Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi 2026 Taban Puanları ve Sıralamaları

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Bölümü, bilgisayar bilimi ve mühendisliği alanında uzmanlaşmak isteyen öğrencilere yönelik bir akademik programdır. Bu bölümde, öğrenciler yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) alanlarında derinlemesine bilgi ve beceri kazanırlar.

Yapay Zeka: Bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zekâ davranışlarını taklit etme yeteneğini geliştiren bir alandır. Bu alan, doğal dil işleme, görüntü tanıma, robotik, ve karar verme gibi konuları içerir.

Makine Öğrenmesi: Verilerden öğrenen ve gelecekteki verilerle ilgili tahminler yapabilen algoritmaların geliştirilmesine odaklanır. Bu alanda, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, derin öğrenme gibi konular işlenir.

Bu bölümdeki öğrenciler, matematik, istatistik, veri bilimi, algoritma tasarımı ve programlama dillerinde güçlü bir temel oluştururlar. Mezunlar, teknoloji firmaları, araştırma merkezleri ve çeşitli endüstrilerde AI ve ML çözümleri geliştirmek için çalışabilirler.

Türkiye’de yapay zeka ve makine öğrenmesi bölümü çeşitli üniversitelerinde bulunmaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenmesi bölümü için hem Temel Yeterlilik Testi (TYT) hem de Alan Yeterlilik Testi (AYT) sınavlarına girilmesi gerekmektedir. Bu bölüm, sayısal puan türü ile tercih edilebilecek bir lisans bölümüdür. 

Yapay zeka mühendisi, iş içgörüleri çıkarmak için makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme nöral ağları kullanarak Yapay zeka modelleri oluşturur. Bu içgörüler, tüm organizasyonu etkileyebilecek iş kararları almak için kullanılır. 

Yapay zeka mühendisi, programlama, yazılım mühendisliği ve veri bilimi konularında sağlam bir anlayışa sahiptir. Farklı araç ve teknikleri kullanarak verileri işler, ayrıca Yapay zeka sistemlerini geliştirir ve bakımını yapar.

Yapay zeka mühendisinin sorumlulukları arasında şunlar bulunur:

• Yazılım geliştirme ekipleri ile koordinasyon sağlayarak hangi iş süreçlerinin iyileştirilebileceğini belirler
• Yapay zeka geliştirme sürecini ve bu sürecin işlediği alt yapıyı oluşturur ve sürdürür
• Görüntü tanıma için makine öğrenimi tekniklerini uygular
• Metin ve ses kayıtlarına doğal dil işleme teknikleri uygulayarak bu verilerden içgörüler ve analizler çıkarır
• Müşterilerle etkileşimde bulunan chatbot'lar oluşturur ve sürdürür
• Tekrar eden görevleri yerine getirmek için insan davranışlarını taklit eden Yapay zeka odaklı çözümler geliştirir
• Makine öğrenimi modellerini oluşturur ve bu modelleri eğitir 
• Alışveriş siteleri, akış hizmetleri ve diğer uygulamalar için öneri motorları inşa eder
• Ham verilerin, yapılandırılmış verilere dönüştürülmesini sağlar.