Akademik Dersler - Tanıtım

Son Güncelleme Tarihi: 23/06/2026

Ders Kodu - Ders Adı	Ders Türü	Teori + Uygulama	AKTS
BVA226 - Üretken Yapay Zeka ile Veri Analitiği	IV.Yarıyıl	2 +2	4.0

Ders Dili	Türkçe
Ders Türü	Mesleki Seçmeli Dersler
Öğretim Elemanları	ÖĞR. GÖR. AHMET MÜCAHİD ARVASİ
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz yüze
Dersin Verildiği Yer
Kullanılan Eğitim Platformları
Önkoşullar	Bu dersin önkoşul ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler
Önerilen Kaynaklar
Staj & Uygulama
Dersin Amacı

Haftalar	Öğrenme Çıktıları	Konular	Öğretim Yöntemleri
1. hafta		Üretken Yapay Zekaya Giriş: Temel Kavramlar ve Veri Analitiği Süreçlerindeki Yeri
2. hafta		Veri Hazırlama 1: Üretken AI ile Otomatik Veri Temizleme ve Eksik Veri Tamamlama (Imputation)
3. hafta		Veri Hazırlama 2: GAN'lar ve Yayılım (Diffusion) Modelleri Kullanarak Sentetik Veri Üretimi
4. hafta		Keşifçi Veri Analizi (EDA): AI Asistanları ile Veri Kümelerinin İstatistiksel Özetlenmesi
5. hafta		Otomatik Veri Görselleştirme: LLM'ler Aracılığıyla Dinamik Grafikler ve Anomali Tespiti
6. hafta		Metin Verisi Analizi 1: Yapılandırılmamış Verileri İşleme ve Bilgi Çıkarımı (Information Extraction)
7. hafta		Metin Verisi Analizi 2: LLM'ler ile İleri Düzey Duygu Analizi ve Metin Madenciliği
8. hafta		Ara Sınav
9. hafta		Tahmine Dayalı Modelleme: Zaman Serisi Analizi ve Eğilim (Trend) Tahminleme
10. hafta		Senaryo Tabanlı Simülasyonlar: Üretken Modellerle "Ya Şöyle Olursa" (What-If) Analizleri
11. hafta		Büyük Dil Modelleri Uygulamaları 1: Doğal Dil ile SQL ve NoSQL Veri Tabanı Sorgulama (Text-to-SQL)
12. hafta		Büyük Dil Modelleri Uygulamaları 2: Analitik Sonuçlardan Otomatik Raporlama ve Etkileşimli Veri Panoları (Dashboards)
13. hafta		Analitik Süreçlerde Etik: Veri Mahremiyeti (Kişisel Verilerin Gizlenmesi) ve Güvenilir Yapay Zeka
14. hafta		Algoritmik Önyargı (Bias) Yönetimi ve Dönem Sonu Proje Sunumları

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
Toplam (%)