Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği programımız, bilişim sistemlerine insan benzeri yetilerin kazandırılmasını sağlayan yapay zekâ teknolojilerine odaklanan bir mühendislik programıdır. Mezunlarımızın diplomalarında “Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Lisans programından mezun olmuştur.” ibaresi yer alacaktır.Program içeriği birinci sene temel mühendislik derslerinden oluşmaktadır. Bu temel mühendislik dersleri arasında Fizik, Matematik gibi dersler bulunmaktadır. Yapay Zekâ Mühendisliği programı öğrencileri Bilgisayar Mühendisliği programı öğrencileri ile ilk yıl ortak bir müfredat izleyerek programlama, algoritmik düşünme ve problem çözme konularında dersleri alırlar. İkinci yıl veri yapıları ve algoritmalar dersleri Bilgisayar Mühendisliği ile ortak olarak işlenmekle birlikte Yapay Zekâ Mühendisliği programına kayıtlı öğrenciler ek olarak bilgisayarlar ve etik, yapay zekâ, veri bilimi ve yapay öğrenme konularında temel alan dersleri alırlar. İkinci yıl dersleri arasında öğrencilerin sistem bakış açısı da kazanmaları için özelleştirilmiş bir bilgisayar sistemleri dersi yer almaktadır. Üçüncü ve dördüncü yıllarda Yapay Zekâ Mühendisliği programının müfredatı Bilgisayar Mühendisliği programının müfredatından farklılaşmaktadır ve program öğrencileri özel olarak tanımlanan “Algı ve Dil”, “Büyük Veri ve Yapay Öğrenme”, “Medikal Yapay Zekâ” ve “Karar Verme ve Robotbilim” gibi ders kümeleri içerisinden dersler alarak yapay zekâ alanında uzmanlaşacaklardır. Eğitim hayatlarının son yılında ise öğrencilerimiz, bu seçmeli derslerin yanı sıra endüstri ve araştırma odaklı, bilgi ve birikimlerini karmaşık bir mühendislik problemini çözmede kullandıkları bir bitirme projesi gerçekleştirecekler ve son yıllarının bitiminde artık yapay zekâ üzerine uzmanlaşmış olarak mezun olacaklardır

Yapay zekâ, insanlara ait olan düşünme, yorumlama ve çıkarım yapma yetilerini bilgisayarlara kazandırmayı hedefleyen çalışmalara verilen ortak addır. Bu bağlamda, yapay zekâ mühendisliği, verileri analiz edebilme, ilgili problemleri algılayıp en doğru çözüm yolunu saptayabilme ve bu çözümü yapay zekâ teknolojilerinin sunduğu olanakları kullanarak en uygun şekilde çözebilme becerileri üzerine kurulu bir disiplindir. Programın temel amacı problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan veri toplama ve yorumlama yetisine sahip; yapay zeka tekniklerini ve araçlarını geliştirme, seçme ve kullanma becerisine doğrudan sahip olan bireyleri topluma kazandırmaktır.

Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi kazanır.Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi kazanır. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama ve gerçekleştirim becerisi kazanır. 

Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.

Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi

Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama ve gerçekleştirim becerisi

Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.

Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yapay zeka mühendisliğine özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.

Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi

Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.

Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.

Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.

Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Karmaşık yapay zeka mühendisliği problemlerinin çözümü için olasılık, istatistik ve ayrık matematik bilgisi

Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği alanında "lisans derecesi" almaya hak kazanmaktadırlar.

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği programını tamamlayan mezunlarımız, akademi, endüstri ve toplumun sorunlarını çözmeye yönelik üstün yapay zekâ çözümleri tasarlayıp geliştirebilecek yeteneklere sahip olarak her alanda dünya ve Türkiye'de bulunan yetişmiş yapay zeka uzman açığını kapatacaklardır.

Bu programdan mezun olan öğrenciler, lisansüstü programlarında öğrenim görmek üzere başvuruda bulunabilirler.

Bu programda öğrenim gören öğrencilerin, mezun olabilmek için 4.00 üzerinden en az 2.00 Genel Not Ortalamasına sahip olmaları ve öğretim programlarında öngörülen tüm derslerden en az C3/2.00 notu alarak başarılı olmaları gerekmektedir. Mezuniyet için kazanılması gereken minimum AKTS, 240’tır. Öğrencilerin aynı zamanda zorunlu stajlarını belirtilen sürede ve özellikte tamamlamaları zorunludur.

Bu programda öğrenim gören öğrencilerin, mezun olabilmek için 4.00 üzerinden en az 2.00 Genel Not Ortalamasına sahip olmaları ve öğretim programlarında öngörülen tüm derslerden en az C3/2.00 notu alarak başarılı olmaları gerekmektedir. Mezuniyet için kazanılması gereken minimum AKTS, 240’tır. Öğrencilerin aynı zamanda zorunlu stajlarını belirtilen sürede ve özellikte tamamlamaları zorunludur.

Öğrencilere aldıkları her ders için, aşağıdaki harf notlarından biri öğretim elemanı tarafından dönem sonu ders notu olarak takdir olunur.Harf notlarının puan karşılıkları ve katsayıları aşağıdaki tabloda verilmiştir: Puanlar Notlar Katsayılar 100+ A+ 4,00 90-100 A 4,00 85-89 B1 3,50 80-84 B2 3,25 75-79 B3 3,00 70-74 C1 2,75 65-69 C2 2,50 60-64 C3 2,00 50-59 F1 1,50 49 ve aşağısı F2 0,00 F30,00 F40,00 A+: Bir derste üstün başarı gösteren öğrencilere verilen ve öğrenci durum belgesinde (transkript) gösterilen harf notunu ifade eder. Bir öğrencinin bir yarıyılda/yılda aldığı derslerden (C3) 2,00 ve üstünde not aldığı dersler başarılı, (F1),  (F2), (F3) ve (F4) aldıkları dersle başarısız sayılır.Kayıtlı olduğu programın tüm derslerini başarıyla tamamlayan ve genel akademik not ortalaması (C3) 2,00 ve üzerinde olan öğrenci diploma almaya hak kazanır. F3: Final sınavına girme hakkı olduğu halde sınava girmedi, başarısız. F4: Devamsızlık nedeniyle final sınavı ve bütünleme sınavına girme hakkı yok, başarısız. F1, F2, F3, F4 notları, not ortalamaları hesabında ilgili katsayılarına göre ortalamaya katılır.

Bölüme kayıt yaptırmak isteyen öğrenci, üniversitenin akademik ve yasal mevzuatı çerçevesinde ÖSYM tarafından belirlenen süreçleri tamamlamak / sınavları başarmış olmak zorundadır. Yurtiçi veya dışında eşdeğer programda öğrenimine başlamış bir öğrenci yatay geçiş için başvuru yapabilir. Öğrencilerin kabulü dönem başlamadan, her bir öğrencinin şartları ve başvuru yaptığı derece dikkate alınarak incelenir ve özel olarak değerlendirilir. Üniversiteye giriş hakkında daha etraflı bilgi Kurum Tanıtım Kataloğunda mevcuttur.