Makine Öğrenmesi Temelleri
Denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini, sınıflandırma ve regresyon problemlerini öğrenirsin. Bir modelin neden ezberlediğini anlamak bu başlığın en önemli kazanımıdır.
Yapay Zeka Mühendisliği
40 program · 17 üniversite · 5 şehir · Sayısal puan türü · 2026-YKS verisi
Yapay Zeka Mühendisliği için taban puanlar, kaç net gerektiği, bölümün son dört yılda nasıl değiştiği ve hangi programların dolmadığı tek sayfada.
- Program
- 40
- Üniversite
- 17
- Toplam Kontenjan
- 647
- Yerleşen
- 322
- Doluluk
- %49,8
- En Yüksek Puan
- 549,43
- En Düşük Puan
- 310,94
- Hiç Dolmayan Program
- 12
Sıralamanla Bu Bölümü Nerede Okuyabilirsin
Başarı sıranı yaz, Yapay Zeka Mühendisliği veren 40 programın hangilerinin sana açık olduğunu gör. Güvenli, hedef ve iddialı olarak ayırıyoruz.
Bölüm Nedir
Yapay Zeka Mühendisliği Ne Öğretir
Kısaca: öğrenen sistemlerin nasıl kurulduğunu, eğitildiğini, değerlendirildiğini ve gerçek dünyada işletildiğini öğretir. Adayların sık yanlış bildiği nokta, bölümün hazır bir yapay zeka aracını kullanmayı değil, modelin matematiğini ve mühendisliğini kurmayı öğrettiğidir. Bu yüzden lineer cebir ve olasılık dersleri yoğundur.
Derin Öğrenme
Sinir ağlarının katmanlarını, geri yayılımı ve dikkat mekanizmalarını inceleyip kendi ağlarını eğitirsin. Görüntü ve dil verisiyle çalışmak bu derslerin ana uygulamasıdır.
Doğal Dil ve Görüntü İşleme
Metinden anlam çıkarma, konuşma tanıma ve görüntüden nesne bulma gibi uygulamaların altındaki yöntemleri görürsün. Veri ön işleme ve temizleme bu alanın büyük bölümünü oluşturur.
Yazılım ve Veri Altyapısı
Model kadar önemli olan veri boru hatlarını, veri tabanlarını ve kodun sürdürülebilirliğini öğrenirsin. Bir modelin üretimde çalışması yalnızca doğruluk oranına bağlı değildir.
Matematik ve İstatistik
Lineer cebir, optimizasyon ve olasılık, modelin neden öğrendiğini açıklayan temel dillerdir. Gradyan iniş yöntemini elle türetebilmek bu bölümde beklenen bir beceridir.
Etik, Güvenlik ve Açıklanabilirlik
Yanlı veri, mahremiyet ve modelin kararlarını açıklama zorluğu gibi konuları ele alırsın. Yapay zeka sistemlerinin toplumsal etkisi derslerin ayrılmaz bir parçasıdır.
- Eğitim Süresi
- 4 yılHazırlık varsa 5 yıl
- Puan Türü
- SayısalTYT ve AYT birlikte
- Mezuniyet Unvanı
- Yapay Zeka Mühendisi
- Mezuniyet Yükü
- 240 AKTS8 yarıyıl
- Staj
- ZorunluGenelde son iki yılda teknoloji şirketlerinde ya da Ar-Ge merkezlerinde
- Bitirme Projesi
- ZorunluSon yarıyıl, genelde bir yapay zeka uygulaması
Dersler
Dört Yılda Hangi Dersleri Alacaksın
Akışın ilk iki yılı matematik ve programlama üzerine kuruludur. Makine öğrenmesi üçüncü yılda başlar; dördüncü yılda derin öğrenme ve seçmeliler öne çıkar.
- 1
Birinci Sınıf
- Matematik I
- Matematik II
- Programlama I
- Programlama II
- Fizik I
- Ayrık Matematik
- Mühendisliğe Giriş
- İngilizce
- 2
İkinci Sınıf
- Veri Yapıları ve Algoritmalar
- Lineer Cebir
- Olasılık ve İstatistik
- Nesneye Yönelik Programlama
- Veritabanı Yönetimi
- Diferansiyel Denklemler
- Sayısal Analiz
- 3
Üçüncü Sınıf
- Makine Öğrenmesi
- Optimizasyon
- Veri Madenciliği
- İstatistiksel Öğrenme
- Bilgisayarla Görme
- Yazılım Mühendisliği
- Doğal Dil İşleme
- Pekiştirmeli Öğrenme
- Bulut Bilişim
- 4
Dördüncü Sınıf
- Derin Öğrenme
- Yapay Zeka Etiği
- Bitirme Projesi I
- Bitirme Projesi II
- Büyük Dil Modelleri
- Robotik
- Konuşma Teknolojileri
- Yapay Zeka Donanımları
- Tıbbi Yapay Zeka
- Siber Güvenlik
Zorunlu dersSeçmeli ders
Kaynak ve uyarı. Ders adları, bu bölümün Türkiye'deki programlarında yaygın olan derslerden derlenmiş örnek bir akıştır. Yıl yerleşimi ve seçmelilerin içeriği, programın kadrosuna ve giriş yılına göre değişir.
Uzmanlaşma Alanları
Son İki Yılda Hangi Yöne Gidebilirsin
Yapay zeka mühendisliği genç bir bölüm olduğu için iş tanımları hızla değişiyor. Son iki yılda seçtiğin uzmanlık, hangi tür ekipte çalışacağını belirler.
Makine Öğrenmesi Mühendisliği
Modelleri eğitmek, üretime almak ve izlemek. Veri bilimi ile yazılım mühendisliğinin kesiştiği, en çok aranan roldür.
- Makine Öğrenmesi
- Derin Öğrenme
- Bulut Bilişim
Bilgisayarla Görme
Kamera verisinden nesne tanıma, kalite kontrol ve otonom sistemler. Üretim ve savunma sanayisinde pratik uygulamaları yaygındır.
- Bilgisayarla Görme
- Robotik
- Derin Öğrenme
Doğal Dil ve Konuşma Teknolojileri
Metin üretimi, çeviri ve sesli asistan sistemlerinin arkasındaki modelleri geliştirmek. Büyük veri setlerinin temizlenmesi bu işin önemli bir parçasıdır.
- Doğal Dil İşleme
- Büyük Dil Modelleri
- Konuşma Teknolojileri
Veri Mühendisliği
Modellerin beslendiği veri akışlarını kurmak ve bakımını yapmak. Modelin kalitesini belirleyen altyapı çoğu zaman bu rolde şekillenir.
- Veri Madenciliği
- Veritabanı Yönetimi
- Optimizasyon
Yapay Zeka Güvenliği ve Etik
Modellerin kötüye kullanımını önlemek, risk değerlendirmesi yapmak ve açıklanabilirlik araçlarını uygulamak. Kurumların düzenleyici süreçlere uyumu bu alanda önem kazanıyor.
- Yapay Zeka Etiği
- Siber Güvenlik
- İstatistiksel Öğrenme
Akademi ve Ar-Ge
Açık kaynak projelere katkı ve konferans makaleleri, bu alanda lisansüstü eğitime girmek isteyenler için en değerli kanıttır.
- Pekiştirmeli Öğrenme
- Bitirme Projesi I
- Veri Yapıları
Kimler İçin Uygun
Bu Bölüm Sana Uyar mı, Uymaz mı
Yapay zeka mühendisliği yüksek talepli görünse de matematik ve programlama yükü ağırdır. Bölümü seçmeden önce bu iki alanda kendini nasıl gördüğüne bak.
Muhtemelen Seversin
- Bir modelin neden yanıldığını bulmak için veriye bakmaktan hoşlanıyorsan.
- Lineer cebir ve olasılığı sınavdan sonra da unutmak istemeyecek kadar seviyorsan.
- Her yıl değişen araçlara kendini uyarlamaya açıksan.
- Kod yazarken küçük deneyler yapıp sonucu hızla görmek seni motive ediyorsa.
- Yapay zekanın toplumsal etkisi üzerine düşünmek seni ilgilendiriyorsa.
Zorlanabilirsin
- Matematik yükü yüksektir; analiz ve doğrusal cebir derslerinde ciddi çalışma gerekir.
- Alan çok hızlı değiştiği için müfredat birkaç yılda bir güncellenir ve okulların kadro hazırlığı farklılık gösterir.
- Bu bölümde GPU ve bulut kaynakları gerekebilir; okulun altyapısı ve kendi bilgisayarın önemli hale gelir.
- Piyasada yapay zeka etiketi taşıyan çok sayıda kısa kurs var; diploma ile proje kanıtını birbirinden ayırmak gerekir.
- Yüksek lisans beklentisi yaygındır; lisansla tam bir uzman olmak zordur.
Kaç Net Gerekir
Bu Bölüme Girenler Hangi Dersten Kaç Net Yaptı
Her programa son yerleşen adayın ders bazında netleri, taban puan bandına göre gruplandı. Her satır o banttaki programların ortalaması.
Kaynak: YÖK Atlas net verisi, 2025-YKS. ÖSYM ders bazında net istatistiklerini yerleştirme sonuçlarından sonra açıkladığı için en güncel net yılı 2025, puan verisi ise 2026. Bantlar 2025 taban puanına göre kuruldu. Netler tek bir adayın sonucu, sınıf ortalaması değil; yani programın en alt sınırı.
Arz ve Talep
Bölüm Dört Yılda Ne Yaptı
Bir bölümün iyi olup olmadığını taban puan tek başına söylemez. Program sayısı artarken sıralama gerilerse o bölüme girmek kolaylaşıyor ama diploma da yaygınlaşıyor demektir. Ortanca başarı sırası ile puanlı program sayısını yan yana koyduk.
- 2023 ortanca sıra
- 33.278
- 2026 ortanca sıra
- 89.009
- Sıralama değişimi
- %+167,5
- Program değişimi
- %+112,5
2023 ile 2026 arasında puanlı program sayısı yüzde 113 arttı, ortanca başarı sırası ise yüzde 168 geriledi. Sıralamanın gerilemesi bölüme girmenin kolaylaştığı anlamına gelir. Yıllar arasında yalnız taban puanı olan programlar karşılaştırıldı.
Kalite Göstergeleri
Puanın Söylemediği Şeyler
Aynı taban puana sahip iki program aynı şey değildir. Aşağıdaki göstergeler puanın göstermediği farkları ortaya koyar.
Öğretim Üyesi
Bu bölümü veren 17 üniversitenin programlarında bildirilen profesör, doçent ve doktor öğretim üyesi sayılarının toplamı. Aynı kadro burslu ve ücretli varyantlarda yeniden sayılabilir; program bazında sayılar aşağıdaki tabloda.
Öğretim Üyesi Başına Kontenjan
Bu bölümün programlarında kontenjanın öğretim üyesi sayısına oranının ortancası 1,8. Oran düştükçe öğrenci başına düşen akademik ilgi artar.
Tüm Programlar
Yapay Zeka Mühendisliği Hangi Üniversitelerde Var
40 programın tamamı. Şehre, üniversite türüne ve ücret durumuna göre süz ve sırala.
40 program
Şehirler
Bu Bölümü En Düşük Puanla Nerede Okuyabilirsin
Şehir seçimi tercih listesinin en somut kısıtı. Her ildeki en düşük ve en yüksek taban puan, en düşükten başlayarak. Yalnız taban puanı olan programlar sayıldı.
İlgili Bölümler
Bunu Düşünüyorsan Şunlara da Bak
Benzer derslerle başlayan, mezuniyet sonrası birbirine yakın alanlara çıkan bölümler.
- 332Bilgisayar Mühendisliği180 üniversitede · en yüksek 544,75
- 34Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği21 üniversitede · en yüksek 530,13
- 164Yazılım Mühendisliği81 üniversitede · en yüksek 474,04
- 18Bilişim Sistemleri Mühendisliği9 üniversitede · en yüksek 439,44
- 26Bilgi Güvenliği Teknolojisi15 üniversitede · en yüksek 440,73
- 271Elektrik-Elektronik Mühendisliği163 üniversitede · en yüksek 550,97
Yapay Zeka Kariyer Araçları
Bölümü Seçtin, Sonrası İçin de Hazır Ol
Okurken staj, mezun olurken iş. CV'ni yapay zeka desteğiyle hazırla, yapay zeka mülakatçıyla prova yap, açık pozisyonlara göz at.
Üniversite ve program verileri YÖK Atlas ile ÖSYM Yükseköğretim Programları ve Kontenjanları Kılavuzu'ndan derlenmiştir. Nihai kontrollerinizi ÖSYM'nin resmî kılavuzundan yapmanız gerekir.