Eğitim Amaçları
Mezunlarımız, özel sektör ve kamu kurumlarında yapay zekâ, makine öğrenmesi, veri mühendisliği ve veri analitiği alanlarında çalışır.
Mezunlarımız, yapay zekâ ve veri mühendisliği alanlarında yenilikçi çözümler geliştirir ve teknoloji odaklı girişimlerde görev alır.
Mezunlarımız, yapay zekâ, veri mühendisliği, veri bilimi ve ilgili alanlarda lisansüstü eğitimlerine devam eder.
Mezunlarımız, çok disiplinli iş ortamlarında etkin görev alır.
Program Çıktıları
1.1 Matematik ve fen bilimleri gibi konularda yeterli bilgi birikimi
1.2 Yapay zekâ ve veri mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi
1.3 Matematik, istatistik, bilgisayar bilimleri ve mühendislik alanlarındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
2.1 Yapay zekâ ve veri mühendisliği alanındaki karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
2.2 Bu amaçla uygun analiz, modelleme ve veri işleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
3.1 Karmaşık bir yapay zekâ veya veri mühendisliği sistemini, sürecini veya ürününü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi
3.2 Bu amaçla modern tasarım ve geliştirme yöntemlerini uygulama becerisi
4.1 Yapay zekâ ve veri mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi
4.2 Bilişim teknolojilerini ve yapay zekâya yönelik yazılım araçlarını etkin bir şekilde kullanma becerisi
5.1 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yapay zekâ ve veri mühendisliği alanındaki araştırma konularının incelenmesi için deney ve uygulama tasarlama becerisi
5.2 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yapay zekâ ve veri mühendisliği alanındaki araştırma konularının incelenmesi için deney ve uygulama yapma becerisi
5.3 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yapay zekâ ve veri mühendisliği alanındaki araştırma konularının incelenmesi için veri toplama, işleme ve hazırlama becerisi
5.4 Deney ve uygulama sonuçlarını analiz etme, değerlendirme ve yorumlama becerisi
6.1 Bireysel çalışma becerisi
6.2 Disiplin içi takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi
6.3 Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi
7.1 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma ve sunum yapabilme becerisi
7.2 En az bir yabancı dil bilgisi
7.3 Etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama becerisi
7.4 Yapay zekâ ve veri mühendisliği uygulamalarına ilişkin teknik ve proje raporları hazırlayabilme becerisi
7.5 Açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi
8.1 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık
8.2 Bilgiye erişebilme, yapay zekâ ve veri teknolojilerindeki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
9.1 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk hakkında bilgi
9.2 Yapay zekâ ve veri mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar, veri güvenliği ve gizlilik hakkında bilgi
10.1 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi
10.2 Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık
10.3 Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11.1 Yapay zekâ ve veri mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi
11.2 Yapay zekâ ve veri mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık
12.1 Olasılık ve istatistik hakkında bilgi kazanması
12.2 Lineer cebir ve matematiksel modelleme hakkında bilgi kazanması
12.3 Veri yapıları ve algoritmalar hakkında bilgi kazanması
12.4 Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri hakkında bilgi kazanması
12.5 Kural tabanlı sistemler ve mantıksal çıkarım yöntemleri hakkında bilgi kazanması
12.6 Veri tabanı, veri mimarileri ve veri mühendisliği süreçleri hakkında bilgi kazanması
12.7 Veri toplama, veri işleme, veri analizi ve veri görselleştirme yöntemleri hakkında bilgi kazanması
12.8 Büyük veri işleme ve dağıtık veri sistemleri hakkında bilgi kazanması