English
Fen Bilimleri Enstitüsü Yapay Zeka Tezli Yüksek Lisans

Kazanılan Derece

Yapay Zekada yüksek lisans derecesi, müfredat dahilinde alınması gereken zorunlu ve seçmeli tüm dersleri alan, seminer ve yüksek lisans tezini başarıyla tamamlayan öğrencilere verilir.

Kabul Koşulları

Yüksek lisans programına, yazılı sınav ve mülakat yapılarak öğrenci alınır. Yüksek lisans programlarına alınacak öğrenci sayıları ve aday öğrencilerde aranacak özellikler, her dönem başlamadan önce ilan edilir. Bu ilanda başvuru koşulları ve son başvuru tarihi, adayların mülakata alınacakları yer ve tarih belirtilir. Adaylar; ilanda belirtilen son başvuru tarihine kadar istenen belgeleri fen bilimleri enstitü müdürlüğüne başvuruda bulunurlar. Adayların kayıt işlemleri fen bilimleri enstitü müdürlüğünce düzenlenir ve yürütülür. Bir adayın mülakat sonucunda bilimsel başarı düzeyi notu; ALES notunun % 50’si, lisans başarı notunun % 20’si ile mülakat veya yazılı değerlendirmenin % 30’u dikkate alınarak belirlenir ve kontenjan dahilinde yapılan sıralamada başarılı olan adaylar programa kabul edilirler.

Yeterlilik Koşulları

Programın tamamlanabilmesi için Yapay Zeka lisansüstü ders listesinden en az 7 dersin başarıyla (en az CC) vermiş, bir seminer ve tez çalışmasını başarmış olması gerekir. Yüksek lisans programı zorunlu (uzmanlık alan dersi, seminer, tez çalışması) ve seçmeli derslerden oluşur. Programın toplam AKTS kredisi 120'dir. Tezli yüksek lisans programını tamamlama süresi iki yarıyıl ders ve iki yarıyıl da tez olmak üzere toplam dört yarıyıldır. Öğrenci tezli yüksek lisans programı için gerekli şartları yerine getirdiği takdirde üç yarıyılda da mezun olabilir. Öğrencinin alacağı derslerin en çok iki tanesi, lisans öğrenimi sırasında alınmamış olması koşuluyla, lisans derslerinden seçilebilir. Yüksek lisans programındaki bir öğrenci tezi ile ilgili elde ettiği sonuçları, fen bilimleri enstitünün tez yazım kurallarına uygun biçimde yazmak ve tezini jüri önünde sözlü olarak savunmak zorundadır.

Önceki Öğrenim

Tarihçe

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Disiplinler arası Yapay Zeka Anabilim Dalı 18.05.2020 tarihinde kurulmuştur.

Program Profili

Program Yeterlilikleri

1- Matematik, fen bilimleri, bilişim ve yapay zekaya özgü konularda yeterli bilgi birikimi edinir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık gerçek hayat problemlerinde kullanabilir.
2- Karmaşık mühendislik veya tıbbi problemleri saptar, tanımlar, uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçerek formülize eder, uygular ve çözüm geliştirebilir.
3- Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak modern tasarım yöntemlerini uygulayacak şekilde tasarlayabilir.
4- Gerçek hayat problemlerinin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçip, geliştirebilir; Bu amaçla, bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanabilir.
5- Karmaşık problemlerin veya yapay zekaya özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır.
6- Yapay zeka uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın bilişim alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi edinir ve yapay zeka çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır.
7- Karmaşık yapay zeka problemlerinin çözümü için olasılık, istatistik ve ayrık matematik bilgisi edinir; Analitik ve algoritmik düşünce yapısını sahip olur.
8- Sanayi, endüstri, sağlık ve hizmet sektöründe karşılaşılan problemlere yapay zeka tabanlı uygulama geliştirebilir.
9- Teknik, ekonomik ve toplumsal alanlardaki kullanılan her türlü bilgi ve veriyi tanır, düzenler, analiz edip, sonuçlarını yorumlayabilir.
10- Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi ile bireysel çalışma becerisi kazanır.
11- Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; yabancı bir dilde akademik yayın okuyup anlayabilme becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır.
12- Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi kazanır.
13- Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanarak; mühendislik ve sağlık uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olur.
14- Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi edinerek; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalığa sahip olur ve sürdürülebilir kalkınma gereklerini bilir.
15- Alanında yapılan akademik çalışmaları takip ederek, mesleki iletişim becerilerinin geliştirilmesine yönelik bilimsel ve sosyal etkinlikler düzenleyebilir.

Sınavlar, Değerlendirme ve Notlandırma

Öğrenciler eğitim-öğretim programlarında yer alan tüm teori ve uygulama derslerine, laboratuvar çalışmalarına ve sınavlara devam etmekle yükümlüdür. Devam durumları dersi veren öğretim elemanı tarafından izlenir ve kaydı tutulur. Her dönem en az bir arasınav ve final sınavı verilmektedir. Geçerli bir nedenle sınava giremeyen öğrencilerin Enstitü Yönetim Kurulu tarafında kabul edilirse mazeret sınavına girme hakkı vardır. Yılsonu sınavları bölüm tarafında ilan edilen yer ve tarihlerde yapılırlar. Öğrenci değerlendirme yöntemleri her ders için farklı şekillerde olabilir. Değerlendirme genelde kitap açık veya kapalı sınavlar, raporlar, ev ödevi, küçük yazılı sınavlar, seminer sunumları veya sözlü sınavlar ve proje performansına göre yapılır. Öğretim elemanı not verirken öğrencinin ders performansı ve sınavları dışında devam durumunu da dikkate alabilir. Ara sınav ve yarıyıl sonu sınavı gerektirmeyen dersler bölüm tarafından tespit edilir. Bu gibi durumlarda yarıyıl notu öğrencinin dönem içi performansına göre verilir.

Mezuniyet Koşulları

Programın tamamlanabilmesi için Yapay Zeka lisansüstü ders listesinden en az 7 dersin başarıyla (en az CC) vermiş, bir seminer ve tez çalışmasını başarmış olması gerekir. Yüksek lisans programında zorunlu (uzmanlık alan dersi, seminer, tez çalışması) ve seçmeli derslerden oluşur. Programın toplam AKTS kredisi 120'dir. Tezli yüksek lisans programını tamamlama süresi iki yarıyıl ders ve iki yarıyıl da tez olmak üzere toplam dört yarıyıldır. Öğrenci tezli yüksek lisans programı için gerekli şartları yerine getirdiği takdirde üç yarıyılda da mezun olabilir. Öğrencinin alacağı derslerin en çok iki tanesi, lisans öğrenimi sırasında alınmamış olması koşuluyla, lisans derslerinden seçilebilir. Yüksek lisans programındaki bir öğrenci tezi ile ilgili elde ettiği sonuçları, fen bilimleri enstitünün tez yazım kurallarına uygun biçimde yazmak ve tezini jüri önünde sözlü olarak savunmak zorundadır.

Mezun İstihdamı

Bir Üst Dereceye Geçiş

Yüksek lisans programını başarı ile tamamlayan mezunlar , ALES sınavından geçerli notu almaları , İngilizce dil yetkinliğini sağlamaları koşuluyla gerek kendi alanlarında gerekse çok disiplinli alanlarında doktora programlarına başvurabilir ve mülakat sınavında başarılı olmaları halinde kabul edilirler.

Eğitim Türü

Örgün Öğretim

Bölüm Başkanı

Bölüm AKTS Koordinatörü

Ders Planı

1. Yıl - 1. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
FBE5090 Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik ** Zorunlu 2 0 2
YZ5501 Yapay Zeka Seçmeli 3 0 4
YZ5503 Makine Öğrenmesinin Matematiksel Temelleri Seçmeli 3 0 6
YZ5505 Yapay Sinir Ağ Uygulamaları Seçmeli 3 0 6
YZ5507 Akıllı Karar Destek Sistemleri Seçmeli 3 0 6
YZ5509 Zeki Optimizasyon Yöntemleri Seçmeli 3 0 6
YZ5511 Derin Öğrenme ve Uygulamaları Seçmeli 3 0 6
YZ5513 Tıpta Bilişim Seçmeli 3 0 6
YZ5515 Radyolojik Görüntü Analizi Seçmeli 3 0 6
YZ5517 Bilgi Sistemlerinin Analizi ve Tasarımı Seçmeli 3 0 6
YZ5519 Yapay Zekada İleri Programlama Seçmeli 3 0 6
YZ5521 Veri Analitiğine Giriş Seçmeli 3 0 6
YZ5701 Uzmanlık Alan Dersi* Zorunlu 4 0 6
       
1. Yıl - 2. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
FBE5500 Proje Geliştirme ve Yönetimi Seçmeli 3 0 6
YZ5090 Seminer Zorunlu 0 2 6
YZ5502 Makine Öğrenmesinin İstatistiksel Temelleri Seçmeli 3 0 6
YZ5504 Veri Bilimi için Nümerik Metotlar Seçmeli 3 0 6
YZ5506 Yapay Zekada Programlamaya Giriş Seçmeli 3 0 6
YZ5508 Veriye Dayalı Ters Problemler Seçmeli 3 0 6
YZ5510 Veriye Dayalı Dinamik Sistemler ve Kontrol Seçmeli 3 0 6
YZ5512 Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görü Seçmeli 3 0 6
YZ5514 Biyomedikal Sistemlerde Yapay Zekâ Uygulamaları Seçmeli 3 0 6
YZ5516 Evrişimsel Sinir Ağları Seçmeli 3 0 6
YZ5518 Veri Mahremiyeti ve Güvenliği Seçmeli 3 0 6
YZ5520 Yapay Zekada Zaman Serisi Uygulamaları Seçmeli 3 0 6
YZ5702 Uzmanlık Alan Dersi * Zorunlu 4 0 6
       
2. Yıl - 1. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
YZ5703 Uzmanlık Alan Dersi * Zorunlu 4 0 6
YZ5801 Yüksek Lisans Tezi Zorunlu 0 0 24
       
2. Yıl - 2. Dönem
Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Teori Uygulama AKTS Yazdır
YZ5704 Uzmanlık Alan Dersi * Zorunlu 4 0 6
       
 

Değerlendirme Anketleri

Dersler ile Program Yeterlilikleri Matrisi

0 - Etkisi Yok, 1 - En Düşük, 2 - Düşük, 3 - Orta, 4 - Yüksek, 5 - En Yüksek

1. Yıl - 1. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10Py11Py12Py13Py14Py15
Araştırma Yöntemleri ve Bilimsel Etik **               
Yapay Zeka 543442544344334
Makine Öğrenmesinin Matematiksel Temelleri 543442544344334
Yapay Sinir Ağ Uygulamaları 554454555344354
Akıllı Karar Destek Sistemleri 555544455445555
Zeki Optimizasyon Yöntemleri 543442544344334
Derin Öğrenme ve Uygulamaları 554454555344355
Tıpta Bilişim 433434 43544535
Radyolojik Görüntü Analizi 433434 43544535
Bilgi Sistemlerinin Analizi ve Tasarımı 543442544344334
Yapay Zekada İleri Programlama 453552354444333
Veri Analitiğine Giriş 555544455445555
Uzmanlık Alan Dersi*                
                
1. Yıl - 2. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10Py11Py12Py13Py14Py15
Proje Geliştirme ve Yönetimi                
Seminer                
Makine Öğrenmesinin İstatistiksel Temelleri 553452545344234
Veri Bilimi için Nümerik Metotlar 543452545344334
Yapay Zekada Programlamaya Giriş 453552354444333
Veriye Dayalı Ters Problemler 543452545344334
Veriye Dayalı Dinamik Sistemler ve Kontrol 543452545344334
Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görü 554454555344355
Biyomedikal Sistemlerde Yapay Zekâ Uygulamaları 543442544344334
Evrişimsel Sinir Ağları 554454555344355
Veri Mahremiyeti ve Güvenliği 454545445445545
Yapay Zekada Zaman Serisi Uygulamaları 553552454443335
Uzmanlık Alan Dersi *               
                
2. Yıl - 1. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10Py11Py12Py13Py14Py15
Uzmanlık Alan Dersi *               
Yüksek Lisans Tezi                
                
2. Yıl - 2. Dönem
Ders AdıPy1Py2Py3Py4Py5Py6Py7Py8Py9Py10Py11Py12Py13Py14Py15
Uzmanlık Alan Dersi *               
                
 

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 48000 Kötekli/Muğla | Tel: + 90 (252) 211-1000 | Fax: + 90 (252) 223-9280
Copyright © 2013 Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Yukarı Çık