtebilecek seviyeye ulaşır. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Üretken Yapay Zekanın temel kavramlarını, güncel teknolojilerini ve Prompt Mühendisliğinin temel prensiplerini açıklar. | |||||||
| 2 | Farklı üretken YZ araçlarını ve prompt mühendisliği tekniklerini kullanarak metin, kod, görsel ve ses gibi çoklu formatta özgün içerikler üretir. | |||||||
| 3 | Bir yapay zeka aracının veya projesinin yeteneklerini, sınırlılıklarını ve uygulama alanlarını analiz ederek sunumunu yapar. | |||||||
| 4 | Üretken YZ teknolojisinin etik, hukuki ve toplumsal sonuçlarını eleştirel bir gözle değerlendirir. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 25 |
| 1. Performans Görevi (Uygulama) | 25 |
| 2. Performans Görevi (Uygulama) | 25 |
| 3. Performans Görevi (Uygulama) | 25 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Ödev | 1 | 3 | 3 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 3 | 15 | 45 |
| Final | 1 | 30 | 30 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 141 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,64 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||