Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi, bir makinenin veriden kural çıkarmasını, yani örneklere bakarak bir işi yapmayı öğrenmesini konu edinen dört yıllık bir lisans programıdır. Alanın kamusal çerçevesine değen metinlerden biri 3254 sayılı kanundur. Bu rehber puan vermez.
- Puan türü
- SAY
- Seviye
- Lisans
- Süre
- 4 yıl
- ÖSYM 2025 taban
- 181,87–427,43
- Üniversite
- 14
- Genel kontenjan
- 461
- Meslek çıktısı
- 8
Taban puanlar ÖSYM'nin 2025 yerleştirme sonuçlarından alınmıştır; başarı sıralaması içermez ve her yıl değişir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Nedir?
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi, bir makinenin önceden yazılmış kuralları uygulamakla kalmayıp veriden kural çıkarmasını, yani örneklere bakarak bir işi yapmayı öğrenmesini konu edinen dört yıllık bir lisans programıdır. Alanın çekirdeğinde tek bir soru vardır: elimizdeki ölçümlerden, kayıtlardan, metinlerden ve görüntülerden hangi düzenlilik çıkarılabilir ve bu düzenlilik daha önce görülmemiş yeni bir örnek üzerinde ne kadar güvenle kullanılabilir. Programın bütün dersleri bu sorunun bir yanını tutar.
Alanın birinci ayağı matematiktir. Analiz, doğrusal cebir, ayrık matematik, olasılık ve istatistik bu ayağın konularıdır. Bir öğrenme yöntemi sonuçta bir eniyileme işlemidir; vektör, matris, türev, dağılım ve beklenen değer dili bilinmediğinde yöntem bir kara kutuya dönüşür ve mezun hazır bir aracın düğmelerini çeviren kişiye indirgenir. Bu alanda matematik bir giriş engeli değil, işin kendisidir.
İkinci ayak programlama ve algoritmadır. Programlamaya giriş, veri yapıları, algoritma tasarımı ve çözümlemesi, nesneye yönelik programlama ve hesaplama karmaşıklığı bu ayağın konularıdır. Bir modelin kâğıt üzerinde doğru olması yetmez; makul bir sürede çalışması, bellekte durması ve başka bir sistemin içine yerleşebilmesi gerekir. Bu ayak alanı bir matematik ya da istatistik programından ayıran şeydir.
Üçüncü ayak öğrenme yöntemlerinin kendisidir. Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, sınıflandırma ve bağlanım, karar ağaçları ve topluluk yöntemleri, kümeleme, boyut indirgeme, yapay sinir ağları ve derin öğrenme bu ayağın konularıdır. Bu ayakta öğrenilen en önemli şey yöntemlerin adları değildir; bir modelin ne zaman gerçekten öğrendiğini, ne zaman yalnızca eldeki veriyi ezberlediğini ayırt etme alışkanlığıdır. Aşırı öğrenme, doğrulama düzeni ve ölçüt seçimi bu alanın gündelik meselesidir.
Dördüncü ayak veri tarafıdır. Veri tabanları, veri toplama ve temizleme, eksik ve bozuk kaydın ele alınması, öznitelik çıkarımı, büyük ölçekli veri işleme ve veri görselleştirme bu ayağın konularıdır. Sahada geçen zamanın büyük bölümü modelin kendisine değil, verinin kullanılabilir hâle getirilmesine gider; bu gerçeği baştan bilmek alanla kurulan ilişkiyi sağlıklı kılar.
Beşinci ayak uygulama alanlarıdır. Bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, konuşma ve ses işleme, zaman serileri ve tahmin, öneri sistemleri, pekiştirmeli öğrenme ve robotik bu ayağın konularıdır. Aynı matematiksel çekirdek burada birbirinden çok farklı işlere bağlanır: bir görüntüdeki nesneyi bulmak, bir metnin konusunu çıkarmak, bir ölçüm dizisinin yarınki değerini kestirmek ya da bir aracın hareketini planlamak.
Altıncı ayak alanın toplumsal ve hukuksal tarafıdır. Okunan ders planı daha ikinci yarıyılda "Ethics Artificial Intelligence" adlı bir dersi yayımlamaktadır; yani etik tartışması bu alanda son yılın süsü değil, temel derslerin yanında duran bir çizgidir. Bir modelin kimin verisiyle kurulduğu, hangi grupta daha çok yanıldığı, kararının açıklanabilir olup olmadığı ve verinin toplanmasının hangi izinlere bağlı olduğu bu ayağın sorularıdır.
Bu altı ayak alanı hem hesaplama hem de matematik tarafına yakın kılar. Yazılımın mühendisliğine bütün olarak bakmak isteyen öğrenci için [bilgisayar mühendisliği](/bolum/bilgisayar-muhendisligi) ve [yazılım mühendisliği](/bolum/yazilim-muhendisligi), yöntemin matematiksel tarafına ilgi duyan öğrenci için [matematik](/bolum/matematik) ve [istatistik](/bolum/istatistik), verinin çözümlenmesi tarafına ilgi duyan öğrenci için [veri bilimi ve analitiği](/bolum/veri-bilimi-ve-analitigi), makinenin hareket eden tarafına ilgi duyan öğrenci için [robotik ve yapay zeka](/bolum/robotik-ve-yapay-zeka) bu alanın komşularıdır.
Alanın Kamusal Çerçevesi: 3254 Sayılı Kanun
Bu alanın en eski ve en büyük kamusal uygulama sahalarından biri ölçüm ve tahmindir: bir ölçüm ağı kurulur, düzenli gözlem kaydı üretilir ve bu kayıttan geleceğe yönelik bir kestirim çıkarılır. Türkiye'de bu işin kamusal düzenini kuran metinlerden biri 3254 sayılı kanundur. Kanunun adı kaynakta "METEOROLOJİ HİZMETLERİ HAKKINDA KANUN" olarak yayımlanmıştır. Künyede kanun numarası "3254" ve kabul tarihi "8/1/1986" değerleriyle yer alır; Resmî Gazete künyesi "Tarih : 14/1/1986 Sayı : 18988" ve Düstur künyesi "Tertip : 5 Cilt : 35 Sayfa : 126" biçiminde okunmuştur.
Kanunun birinci maddesinin yerinde kaynakta bir mülga ibaresi bulunmaktadır ve bu ibare şöyledir: "(Mülga: 2/7/2018-KHK-703/79 md.)". Bu nedenle kanunun amaç ya da kapsam çerçevesi bu rehberde birinci maddeden aktarılmamıştır; aşağıda aktarılan malzemenin tamamı daha ileri maddelerin gövdelerinden gelmektedir. Bu rehber kanunun bugünkü teşkilat düzeninin ne olduğu konusunda bir anlatı kurmaz.
Yirmi yedinci maddenin gövdesi bu alan bakımından en anlamlı bölümdür ve kaynakta şöyle yayımlanmıştır: "Özel ve kamu kuruluşları gerekli görülen hallerde Meteoroloji Genel Müdürlüğünden yazılı izin almak ve rasat kayıtlarını her ayın sonunda Genel Müdürlüğe göndermek suretiyle protokola bağlı olarak istasyon açabilirler. Bu rasatlar Genel Müdürlüğün kontrolünden geçmeden izinsiz olarak hiçbir şekilde yayınlanamaz. Eğitim kurumları da öğretim ve eğitimle ilgili meteorolojik rasatları yapabilirler; ancak bu rasatlar Meteoroloji Genel Müdürlüğünün izni olmadan hiçbir suretle yayınlanamaz." Bu madde bir veri rejimi kurar: ölçüm istasyonunun kimin tarafından ve hangi izinle açılabileceği, kaydın nereye ve hangi düzenle akacağı ve verinin hangi denetimden geçmeden yayımlanamayacağı burada belirlenmiştir.
Yirmi sekizinci maddenin gövdesi çıktının kamuya ulaştırılmasına ilişkindir: "Türkiye radyo ve televizyon yayınlarında yurt içi ve yurt dışı meteoroloji yayınlarına muayyen saatler ayrılır." Otuzuncu maddenin gövdesinin yalnızca doğrulanabilen ilk bölümü şöyledir ve bu alıntı, cümle tamamlanmadan "açılabilir" sözcüğünde kesilmektedir: "Meteoroloji Genel Müdürlüğü tarafından kamu kurum ve kuruluşları bünyesinde ilgili bakanlık ve kuruluşlarıyla anlaşmak suretiyle ve rasat hizmetlerini yapmak üzere meteoroloji istasyonları açılabilir". Kanunun yürürlük ve yürütme maddeleri de doğrulanmıştır: otuz dördüncü maddenin gövdesi "Bu Kanun yayımı tarihinde yürürlüğe girer.", otuz beşinci maddenin gövdesi ise "Bu Kanun hükümlerini Bakanlar Kurulu yürütür." biçimindedir.
Buradan çıkarılması gereken sonuç şudur: bir makine öğrenmesi mezununun tahmin modeli kurarken kullandığı ölçüm verisinin kim tarafından toplanabileceği, hangi merkeze akacağı ve hangi izinle yayımlanabileceği kamusal olarak belirlenmiş bir konudur. Modelin girdisi olan veri, hukuken sahipsiz bir malzeme değildir. Buna karşılık burada açıkça yazılması gereken bir sınır vardır: bu kanun yapay zekâyı ya da makine öğrenmesini düzenlemez ve bu rehberde öyle bir iddia yoktur. Doğrulanan hükümler idarîdir; izin, kayıt gönderme, yayın denetimi ve yayın saati düzenlemektedir. Bu rehber kanun metninde model, algoritma ya da otomatik işleme gibi kavramların bulunup bulunmadığı konusunda bir iddia kurmaz; yalnızca böyle bir ibarenin iki okumada teyit edilmediğini kaydeder. Kanunun bu programı, bu programın ders planını ya da mezununun görev tanımını düzenlediği yönünde de hiçbir iddia kurulmamıştır.
Bu başlıkta bilerek eksik bırakılanlar şunlardır. Kanunun metni üç ayrı okumayla çekilmiş, yalnızca en az iki okumada harfi harfine aynı çıkan satırlar alıntılanmıştır. Kanunun adı yalnızca harf dizisi düzeyinde iki okumada doğrulanmıştır; adın basılı satır biçimi doğrulanmamıştır, çünkü bir okuma adın sonunda dipnot rakamları görmüş, diğeri görmemiştir. Bu nedenle adın kaynakta rakamlı mı rakamsız mı basıldığı bu rehberde karara bağlanmamış, rakam dizisi kanun adının parçası olarak yazılmamış ve adın rakamsız basıldığı yönünde olumsuz bir iddia da kurulmamıştır. Kanunun MADDE 1 gövdesinde bir mülga şerhi bulunmaktadır; bu kaydın dayandığı canlı madde gövdeleri birinci madde değil, yirmi yedinci, yirmi sekizinci, otuzuncu, otuz dördüncü ve otuz beşinci maddelerdir. Künye satırlarının biçimi düşürülmüş, yalnızca değerleri aktarılmıştır. Maddelerin kenar başlıkları hiçbir okumada birebir gelmediği için hiçbir kenar başlığı yazılmamıştır. İkinci, üçüncü ve dördüncü maddelerin mülga ibareleri tek okumada kaldığı için düşürülmüştür. Otuzuncu maddenin cümlesinin devamı yalnızca tek bir okumada göründüğü için alınmamıştır; bu düşürülen bölüm alanla en güçlü sözcük bağını kuran bölüm olmasına karşın bilinçli olarak dışarıda bırakılmıştır. Hangi maddelerin yürürlükte olduğuna dair topluca bir ifade, okumanın kendi özeti olduğu için kaynak metin sayılmamış ve kullanılmamıştır. Bu maddelerin ve ibarelerin kanunda bulunup bulunmadığına dair hiçbir olumsuz iddia kurulmamıştır; yalnızca iki okumada birebir teyit edilemedikleri kaydedilmiştir. Doğrulamanın güvence düzeyi "iki okumada aynı" ile sınırlıdır; belge metne dönüştürülürken oluşmuş bir bozulmanın her okumada aynı biçimde görünebileceği bilinmektedir. Kanunun güncel hâli için kaynak listesindeki bağlantıya bakılmalıdır.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi ile Yakın Alanlar Aynı Şey Değil
Bu program birkaç alanla karıştırılır. En sık karıştığı yer klasik bilgisayar programlarıdır. [Bilgisayar mühendisliği](/bolum/bilgisayar-muhendisligi) hesaplama sisteminin bütününü, işletim sisteminden ağa ve donanıma kadar ele alır; [yazılım mühendisliği](/bolum/yazilim-muhendisligi) büyük bir yazılımın tasarlanması, sınanması ve sürdürülmesi düzenine bakar. Bu program ise ağırlığını veriden öğrenen yöntemlerin matematiğine ve bu yöntemlerin uygulanmasına verir. Üç program da programlama öğretir, ama sorusu aynı değildir.
İkinci karışma noktası sayısal temel programlardır. [Matematik](/bolum/matematik) ve [istatistik](/bolum/istatistik) yöntemin kendisini kuram tarafından kurar; [ekonometri](/bolum/ekonometri) aynı araçları ekonomik veriye, [aktüerya bilimleri](/bolum/aktuerya-bilimleri) ise risk ve sigorta hesabına yöneltir. Bu program bu araçları kullanır ama hedefi kuramın kendisi değil, çalışan bir öğrenme sisteminin kurulmasıdır.
Üçüncü karışma noktası veri programlarıdır. [Veri bilimi ve analitiği](/bolum/veri-bilimi-ve-analitigi) veriden karar çıkarma sürecinin bütününe, [yönetim bilişim sistemleri](/bolum/yonetim-bilisim-sistemleri) ve [bilişim sistemleri mühendisliği](/bolum/bilisim-sistemleri-muhendisligi) kurumun bilgi düzeninin kurulmasına bakar. İki yıllık yoldan veri tarafına girmek isteyen öğrenci için [büyük veri analistliği](/bolum/buyuk-veri-analistligi) ve [yapay zeka operatörlüğü](/bolum/yapay-zeka-operatorlugu) ayrı yollardır; bunlar lisans programının yerine geçmez, kendi düzeyinde ayrı birer programdır.
Dördüncü karışma noktası makinenin hareket eden tarafıdır. [Robotik ve yapay zeka](/bolum/robotik-ve-yapay-zeka) yazılım ile fiziksel sistemin birleştiği yere, [mekatronik mühendisliği](/bolum/mekatronik-muhendisligi) ve [mekatronik](/bolum/mekatronik) makine ile elektroniğin kesişimine, [kontrol ve otomasyon teknolojisi](/bolum/kontrol-ve-otomasyon-teknolojisi) ve [otonom sistemler teknikerliği](/bolum/otonom-sistemler-teknikerligi) ise otomatik denetim düzeninin uygulanmasına bakar. Bu programın mezunu bu sistemlerin karar veren katmanına daha yakındır.
Beşinci karışma noktası donanım ve haberleşme tarafıdır. [Elektrik elektronik mühendisliği](/bolum/elektrik-elektronik-muhendisligi) ve [elektronik ve haberleşme mühendisliği](/bolum/elektronik-ve-haberlesme-muhendisligi) işaretin ve devrenin kendisine, [endüstri mühendisliği](/bolum/endustri-muhendisligi) ise sistemin eniyilenmesine bakar. Bu programın eniyileme dersleriyle endüstri mühendisliğinin yöntemleri kesişir, ancak uygulama bağlamı farklıdır.
Altıncı karışma noktası güvenlik programlarıdır. [Siber güvenlik](/bolum/siber-guvenlik), [bilgi güvenliği teknolojisi](/bolum/bilgi-guvenligi-teknolojisi) ve [bilişim güvenliği teknolojisi](/bolum/bilisim-guvenligi-teknolojisi) sistemin saldırıya karşı korunmasına bakar. Bu program modelin kendisinin yanıltılabilirliğine değinir, ama güvenlik alanının bütününü kapsamaz.
Bir Üniversitenin Ders Planı: Çukurova Üniversitesi
Bu programın somut bir örneği için Çukurova Üniversitesi'nin ders planı sayfası okundu. Bu programda üniversitenin adı sayfanın kendi metninde açıkça yayımlanmaktadır; sayfada "Çukurova Üniversitesi" adı ve programı yürüten birim olarak "Fen-Edebiyat Fakültesi" adı yazılıdır. Buradaki üniversite adı bir çıkarım değil, sayfanın kendi bilgisidir ve ikinci okumada adın sayfada birden çok yerde göründüğü doğrulanmıştır. Sayfa program adını "Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (İngilizce)" olarak yayımlar ve bu ad iki okumada birebir aynı çıkmıştır.
Burada bir uyarı gereklidir: bu sayfada yalnızca iki yarıyıl yayımlanmıştır. Sayfadaki yarıyıl başlıklarının yazımı iki okuma arasında ayrışmış, aşağıda ikinci okumanın birebir alıntısı kullanılmıştır. Ders adları sayfada İngilizce yayımlanmıştır ve bu rehberde çevrilmemiş, sayfadaki yazımıyla bırakılmıştır.
"1. Yarıyıl Yılı Ders Planı" başlığı altındaki dersler Mathematics I, General Physics I, Linear Algebra, Algorithms and Programming I, Academic Oral Presentation ve Introduction to Computer Science olarak yayımlanmıştır. İlk yarıyıl alanın matematik tabanını doğrudan açar: analiz dersinin yanında doğrusal cebir daha birinci dönemde plana girer ki bu, öğrenme yöntemlerinin dilini kuran derstir. Aynı yarıyılda hem bir programlama dersi hem de bilgisayar bilimine giriş dersi bulunmaktadır; yani alanın hesaplama tarafı da ilk dönemden başlar. Akademik sözlü sunum dersinin ilk yarıyılda yer alması, bu alanda çalışmanın anlatılmasının da bir beceri olarak ele alındığını göstermektedir.
"2. Yarıyıl Yılı Ders Planı" başlığı altındaki dersler Mathematics II, General Physics II, Discrete Mathematics, Algorithms and Programming II, Technical Writing ve Ethics Artificial Intelligence olarak yayımlanmıştır. İkinci yarıyıl matematik ve programlama çizgilerini sürdürürken ayrık matematiği ekler; bu ders algoritma çözümlemesinin ve mantığın tabanıdır. Aynı yarıyılda yapay zekâ etiğine ayrılmış bir ders bulunmaktadır ve bu dersin daha birinci sınıfta plana girmesi bu planın belirgin bir tercihidir. Teknik yazım dersi ise sunum dersini yazılı tarafta tamamlar.
Bu başlıkta bilerek eksik bırakılanlar şunlardır. Bu sayfada yalnızca iki yarıyıl yayımlanmıştır ve yukarıda aktarılan on iki ders adı bu iki yarıyılın tamamıdır; üçüncüden sekizinci yarıyıla kadar olan dönemler bu sayfada yayımlanmadığı için raporlanmamış ve bu yarıyıllara ilişkin hiçbir çıkarım yapılmamıştır. Bu rehber sayfanın yayımlamadığı yarıyıllarda hangi derslerin bulunduğu konusunda hiçbir iddia kurmaz. Üniversite adı sayfada yazılıdır; alan adından yapılmış bir çıkarım değildir ve bu ayrım burada açıkça belirtilmektedir. Öğretim düzeyi ise sayfada yazılı olarak iki okumayla doğrulanamamıştır: birinci okuma sayfada "Lisans" ifadesinin bulunduğunu bildirmiş, ikinci okuma düzey sorusunu yanıtlamamıştır. Sayfada yalnızca iki yarıyıl yayımlandığı için yarıyıl sayısından da bir düzey çıkarımı yapılamaz. Dolayısıyla bu rehberdeki öğretim düzeyi bu sayfanın doğrulanmış bilgisine dayandırılmamıştır ve sayfanın düzey ifadesi yayımlayıp yayımlamadığı konusunda olumsuz bir iddia da kurulmamıştır. Ders adları sayfada İngilizce yayımlanmıştır ve çevrilmemiştir; bu nedenle "Ethics Artificial Intelligence" adı da sayfadaki hâliyle bırakılmış, sözcük sırası düzeltilmemiştir. Yarıyıl başlıklarının yazımı iki okumada ayrıştığı için ayrışma işaretlenmiş ve ikinci okumanın birebir alıntısı kullanılmıştır; birinci okumanın bildirdiği başlık biçimi düşürülmüştür. Hangi derslerin zorunlu hangilerinin seçmeli olduğu bu okumalarda ayırt edilebilir biçimde yayımlanmadığı için bu ayrım yapılmamıştır. Ders kodları, kredi ve iş yükü değerleri bu rehberde hiçbir yerde verilmez. Sayfa bir puan türü yayımlamamaktadır; bu rehberdeki puan türü bu sayfaya dayandırılmamıştır. Bu plan tek bir üniversitenin planıdır ve diğer üniversitelerin planları için hiçbir şey söylemez.
Mezunlar Ne İş Yapar?
Bu programın mezununun ilk ve en görünür çalışma alanı yazılım ve teknoloji şirketlerinin model geliştiren ekipleridir. Bir işin veriye dönüştürülmesi, uygun yöntemin seçilmesi, modelin kurulması, ölçülmesi ve bir ürünün içine yerleştirilmesi bu işin gündelik gövdesidir. Bu tarafta çalışan kişi hem matematiğin hem de yazılım mühendisliğinin diliyle aynı anda ilgilenir.
İkinci alan verinin kendisidir. Veri kaynaklarının bir araya getirilmesi, akışların kurulması, kayıtların temizlenmesi ve modele girecek özniteliklerin hazırlanması ayrı bir uzmanlık hâline gelmiştir. Bu tarafta model kurmaktan çok, modelin beslendiği düzeni ayakta tutmak esastır.
Üçüncü alan dil ve görüntü uygulamalarıdır. Metnin sınıflandırılması, çeviri ve özetleme sistemleri, konuşmanın yazıya dönüştürülmesi, görüntüden nesne ve kusur bulunması ile tıbbi görüntülerin çözümlenmesine yardımcı sistemler bu tarafa girer. Bu tarafta alan bilgisi olan kişiyle birlikte çalışmak kuraldır; mezun tek başına o alanın uzmanı değildir.
Dördüncü alan tahmin ve erken uyarı sistemleridir. Ölçüm ağlarından gelen zaman serilerinin çözümlenmesi, talep ve yük kestirimi, arıza ve bakım öngörüsü ile doğa olaylarına ilişkin tahmin çalışmaları bu tarafa girer. Bu rehberin kamusal çerçeve başlığında ele alınan ölçüm ve yayın rejimi tam olarak bu çalışma alanının hukuksal zeminidir.
Beşinci alan endüstri ve otomasyon tarafıdır. Üretim hattında görüntüyle kalite denetimi, süreç eniyilemesi, robot ve otonom araç sistemlerinin karar katmanı ile enerji ve lojistik ağlarının planlanması bu tarafa girer. Altıncı alan finans, sigorta ve risk tarafıdır; puanlama, sahtecilik tespiti ve portföy çözümlemesi gibi işler bu tarafta yürür.
Yedinci alan akademik yoldur; yüksek lisans ve doktora ile yöntem geliştiren tarafta kalmak bu alanda olağan bir yoldur ve alanın kuramsal derinliği bunu destekler. Kamu kurumlarında ve araştırma kuruluşlarında çalışmanın kendi giriş koşulları vardır ve bu rehber o koşullar hakkında bir iddia kurmaz. Alanda bazı görevlerin belirli belge, yetki ya da oda kaydı şartlarına bağlı olduğu bilinmekle birlikte, bu rehber hangi görevin hangi şarta bağlı olduğu konusunda bir iddia kurmamaktadır; bu bilgi ilgili mevzuattan ve yetkili kurumdan öğrenilmelidir.
Bu rehber hiçbir iş için ücret aralığı, işe girme oranı ya da kariyer hızı vermez. Bunlar şirketin büyüklüğüne, bölgeye, çalışılan alt alana ve kişinin kendi birikimine göre değişir; bu rehberin kaynakları bu tür sayıları yayımlamamaktadır.
Kimler Tercih Etmeli?
Bu programı düşünen öğrencinin kendine sorması gereken ilk soru şudur: matematikle uzun süre baş başa kalmaya razı mısınız? Bu alanda matematik bir engel değil, günlük araçtır. Okunan planın daha ilk yarıyılında analiz ve doğrusal cebir, ikinci yarıyılında ayrık matematik yer almaktadır. Bu derslerle arası iyi olmayan bir öğrenci alanın çekirdeğinde zorlanır ve hazır araçların kullanıcısı olmakla yetinmek zorunda kalır.
İkinci soru programlamayla ilgilidir. Bu alanda fikir kodla denenir; bir yöntemi anlamanın en kısa yolu onu yazmaktır. Okunan planda programlama ve algoritma çizgisi ilk iki yarıyılda kesintisiz sürer. Kod yazmayı sevmeyen ama yapay zekâya ilgi duyan bir öğrenci için bu alan yorucu olabilir.
Üçüncü soru sabırla ilgilidir. Bu işin büyük bölümü veriyi düzeltmek, denemeleri yeniden kurmak ve başarısız sonuçları kaydetmekle geçer. Bir modelin ilk denemede çalışması istisnadır. Hızlı ve gösterişli sonuç bekleyen bir öğrenci için alanın gerçek ritmi hayal kırıklığı yaratabilir.
Dördüncü soru İngilizceyle ilgilidir. Okunan sayfada program adının yanında bu programın İngilizce yürütüldüğünü belirten bir ibare bulunmaktadır ve ders adları sayfada İngilizce yayımlanmıştır. Bunun ötesinde alanın kaynakları, belgeleri ve tartışması büyük ölçüde İngilizce üretilir. Bu rehber bir dil hazırlık düzeni bulunup bulunmadığı konusunda bir iddia kurmaz; bu, tercihten önce ilgili üniversiteye sorulmalıdır.
Beşinci soru sorumlulukla ilgilidir. Bu alanın ürettiği sistemler insanlar hakkında karar verir ya da kararı etkiler. Okunan planın ikinci yarıyılında etik dersinin bulunması bu sorumluluğun alanın kendi müfredatında yer aldığını göstermektedir. Bir modelin kimin verisiyle kurulduğunu, kimde daha çok yanıldığını ve kararının açıklanabilirliğini sorma alışkanlığı olmayan bir öğrenci bu alanda teknik olarak yeterli ama mesleki olarak eksik kalır. Son olarak bu alanın hızlı değiştiği ve mezuniyetten sonra da öğrenmeye devam etmeyi gerektirdiği baştan bilinmelidir.
Tercih Öncesi Notlar
Birinci not: Bu programın adı üniversiteler arasında farklılaşmaktadır. Yakın bir içerik yapay zeka ve makine öğrenmesi, yapay zeka mühendisliği, yapay zeka ve veri mühendisliği, veri bilimi ya da bilgisayar mühendisliğinin bir yapay zeka programı başlıklarıyla açılabilmekte ve bu adların altındaki ders planları birbirinden belirgin biçimde ayrışabilmektedir. Ayrıca bu adlar ayrı programlardır ve birinin planı diğeri için bilgi vermez. Tercih listesi yapılırken adın değil, ilgili üniversitenin kendi ders planının okunması gerekir.
İkinci not: Programın hangi fakültede yürütüldüğü sorulmaya değer. Bu rehberde okunan plan bir fen-edebiyat fakültesi bünyesinde yayımlanmıştır; aynı ada sahip programlar başka üniversitelerde mühendislik fakültesi bünyesinde de bulunabilmektedir. Fakültenin farkı ders planının ağırlığına yansır: temel bilim tarafı ağır basan bir plan ile mühendislik tasarımı tarafı ağır basan bir plan aynı mezun profilini üretmez. Bu ayrım tercihten önce planın kendisinden okunmalıdır.
Üçüncü not: Yayımlanmış plan bilgisinin sınırı hesaba katılmalıdır. Bu rehberde okunan sayfa yalnızca iki yarıyıl yayımlamaktadır; sonraki yarıyıllar bu sayfada bulunmamaktadır. Tercih öncesinde bir programın sekiz yarıyılının tamamının yayımlandığı bir kaynak aramak, seçmeli havuzların genişliğini görmek ve laboratuvar ile hesaplama imkânlarını, staj ya da bitirme projesi düzenini ayrıca sormak gerekir. Bu rehber okunmayan yarıyıllar hakkında hiçbir şey söylemez.
Dördüncü not: Yazılımın ve hesaplamanın bütününe ilgi duyan öğrenci için [bilgisayar mühendisliği](/bolum/bilgisayar-muhendisligi), [yazılım mühendisliği](/bolum/yazilim-muhendisligi), [bilişim sistemleri mühendisliği](/bolum/bilisim-sistemleri-muhendisligi); yöntemin matematiksel tarafına ilgi duyan öğrenci için [matematik](/bolum/matematik), [istatistik](/bolum/istatistik), [fizik](/bolum/fizik), [ekonometri](/bolum/ekonometri) ve [aktüerya bilimleri](/bolum/aktuerya-bilimleri); verinin çözümlenmesi ve yönetilmesi tarafına ilgi duyan öğrenci için [veri bilimi ve analitiği](/bolum/veri-bilimi-ve-analitigi), [yönetim bilişim sistemleri](/bolum/yonetim-bilisim-sistemleri) ve [büyük veri analistliği](/bolum/buyuk-veri-analistligi); iki yıllık bir yoldan bilişime girmek isteyen öğrenci için [bilgisayar programcılığı](/bolum/bilgisayar-programciligi), [yazılım geliştirme](/bolum/yazilim-gelistirme), [internet ve ağ teknolojileri](/bolum/internet-ve-ag-teknolojileri), [bulut bilişim operatörlüğü](/bolum/bulut-bilisim-operatorlugu) ve [yapay zeka operatörlüğü](/bolum/yapay-zeka-operatorlugu); makinenin hareket eden tarafına ilgi duyan öğrenci için [robotik ve yapay zeka](/bolum/robotik-ve-yapay-zeka), [mekatronik mühendisliği](/bolum/mekatronik-muhendisligi), [mekatronik](/bolum/mekatronik), [kontrol ve otomasyon teknolojisi](/bolum/kontrol-ve-otomasyon-teknolojisi), [otonom sistemler teknikerliği](/bolum/otonom-sistemler-teknikerligi); donanım ve işaret tarafına ilgi duyan öğrenci için [elektrik elektronik mühendisliği](/bolum/elektrik-elektronik-muhendisligi) ve [elektronik ve haberleşme mühendisliği](/bolum/elektronik-ve-haberlesme-muhendisligi); sistemin eniyilenmesine ilgi duyan öğrenci için [endüstri mühendisliği](/bolum/endustri-muhendisligi); güvenlik tarafına ilgi duyan öğrenci için [siber güvenlik](/bolum/siber-guvenlik), [bilgi güvenliği teknolojisi](/bolum/bilgi-guvenligi-teknolojisi) ve [bilişim güvenliği teknolojisi](/bolum/bilisim-guvenligi-teknolojisi); sağlık ve biyoloji uygulamalarına ilgi duyan öğrenci için [biyomedikal mühendisliği](/bolum/biyomedikal-muhendisligi) ve [moleküler biyoloji ve genetik](/bolum/molekuler-biyoloji-ve-genetik); konum verisine ilgi duyan öğrenci için [coğrafi bilgi sistemleri](/bolum/cografi-bilgi-sistemleri); insan davranışına ve düşünme biçimlerine ilgi duyan öğrenci için [psikoloji](/bolum/psikoloji) ve [felsefe](/bolum/felsefe); oyun ve etkileşim tarafına ilgi duyan öğrenci için [dijital oyun tasarımı](/bolum/dijital-oyun-tasarimi) ve [oyun geliştirme ve programlama](/bolum/oyun-gelistirme-ve-programlama) karşılaştırılmaya değer yollar oluşturur.
Beşinci not: Bu rehber bölümün ne olduğunu anlatır; hangi üniversiteye hangi puanla girileceğini anlatmaz. Taban puan, başarı sıralaması ve kontenjan her yıl değişir ve tek geçerli kaynağı ÖSYM tercih kılavuzu ile YÖK Atlas'tır. Bu sayfada bilerek puan, sıralama ya da maaş rakamı verilmiyor: eksik bilgi, yanlış bilgiden iyidir.
ÖSYM bu programı 14 üniversitede, 19 ayrı kontenjan satırında açtı. Aşağıdaki iki puan, bu programın ÖSYM'de yayımlanmış en yüksek ve en düşük taban puanıdır.
ÖSYM'nin bu tablolarında başarı sıralaması yoktur; sıralama için YÖK Atlas kullanılmalıdır. Taban puanlar geçmiş yılın sonucudur, her yıl değişir.
Bu rehber bilgilendirme amaçlıdır; müfredat ve koşullar üniversiteye göre değişir. Bölümün bulunduğu üniversiteler ile güncel taban puan, başarı sıralaması ve kontenjanlar için ÖSYM tercih kılavuzu ve YÖK Atlas esastır.