Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
Bilgisayar Mühendisliğinde Seçme Konular I | CENG 685 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
|
Ders Bilgileri |
Dersin Öğretim Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | |
Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
|
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
|
Dersin Tanımı:
Özel Konular dersleri en yenilikçi ve gelecek vaat eden araştırma yönlerimizden bazılarını kapsar. Bunlar genellikle geliştirmekte olduğumuz yeni derslerin prototipleridir. |
|
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Öğrenciler, ders ödevleri ve projelerinde destekleyici bir araç olarak üretken yapay zekâ (YZ) araçlarını kullanabilirler. Ancak bu araçlar, bağımsız çalışmanın yerine geçmemeli, yalnızca yardımcı olarak görülmelidir. Yapay zekâ tarafından üretilen bilgilerin ve kaynakların doğruluğunu kontrol etmek öğrencilerin sorumluluğundadır, çünkü:
Yapay zekâ araçları yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretebilir ve var olmayan kaynaklara atıfta bulunabilir.
Yapay zekâ tarafından üretilen içerikler, fikrî mülkiyetleri uygun şekilde atıfta bulunmadan kullanabilir ve bu durum etik sorunlara yol açabilir.
Yapay zekâ desteğiyle oluşturulan her türlü içerik veya kod, uygun şekilde kaynak gösterilerek referans verilmelidir.
Yapay zekâ tarafından üretilen içeriğin nasıl kaynak gösterileceği ile ilgili yönergeler için aşağıdaki kaynağa başvurabilirsiniz:
Chicago Atıf Sistemi – Yapay Zekâ İçeriklerinin Kaynak Gösterimi (https://www.chicagomanualofstyle.org/qanda/data/faq/topics/Documentation/faq0422.htm)
|
|
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
|
Hafta | Konu |
|
Kaynaklar: |
|
|
Diğer Kaynaklar: |
|
|
Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
Proje, Dönem Makalesi, Sunum, Sınav. |
|
Değerlendirme Sistemi: |
Yöntem | Adet | Katkı (%) |
|
|
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
Gerektirmiyor |
|