Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
4YPZ250İşletmede Mesleki Eğitim0+0+063005.11.2026
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Ön Lisans
Bölümü / Programı Yapay Zeka Operatörlüğü
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Öğrencinin yapay zekâ alanında edindiği kuramsal bilgi ve uygulama becerilerini gerçek iş süreçlerinde, yetkilendirilmiş görev ve sorumlulukları kapsamında; etik, veri gizliliği, bilgi güvenliği, iş sağlığı ve güvenliği ile kurumsal politika ve prosedürlere uygun biçimde kullanmasını sağlamaktır. Ders ayrıca öğrencinin yapay zekâ tabanlı araç ve uygulamaları kullanma, mesleki problem çözme, ekip çalışması, teknik iletişim, dokümantasyon, veri analizi ve sürekli öğrenme yetkinliklerini geliştirmeyi amaçlar.
Dersin İçeriği İşletme ve İSG oryantasyonu; yapay zekâ etiği, veri gizliliği ve güvenliği; işletmenin organizasyon yapısı ve iş süreçlerinin incelenmesi; veri toplama, düzenleme ve ön işleme; yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları; üretken yapay zekâ araçlarının kullanımı; istem (prompt) oluşturma ve optimizasyonu; yapay zekâ destekli veri analizi ve raporlama; yapay zekâ sistemlerinin test edilmesi ve değerlendirilmesi; model ve çıktı doğruluğunun kontrolü; otomasyon ve yapay zekâ destekli iş süreçleri; teknik dokümantasyon; yetkilendirilmiş kapsamda problem çözme ve mini proje çalışmaları.
Dersin Yöntem ve Teknikleri İş başında öğrenme, gözlem, gösterip yaptırma, uygulamalı çalışma, problem çözme, vaka analizi, proje tabanlı öğrenme, mentor gözetiminde bireysel ve ekip çalışması, teknik raporlama, sunum, öz değerlendirme ve geri bildirim.
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Öğr.Gör. Cansu OĞUZ cansu.oguz@hku.edu.tr
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar “Procedures and Principles for Workplace Vocational Training” of the Department of Higher Education Project Development and Support, dated 21.07.2026 and numbered E-34249659-619-48302.


Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Sunum 15 10 150
Ara Sınavlar 1 90 90
Uygulama 15 40 600
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 60 60
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 30 900

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 İş sağlığı ve güvenliği, yapay zekâ etiği, kişisel verilerin korunması, veri gizliliği ve kurumsal bilgi güvenliği kurallarına uygun davranır.
2 İşletmenin organizasyon yapısını, bilgi ve veri varlıklarını, dijital altyapısını ve yapay zekâ kullanımına yönelik temel iş süreçlerini analiz eder.
3 Yapay zekâ ve üretken yapay zekâ araçlarını işletmenin ihtiyaçları doğrultusunda yetkilendirilmiş görevler kapsamında kullanır ve elde edilen çıktıları değerlendirir.
4 Bir yapay zekâ problemi için veri hazırlama, uygulama, test, değerlendirme veya iyileştirme aşamalarını içeren bir mini proje yürütür.
5 Takım içinde sorumluluk alır; gerçekleştirdiği yapay zekâ uygulamalarına ilişkin teknik bulguları ve sonuçları farklı paydaşlara uygun, açık ve izlenebilir biçimde raporlar ve sunar.
6 Mesleki performansını değerlendirir, aldığı geri bildirimleri iyileştirme çalışmalarına dönüştürür ve yapay zekâ alanındaki güncel gelişmeleri takip ederek yaşam boyu öğrenme gereksinimlerini belirler.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Oryantasyon, İSG, yapay zekâ etiği ve veri gizliliği İME usul ve esasları ile işletmenin yapay zekâ, veri gizliliği ve bilgi güvenliği politikalarının incelenmesi.
2 İşletme ve iş süreçlerinin analizi İşletmenin organizasyon yapısının ve yapay zekâ kullanılan iş süreçlerinin incelenmesi; örnek iş akışının hazırlanması.
3 Veri toplama ve veri kaynaklarının incelenmesi İşletmede kullanılan veri türleri, veri kaynakları ve veri toplama yöntemlerinin incelenmesi.
4 Veri düzenleme ve ön işleme uygulamaları Örnek veri setinin incelenmesi; eksik, hatalı ve tekrarlı verilerin belirlenmesine yönelik çalışma yapılması.
5 Yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları İşletmede kullanılan veya kullanılabilecek yapay zekâ uygulamalarının araştırılması ve örneklerinin incelenmesi.
6 Üretken yapay zekâ araçlarının kullanımı Kurumsal kullanım politikaları doğrultusunda uygun üretken yapay zekâ araçlarının ve kullanım alanlarının incelenmesi.
7 Prompt oluşturma ve optimizasyonu Farklı prompt türlerinin incelenmesi; görev odaklı örnek promptların hazırlanması ve çıktılarının karşılaştırılması.
8 Ara değerlendirme (1. ziyaret) Haftalık raporlar, yapılan çalışmalar, elde edilen çıktılar ve öz değerlendirme formunun tamamlanması.
9 Yapay zekâ destekli veri analizi ve görselleştirme İşletmede kullanılabilecek veri analizi yöntemlerinin ve uygun yapay zekâ destekli araçların incelenmesi.
10 Yapay zekâ çıktılarının test edilmesi ve değerlendirilmesi Yapay zekâ tarafından üretilen çıktıların doğruluk, tutarlılık, güvenilirlik ve kullanılabilirlik açısından değerlendirilmesi.
11 Yapay zekâ destekli otomasyon ve iş süreçleri İşletmede otomasyona uygun bir iş sürecinin belirlenmesi ve süreç için çözüm önerisinin hazırlanması.
12 Mini proje / vaka çalışması I Proje konusu, amaç, görev listesi, kullanılacak veri/araçlar ve proje iş planının hazırlanması.
13 Mini proje / vaka çalışması II Proje uygulamasının gerçekleştirilmesi; test sonuçları, çıktıların değerlendirilmesi ve gerekli iyileştirmelerin yapılması.
14 Raporlama ve sunum (2. ziyaret) Proje çıktıları, teknik dokümantasyon, sunum dosyası ve nihai rapor taslağının hazırlanması.
15 Final değerlendirme ve kapanış Tüm formlar, haftalık raporlar, proje çıktıları ve nihai raporun tamamlanarak teslim edilmesi; genel öz değerlendirme yapılması.

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10
Ö1
Ö2 4
Ö3 4
Ö4 4
Ö5 5
Ö6 4

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek