Yapay zeka alanında yüksek lisans derecesi

Yapay Zeka Yüksek Lisans Programı, Yapay Zeka'ya (YZ) özgü teknik ve metodolojilere dayalı olarak çoğunlukla yazılım olmak üzere araçlar geliştirebilen bilgisayar bilimi alanında uzmanlar yetiştirmeyi amaçlamaktadır (YZ Sınıfı LM18). Ayrıca, bu teknolojilerin bilgisayar bilimi ve bilgi teknolojisi alanında, kullanılan metodolojiler (otomatik akıl yürütme ve makine öğrenimi) için birleşik bir yapı olarak nasıl tanımlandığı ve STEM bilimleri alanında en çok gelişen alanlardan birini temsil ettiği yaygın olarak kabul edilmektedir.

Eğitimin temel amacı, yapay zekanın temel tekniklerini geliştirmek için yöntem ve araçlar edinmek ve otonom olarak bilgi edinebilen, modeller ve stratejiler geliştirebilen aracılar tasarlamaktır. Olası uygulamalar arasında şunlar yer almaktadır: ekoloji (örneğin, çevresel izleme, iklim değişikliği), ekonomi (örneğin, finans ve sigorta piyasaları), sürdürülebilir büyüme (örneğin, akıllı bina, akıllı şehirler, akıllı şebekeler), tıp (örneğin, teşhis, tele-tıp), ürün ve hizmet endüstrileri (örneğin, yapay zeka destekli programlama, otomatik metin ve konuşma çevirisi, sosyal sinyal işleme, siber güvenlik, otonom robotlar, destekli ve otonom sürüş sistemleri), oyun ve eğlence, akıllı, sosyal ve insan merkezli kullanıcı arayüzleri (İnsan Merkezli Tasarım).

Bunları akılda tutarak, ders, özellikle yeni XAI ("eXplainable Artificial Intelligence") paradigmasına göre güvenli, güvenilir, adil, yorumlanabilir, yani kişinin kararlarını açıklayabilen yapay zeka yöntem ve teknolojilerinin, özellikle de yazılımların geliştirilmesiyle ilgili konulara özel bir vurgu yapmaktadır. Bu eğitim hedefleriyle bağlantılı olarak, Yapay Zeka Yüksek Lisans Programı, özellikle makine öğrenimi, akıllı ajanlar, otomatik akıl yürütme, bilgisayarlı görme, bilgi gösterimi, planlama, oyun teorisi, doğal dil işleme, mantık ve yapay zeka tarihi gibi yapay zeka tekniklerini geliştirmek için yöntem ve araçlara vurgu yaparak, esas olarak bilgisayar bilimi ve bilgi mühendisliği alanlarında belirli beceriler edinmeyi amaçlayan öğretimler önermektedir. Bu öğretimler, öğrencilerin aşağıdaki konularda bilgi edinmelerini sağlayacak öğrenme yollarıyla tamamlanacaktır: olasılık hesabı ve fizik yöntemleri ve modelleri, çıkarımsal istatistik, optimizasyon teknikleri ve karar teorisi gibi analitik/nicel araçlar; hesaplamalı düşüncenin temelinde yatan epistemolojik ve felsefi yönler; yapay zekâ teknolojilerinin yönetimi için etik temeller; yapay zekâ tabanlı teknolojilerin yönetimine ilişkin düzenlemelere ilişkin yasal yönler ve ilkeler; ve ekonomi ve finans alanlarında uygulama geliştirme araçları.