| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Yapay Zeka ile Tanışmak - Mimarlar için bir Giriş | ARCH 291 | | | 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. Temel yapay zeka kavramlarını ve terminolojisini (makine öğrenimi, üretken yapay zeka, sinir ağları, büyük dil modelleri) anlamak. |
| 2. Yapay zeka entegrasyonunun mimarlık teorisi ve pratiğine etkilerini eleştirel olarak değerlendirme becerisi. |
| 3. Yapay zekanın yapılı çevrede kullanımıyla ilgili etik ve felsefi düşüncelerin belirlenmesi ve tartışılması. |
| 4. Mimarlıkta yapay zeka modellerinin dahil olduğu başlıca örnek uygulamaları keşfetme ve araştırma becerisi. |
| 5. Atölye görevleri aracılığıyla (hem insan hem de insan olmayan katılımcılarla) iş birliği becerilerinin geliştirilmesi. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu giriş niteliğindeki ders, yapay zeka (AI) ve mimarlığın ortaya çıkan kesişim noktalarını inceleyerek ilgili teorik tartışmaları uygulamadaki keşiflerle birleştirmeyi amaçlar. Öğrenciler AI kavramları hakkında temel bilgi edinir, mimari uygulama için bunların etkilerini anlar ve insan - yapay zeka işbirliğinde gerçekleşen uygulamalar deneyimler. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Ders kapsamında, LLM ve GAN modelleri başta olmak üzere, güncel üretken yapay zeka modelleri ile beraber çalışılacaktır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Yapay Zeka Kavramlarına Giriş: Tarihsel Bir Genel Bakış ve Temel Terimler |
| 2 | Yapay Zeka Kavramlarına Giriş: Makine Öğrenimini ve Sinir Ağlarını Anlamak |
| 3 | Yapay Zeka Kavramlarına Giriş: Etik, Önyargı, Zihin Felsefesi ve Yapay Zeka |
| 4 | Üretken Yapay Zeka: Genel Bakış ve Uygulamalar |
| 5 | Üretken Yapay Zeka: NLP ve Büyük Dil Modelleri |
| 6 | Üretken Yapay Zeka: Metinden Görsele Modeller |
| 7 | Mimari Tasarımda Yapay Zeka: Dijital Tasarımın Kısa Tarihi, Uygulamada Güncel Durum |
| 8 | Mimarlıkta Yapay Zeka: Örneklerin İncelenmesi |
| 9 | Dönem Sonu Projesinin Tanıtımı |
| 10 | Atölye: Projenin Geliştirilmesi ve Sunumlar |
| 11 | Atölye: Projenin Geliştirilmesi ve Sunumlar |
| 12 | Atölye: Projenin Geliştirilmesi ve Sunumlar |
| 13 | Atölye: Projenin Geliştirilmesi ve Sunumlar |
| 14 | Dönem Sonu Sunumları ve Sergi |
| |
| Kaynaklar: |
| None |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Neil Leach, Architecture in the Age of Artificial Intelligence: An Introduction to AI for Architects Bloomsbury, 2022
Matias del Campo & Neil Leach (eds), Architectural Design Special Issue: Machine Hallucinations: Architecture and Artificial Intelligence 92:3, Wiley, 2022
Stanislas Chaillou, Artificial Intelligence and Architecture: From Research to Practice, Birkhauser, 2022
Phil Bernstein, Machine Learning: Architecture in the age of Artificial Intelligence, RIBA Publishing, 2022
Bernard Marr, Generative AI in Practice, Wiley, 2024
|
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Ders, temel YZ kavramlarını ve bunların mimari uygulamayla ilişkisini tanıtmak için kurgulanmış haftalık ders konularıyla yapılandırılacaktır. Bunlar, YZ modelleriyle deneysel olasılıklar sunan bir atölye çalışması ve gerçek dünya tasarım süreçleriyle kısmen ilişkilendirilebilen uygulamalar ile desteklenecektir. İlk üç dersin sonunda üç test yapılacaktır. Ve dönem sonu için bir proje dersin son beş haftasındaki süreçte bölümlerle değerlendirilecektir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Test/Quiz/Kısa Sınav | 3 | %30 |
| Vaka İncelemesi | 1 | %20 |
| Proje | 1 | %50 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Karmaşık tasarım problemlerini, analitik ve yaratıcı düşünceyle ele alarak, araştırma temelli, işlevsel, bağlama özgü ve özgün çözümler geliştirebilir ve bu çözümleri çeşitli iletişim araçlarıyla ifade edebilir. | 2 |
| 2 | Mimarlık tarihini, kuramlarını, kültürel ve sanatsal bağlamları ile kültürel miras ve koruma bilincini eleştirel olarak değerlendirerek çağdaş tasarım kararlarını bu birikim doğrultusunda yönlendirebilir. | 1 |
| 3 | Doğal çevre, topografya, iklimsel koşullar, toplumsal gereksinimler gibi fiziksel ve sosyal bağlamlar arasındaki ilişkileri analiz ederek sürdürülebilir, kapsayıcı ve çevreye duyarlı kentsel ve kırsal yapılı çevreler için mimari çözümler geliştirebilir. | 0 |
| 4 | Yapım sistemleri, malzeme, bina servisleri ile çevresel performans kriterlerini mimari tasarımla bütünleştirerek güvenli, uygulanabilir ve yenilikçi çözümler oluşturabilir. | 1 |
| 5 | Mimarlık mesleğine ilişkin yasal, ekonomik ve etik sorumlulukları kavrayarak proje geliştirme, proje yönetimi ve iş birliği süreçlerini yürütebilir. | 2 |
| 6 | Çok disiplinli bilgi alanlarını bütünleştirebilir ve güncel teknolojiler kullanarak karmaşık tasarım problemlerine kapsamlı çözümler geliştirebilir; kendi tasarım yaklaşımını eleştirel biçimde değerlendirebilir ve öz öğrenim alışkanlıkları kazanabilir. | 4 |