| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Yapay Zeka ve Şehircilik | CRP 391 | | | 3 + 0 | 3 | 3,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. YZ gelişimindeki tarihsel dönüm noktalarını tanımlama. |
| 2. YZ'nin şehir planlamasındaki önemini açıklama. |
| 3. Çeşitli YZ türlerini ayırt etme. |
| 4. Üretken YZ araçlarını şehir planlama senaryolarına uygulama. |
| 5. YZ'nin kentsel bağlamlarda etik sonuçlarını değerlendirme. |
| 6. ChatGPT ve MidJourney gibi YZ araçlarını kullanma pratiğini geliştirme. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders, yapay zeka (YZ) teknolojilerinin şehir planlaması bağlamında evrimini ve uygulamalarını derinlemesine incelemektedir. YZ'nin tarihsel gelişimi ve temel kavramlarını ele alarak, çeşitli YZ türleri ve özgün işlevlerini kapsayan temel bir bilgi sağlar. Ders, YZ ile şehir planlaması arasındaki karmaşık ilişkiyi detaylandırarak, pratik planlama görevlerinde ChatGPT ve MidJourney gibi üretken YZ araçlarının potansiyel uygulamalarını vurgular. Ayrıca, YZ kullanımının etik etkileri üzerine eleştirel düşünmeyi teşvik eder ve öğrencilerin bu teknolojilerle düşünceli bir şekilde etkileşim kurmalarını sağlar. Öğrenciler, güncel YZ araçlarıyla pratik deneyim kazanarak, şehir planlaması alanında YZ'nin sunabileceği dönüştürücü olanakları keşfetme ve kullanma yeteneği kazanır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Yapay Zekaya Giriş: Tanımlar ve Ana Kavramlar |
| 2 | Yapay Zekanın Tarihsel Gelişimi: Dönüm Noktaları ve Çığır Açanlar |
| 3 | Yapay Zekada Etik Kaygılar |
| 4 | Yapay Zeka Türleri: Dar YZ, Genel YZ ve Süper YZ |
| 5 | Planlama ve Kentsel Tasarımda Yapay Zeka: Vaka Çalışmaları ve Uygulamalar |
| 6 | İstem Yazımının Temelleri |
| 7 | Görsel Üretken Yapay Zeka: MidJourney |
| 8 | Görsel Üretken Yapay Zeka: Dream Studio/Stable Diffusion |
| 9 | Görsel Üretken Yapay Zeka: Dall-E |
| 10 | Yazıdan yazıya YZ: OpenAI ChatGPT |
| 11 | Yazıdan yazıya YZ: Microsoft CoPilot |
| 12 | Grup Çalışması: Şehircilik için Yapay Zeka Uygulamaları |
| 13 | Grup Çalışması: Sunumlar & Bireysel Kritik Oturumu 2 / Final Projesi |
| 14 | Ders Özeti ve Yapay Zekanın Geleceği |
| |
| Kaynaklar: |
| As, I., Basu, P., & Talwar, P. (2022). Artificial Intelligence in Urban Planning and Design. Elsevier.
Cugurullo, F., Caprotti, F., Cook, M., Karvonen, A., McGuirk, P., & Marvin, S. (2024). Artificial Intelligence and the City: Urbanistic Perspectives on AI. Routledge. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Stragies. Oxford University Press. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Öğrenciler, ChatGPT ve MidJourney gibi çeşitli YZ araçları ve platformları kullanarak, bu araçların şehir planlamasındaki uygulamalarını keşfetmeye teşvik edilmektedir. İnternet bağlantısına sahip bir bilgisayara erişim gereklidir. Öğrenciler, bu araçları kullanırken fikri mülkiyet haklarına saygı göstermek ve veri gizliliğini korumak da dahil olmak üzere etik kurallara uymak zorundadır. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 5 | %30 |
| Midterm Exam | 1 | %20 |
| Oral Presentation | 1 | %10 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |