Anadolu Üniversitesi Anadolu Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • EN
Program Hakkında Akademik Kadro Program Yeterlilikleri Dersler Ders - Program Yeterlilik İlişkileri Türkiye Yeterlilikler Çerçevesi (TYÇ) TYÇ - Program Yeterlilikleri İlişkileri
  1. Bilişim Teknolojileri Meslek Yüksekokulu
  2. Yazılım, Uygulama Geliştirme ve Çözümleme Bölümü
  3. Ön-Yüz Yazılım Geliştirme Programı
  4. Dersler - AKTS Kredileri
  5. Yapay Zeka Etiği ve Toplumsal Etkiler
  6. Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • AKTS İş Yükü
  • Program Yeterliliklerine Katkısı
  • Öğrenme Çıktıları-Program Yeterlilikleri İlişkisi
Son Güncelleme Tarihi: 01/07/2026

Ders Kodu - Ders Adı Ders Türü Teori + Uygulama AKTS
ÖYG122 - Yapay Zeka Etiği ve Toplumsal Etkiler II.Yarıyıl 2 +0 3.0
Ders Dili Türkçe
Ders Türü Mesleki Seçmeli Dersler
Öğretim Elemanları ÖĞR. GÖR. AHMET AVCIOĞLU
Dersin Veriliş Biçimi Yüz yüze.
Dersin Verildiği Yer
Kullanılan Eğitim Platformları
Önkoşullar Yok.
Önerilen Dersler
Önerilen Kaynaklar Ders sunumları ve uygulama notları.
Staj & Uygulama
Dersin Amacı

Haftalar Öğrenme Çıktıları Konular Öğretim Yöntemleri
1. hafta Derse giriş, ders işleyişi ve değerlendirme yönteminin tanıtılması, yapay zekanın toplumsal yaşamdaki yeri, etik tartışmaların önemi ve dersin kapsamına genel bakış.
2. hafta Etik kuramlara giriş, faydacılık, ödev ahlakı ve erdem etiği, bu kuramların teknoloji ve yapay zeka bağlamında uygulanması.
3. hafta Yapay zeka etiğinin temel kavramları, sorumlu yapay zeka ilkeleri, güvenilir yapay zeka çerçeveleri, insan merkezli tasarım yaklaşımı.
4. hafta Algoritmik önyargı ve ayrımcılık, önyargının veri ve model kaynakları, gerçek dünyadan ayrımcılık örnekleri, toplumsal sonuçların değerlendirilmesi.
5. hafta Adalet ölçütleri ve önyargı azaltma yaklaşımları, veri çeşitliliği, model denetimi, adil makine öğrenmesi yaklaşımlarına giriş.
6. hafta Şeffaflık ve açıklanabilirlik, kara kutu sorunu, yorumlanabilir modeller, açıklanabilir yapay zeka araçları ve karar süreçlerinin denetlenebilirliği.
7. hafta Gizlilik ve veri koruma, kişisel veri kavramı, rıza ve aydınlatma, veri yönetişimi, kişisel verilerin korunmasına ilişkin düzenlemeler.
8. hafta Ara sınav.
9. hafta Otomasyon ve istihdam, yapay zekanın iş gücü üzerindeki etkileri, mesleklerin dönüşümü, beceri açığı ve yaşam boyu öğrenme.
10. hafta Toplumsal eşitsizlik ve dijital uçurum, yapay zekaya erişimde adalet, teknolojinin dezavantajlı gruplar üzerindeki etkisi, kapsayıcı tasarım.
11. hafta Üretken yapay zeka ve telif, içerik sahipliği, eser hakları, dezenformasyon, derin sahte içerikler ve toplumsal güven sorunları.
12. hafta Otonom sistemler ve sorumluluk, kendi kendine karar veren sistemlerde hesap verebilirlik, sorumluluğun paylaşımı, güvenlik ve denetim.
13. hafta Yapay zeka düzenlemeleri ve politikalar, Avrupa Birliği yapay zeka yasası, ulusal ve uluslararası politikalar, risk temelli düzenleme yaklaşımı.
14. hafta Yapay zeka yönetişimi ve toplumsal sorumluluk, kurumsal etik politikaları, etik etki değerlendirmesi, örnek olay sunumları ve genel tekrar.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.


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

Kurumsal

  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık

Akademik Programlar

  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Açık ve Uzaktan Eğitim Sistemi

Öğrenci İçin Bilgi

  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı

Öğrenci İçin Bilgi

  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri