Arama ve Problem Çözme
Durum uzayında arama, kısıtlı problemler ve oyun ağaçları gibi klasik yapay zeka yöntemlerini öğrenirsin. Bu yöntemler bugün de bazı problemlerde kullanıldığı için temel derslerde yer alır.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
26 programs · 17 universities · 14 cities · Science (SAY) score type · 2026 YKS data
Base scores for Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi, the nets you need, how the department changed over the last four years and which programs went unfilled, on one page.
- Programs
- 26
- Universities
- 17
- Total Quota
- 639
- Placed
- 530
- Fill Rate
- %82,9
- Highest Score
- 440,00
- Lowest Score
- 179,20
- Programs With No Placements
- 1
Where Can You Study This Department with Your Rank
Enter your success rank to see which of the 26 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi programs are open to you. We split them into safe, target and ambitious.
About the Department
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Ne Öğretir
Kısaca: yapay zekanın hem kuramsal hem uygulamalı tarafını, özellikle makine öğrenmesi yöntemleriyle veriden öğrenen sistemler kurmayı öğretir. Mühendislikten çok bilgisayar bilimleri ve matematiğe yakın bir programdır. Adayların sık yanlış bildiği nokta, bu bölümde donanım ya da robot yapmayı öğrenmeyeceğidir; ağırlık yazılım ve algoritmadadır.
Makine Öğrenmesi Algoritmaları
Karar ağaçları, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi yöntemleri uygulayarak karşılaştırırsın. Hangi problemde hangi yöntemin neden tercih edildiğini tartışmak bu başlığın özüdür.
Doğrusal Cebir ve Optimizasyon
Matrislerle veri temsil etmeyi ve gradyan tabanlı optimizasyonu öğrenirsin. Algoritmaların altındaki matematik bu derslerde açığa çıkar.
Bilgi Gösterimi ve Mantık
Önermesel ve yüklem mantığı, anlamsal ağlar ve bilgi tabanlarıyla bilginin bilgisayarda nasıl temsil edileceğini görürsün. Uzman sistemlerin mantığı bu konunun çekirdeğidir.
Doğal Dil ve Bilgisayarla Görme
Metin sınıflandırma, dil modelleri ve görüntü tanıma uygulamalarında kullanılan temel teknikleri incelersin. Veri hazırlama bu derslerin ön koşuludur.
Yapay Zeka Etiği ve Toplum
Yanlılık, sorumluluk ve açıklanabilirlik gibi konuları tartışırsın. Yapay zekanın toplumsal sonuçlarını değerlendirmek müfredatın ayrı bir parçası olarak ele alınır.
- Duration
- 4 years
- Score Type
- Science (SAY)TYT ve AYT birlikte
- Degree Title
- Lisans Mezunu
- Workload
- 240 AKTS8 yarıyıl
- Internship
- Programa göre değişirBazı programlarda yaz stajı zorunlu, bazılarında isteğe bağlıdır
- Final Project
- ZorunluSon iki yarıyıl, genelde tek kişilik bitirme projesi
Courses
Dört Yılda Hangi Dersleri Alacaksın
İlk iki yıl matematik ve bilgisayar bilimlerinin çekirdeğine, sonraki iki yıl makine öğrenmesi ve uygulamalara ayrılır. Dersler programdan programa farklı yıllara yerleşebilir.
- 1
Birinci Sınıf
- Matematik I
- Matematik II
- Programlamaya Giriş
- Ayrık Matematik
- Bilgisayar Bilimlerine Giriş
- Türk Dili
- İngilizce
- 2
İkinci Sınıf
- Veri Yapıları
- Lineer Cebir
- Olasılık ve İstatistik
- Algoritmalar
- Nesneye Yönelik Programlama
- Sayısal Analiz
- Veritabanı Sistemleri
- 3
Üçüncü Sınıf
- Yapay Zekaya Giriş
- Makine Öğrenmesi
- Optimizasyon
- Bilgi Gösterimi ve Mantık
- İstatistiksel Öğrenme
- Yazılım Mühendisliği
- Doğal Dil İşleme
- Bilgisayarla Görme
- Veri Madenciliği
- 4
Dördüncü Sınıf
- Derin Öğrenme
- Yapay Zeka Etiği
- Bitirme Projesi I
- Bitirme Projesi II
- Pekiştirmeli Öğrenme
- Bulut Bilişim
- Robotik
- Konuşma Teknolojileri
- Bilgisayar Grafikleri
Required courseElective course
Source and caveat. Bu akış, bölümün Türkiye'deki programlarında görülen derslerden kurulmuş örnek bir planıdır. Bölüm yeni olduğu için ders adları ve yerleşimi okullar arasında farklılık gösterebilir.
Specializations
Mezun Olunca Hangi Yöne Gidebilirsin
Bu bölümün mezunları yazılım ve veri ekiplerinde çalışır, bazıları yüksek lisansla araştırma kariyerine geçer. İş ilanlarında genelde yazılım becerisi ve proje geçmişi aranır.
Makine Öğrenmesi Geliştirme
Modelleri eğitmek, değerlendirmek ve bir yazılım ürününe entegre etmek. Yazılım geliştirme becerisi bu rolde ilk beklenen şeydir.
- Makine Öğrenmesi
- Derin Öğrenme
- Optimizasyon
Doğal Dil İşleme
Metin ve konuşma verisiyle çalışan sistemler geliştirmek. Dil modellerinin değerlendirilmesi ve veri hazırlığı bu alanın büyük kısmıdır.
- Doğal Dil İşleme
- Konuşma Teknolojileri
- Derin Öğrenme
Bilgisayarla Görme
Görüntüden nesne tanıma, takip ve üç boyutlu algılama uygulamaları. Robotik ve grafik alanlarıyla kesişen bir alandır.
- Bilgisayarla Görme
- Bilgisayar Grafikleri
- Robotik
Veri Bilimi
Veriyi keşfetmek, örüntü bulmak ve sonuçları iş birimlerine anlatmak. İstatistik ve veritabanı bilgisi bu rolde belirleyicidir.
- Veri Madenciliği
- Olasılık ve İstatistik
- Veritabanı Sistemleri
Yapay Zeka Etiği ve Politikası
Kurumların yapay zeka kullanımına ilişkin ilkeler ve risk değerlendirmeleri hazırlamak. Teknik bilgi ile hukuki ve etik bakışı bir araya getirmek gerekir.
- Yapay Zeka Etiği
- İstatistiksel Öğrenme
- Bilgi Gösterimi ve Mantık
Akademi
Yüksek lisans ve doktora ile araştırma yapmak. Pekiştirmeli öğrenme gibi ileri alanlarda yayın ve proje deneyimi bu yolun ön koşuludur.
- Pekiştirmeli Öğrenme
- Bitirme Projesi I
- Algoritmalar
Who It Suits
Bu Bölüm Sana Uyar mı, Uymaz mı
Bu bölüm bilgisayar bilimleri ile matematiğin kesiştiği yerde duruyor. Donanım ve mühendislik yönü baskın değildir; bunu bilerek tercih etmen gerekir.
You Will Probably Enjoy It
- Soyut kavramları kurmaya, kanıtlamaya ve sonuçlarını sınamaya zevk alıyorsan.
- Algoritmaların neden çalıştığını merak edip araştırmak seni çekiyorsa.
- Uzun süre kuramsal kitap ya da makale okumaya sabrın varsa.
- Matematiğe güveniyorsan ve bu güveni derslerde de sürdürebilirsen.
- Doktora ya da araştırma kariyerini düşünüyorsan.
You May Struggle
- Matematik yükü yüksektir; olasılık ve lineer cebirde zorlanırsan ilk iki yıl ağır geçer.
- Donanım, robot yapımı ya da saha işi isteyen bir mühendislik beklentisi varsa bu bölüm karşılamaz.
- Lisans sonrası yüksek lisans beklentisi güçlüdür; sadece lisansla bazı kapılar kapalı kalabilir.
- Bölüm yeni olduğu için öğretim kadrosu ve laboratuvar altyapısı okullar arasında farklılık gösterebilir.
- İş ilanları çoğunlukla yazılım becerisi ister; bu yüzden programlama için ek saat ayırman gerekir.
Required Nets
How Many Nets Did Admitted Students Score in Each Subject
Subject nets of the last student placed in each program, grouped by base score band. Each row is the average of the programs in that band.
Source: YÖK Atlas net data, 2025 YKS. ÖSYM publishes subject statistics after the placement results, so the latest net year is 2025 while scores are from 2026. Bands use 2025 base scores. Nets belong to a single candidate, not a class average, so they are the program's lower bound.
Supply and Demand
What the Department Did in Four Years
The base score alone does not tell whether a department is good. If the rank falls while the number of programs grows, getting in becomes easier but the degree also becomes more common. We put the median success rank next to the number of scored programs.
Quality Signals
What the Score Does Not Tell You
Two programs with the same base score are not the same. The indicators below show the differences the score does not.
Faculty Members
Sum of professors, associate professors and assistant professors reported by the programs at the 17 universities offering this department. The same staff may be counted again in scholarship and paid variants; per-program numbers are in the table below.
Quota per Faculty Member
The median ratio of quota to faculty members across this department's programs is 10,0. The lower the ratio, the more academic attention per student.
All Programs
Which Universities Offer Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
All 26 programs. Filter by city, university type and tuition, and sort them.
26 programs
Cities
Where Can You Study This Department with the Lowest Score
City is the most concrete constraint of a preference list. Lowest and highest base scores in each city, starting from the lowest. Only programs with a base score are counted.
Related Departments
If You Are Considering This, Look at These Too
Departments that start with similar courses and lead to nearby fields after graduation.
- 49Bilişim Sistemleri ve Teknolojileriat 24 universities · highest 513,38
- 26Bilgi Güvenliği Teknolojisiat 15 universities · highest 440,73
- 43Veri Bilimi ve Analitiğiat 28 universities · highest 515,24
- 29Yazılım Geliştirmeat 16 universities · highest 417,03
- 12Bilgisayar Bilimleriat 8 universities · highest 412,69
- 18Bilişim Sistemleri Mühendisliğiat 9 universities · highest 439,44
AI Career Tools
You Picked a Department, Get Ready for What Comes Next
Internships while studying, a job after graduation. Prepare your CV with AI, practice with the AI interviewer and browse open positions.
University and program data are compiled from YÖK Atlas and the ÖSYM Higher Education Programs and Quotas Guide. Please make your final checks against the official ÖSYM guide.