• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS UIR 4509 YAPAY ZEKA VE HESAPLAMALI SOSYAL BİLİMLERE GİRİŞ SEÇMELİ 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler (İngilizce) (UOLP-New York Eyalet Üniversitesi (SUNY Albany))

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKİM ÖZDİKMENLİ ÇELİKOĞLU

Dersi Alan Birimler

Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler (İngilizce) (UOLP-New York Eyalet Üniversitesi (SUNY Albany))

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Öğrenciler, yapay zekanın, hesaplamalı sosyal bilimin ve bunların tarihsel gelişiminin temel kavramlarını anlar ve ifade ederler. 2   Öğrenciler, yapay zekanın toplumdaki rolüyle ilgili olarak sosyal bilimler ve STEM alanlarındaki çeşitli argümanlar hakkında kapsamlı bir anlayış kazanırlar. 3   Öğrenciler, sosyal bilim araştırmalarında yapay zeka ve hesaplamalı sosyal bilim uygulamalarının kullanımını eleştirel bir şekilde değerlendirme kapasitesini geliştirirler. 4   Öğrenciler, siyasi metinlerin, sosyal ağların ve kamuoyunun analizinde NLP, SNA ve makine öğrenimi gibi hesaplamalı yöntemlerin temel ilkeleri ve uygulamaları hakkında temel bir anlayış kazanırlar. 5   Öğrenciler, önyargı, gizlilik ve sosyal adalet konuları da dahil olmak üzere yapay zeka yönetiminin, politika analizinin, geliştirilmesinin ve dağıtımının etik boyutlarını, zorluklarını ve fırsatlarını analiz edecek ve değerlendirirler. 6   Öğrenciler ayrıntılı sunumlar ve dönem ödevleri hazırlayarak ve sunarak sunum ve yazma becerilerindeki yeterliliklerini geliştirirler ve gösterirler.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 1. Giriş: Arazinin Topoğrafyası Yağı suyla karıştırmak mı Hesaplamalı sosyal bilim nedir ve "geleneksel" yaklaşımlardan nasıl farklıdır Yapay zekaya genel bakış: temel kavramlar ve tarihsel gelişim Dijital verilerin siyasi araştırmalara etkisi 2 2. Dijital Veri, Politika ve Toplum: Olası Tehlikeler Dijital verilerin doğası: sosyal medya, çevrimiçi platformlar ve hükümetlerin veri tabanlarına genel bir bakış. Sosyal bilim araştırmalarında dijital veri kullanmının avantajları ve sınırları Seçimler, kamuoyu ve toplumsal hareketler üzerine vaka çalışmaları. 3 3. Metin Analizi ve Doğal Dil İşleme (NLP) Kavramları: Sözcüklerin Büyülü Dünyası "Veri olarak metin" kavramı nedir NLP kavramlarına giriş: duygu analizi, konu modelleme ve söylem analizi. Vaka çalışmaları: Siyasi konuşmaları, sosyal medya gönderilerini ve haber makalelerini analiz etmek. 4 4. Sosyal Ağ Analizi (SNA) Kavramları: sosyal sermayenin geleceği Ağ kavramlarını anlamak: düğümler, kenarlar, merkezilik ve topluluk tespiti. SAN'ın siyasi ağları ve etkiyi inceleme için olası kullanım alanları. Vaka çalışmaları: Siyasi iletişim ağlarını ve sosyal medya yankı odalarını nasıl analiz eder 5 5. Makine Öğrenimi ve Siyasi Analiz: Kavramlar ve olası tuzaklar Makine öğrenimi kavramlarına giriş: denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme modelleri Makine öğreniminin sosyal bilimlerdeki uygulamaları (örnek: siyasi tahmin, davranış analizi) Vaka çalışmaları: Seçim sonuçlarını tahmin etme, siyasi eğilimleri belirleme. 6 6. Dijital Çağda Kamuoyunu ve Siyasi İletişimi Analiz Etmek Pandora'nın Kutusu mu Dijital çağda kamuoyunu ölçmenin zorlukları Sosyal medya ve çevrimiçi platformlardaki siyasi söylemi analiz etmek. Yanlış bilgi ve propagandanın yayılması. 7 7. Tekrar Haftası 8 8. Hesaplamalı Modelleme ve Simülasyon: Kavramlar ve Bazı Uygulamalar Aktör tabanlı modelleme ve simülasyona giriş. Hesaplamalı modellerin siyasi süreçleri simüle etmek için kullanımları. Vaka çalışmaları: Siyasi fikirlerin yayılması ve toplumsal hareketlerin dinamikleri üzerine simülasyonlar 9 9. Siyaset Analizi ve Yönetişim: Kavramsal Bir Genel Bakış Yapay zekanın politika değerlendirmesi ve tasarımı için potansiyeli. Hükümetlerin verilerini ve kamu politikalarını analiz yolları nelerdir Vaka çalışmaları: Politika etkinliğini değerlendirmek için hesaplamalı yöntemlerin kullanılması. 10 10. Yapay zekanın yönetimi cini şişeye geri koymak mıdır Yapay zeka yönetiminin mevcut manzarası: devlet ve devlet dışı aktörler. Mevcut yönetim çerçeveleri ve modellerine genel bir bakış 11 11. Yapay zeka yönetimi: Leviathan ve Ütopya Dünya çapında yapay zekanın gelişimini ve kullanımını düzenlemeye yönelik mevcut girişimler ve vakalar 12 12. Yapay zeka ve hesaplamalı sosyal bilimlerde etik hususlar ve önyargılar Yapay zekanın cinsiyeti var mı Hesaplamalı uygulamalarda algoritmik önyargı ve adalet temaları Dijital çağda gizlilik ve veri güvenliği. Yapay zekanın sosyal adalet üzerindeki etkisi. 13 13. YZ ve Hesaplamalı Sosyal Bilimin Geleceği: disiplinler arası araştırmanın gücü Disiplinler arası araştırmalarda ortaya çıkan eğilimler ve zorluklar Bilimlerin ve toplumların geleceğini şekillendirmede hesaplamalı yöntemlerin rolü 14 14. Sonuç Yuvarlak Masa Tartışması

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Ders 2. Katılım 3. Ödev 4. Sunum 5. Sınav

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 ODV ODEV PROJE 3 SUN SUNUM 4 YYS YARIYIL SONU SINAVI 5 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 +ODV * 0.20 + SUN * 0.10 + YYS* 0.40 6 BUT BÜTÜNLEME NOTU 7 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 +ODV* 0.20 + SUN * 0.10 + BUT * 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 14 3 42 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 3 42 Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10 Final Sınavına Hazırlık 1 10 10 Sunum Hazırlama 1 10 10 Ödev Hazırlama 1 25 25 Vize Sınavı 1 1,5 2 Final Sınavı 1 1,5 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 143

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 PK.13 ÖK.1 5 ÖK.2 5 ÖK.3 5 ÖK.4 5 ÖK.5 5 ÖK.6 5