Bu dönem Amasya Üniversitesi Merzifon Meslek Yüksekokulu’nda İnşaat Teknolojileri, Makine ve Mekatronik programlarına ortak olarak “Yapay Zeka Okuryazarlığı” dersini vermeye başladım. Dersin amacı, teknikerlik öğrencilerine yapay zeka kavramlarını kendi mesleki alanlarıyla ilişkilendirerek öğretmek ve bu araçları günlük iş hayatlarında etkin biçimde kullanabilmelerini sağlamaktır. Her haftanın ders materyalini ve kısa özetini bu sayfada paylaşıyorum.
Hafta 1 — Yapay Zekaya Giriş | 06/02/2026
YZ’nin ne olduğunu, günlük hayatımızdaki uygulamalarını ve inşaat, makine, mekatronik sektörlerindeki kullanım alanlarını ele aldık. Öğrenciler, farkında olmadan her gün kullandıkları YZ örneklerini keşfettiler.
Hafta 2 — Yapay Zeka Temelleri ve Gündelik Hayatta Kullanımı | 13/02/2026
YZ’nin 70 yıllık tarihini, yapay sinir ağlarının çalışma mantığını, büyük dil modellerinin (LLM) metin üretme mekanizmasını ve prompt mühendisliğinin temellerini işledik. Token, Attention ve halüsinasyon gibi kavramları somut örneklerle inceledik.
Hafta 3 — Yapay Zeka Türleri ve Temel Kavramlar | 20/02/2026
Yapay zeka sistemleri yetenek düzeyine göre üçe ayrılıyor (ANI: bugün kullandığımız dar zeka, AGI: henüz ulaşılamamış genel zeka, ASI: teorik süper zeka) ve bu sınıflandırma Şubat 2026 güncel tartışmalarıyla destekleniyor. Ardından YZ’nin pratikte hangi görevleri yaptığı somutlaştırılıyor: sınıflandırma, regresyon, kümeleme, anomali tespiti, nesne tespiti ve metin işleme — her biri inşaat sektöründen örneklerle. Multimodal YZ (tek modelin metin+görüntü+ses işlemesi) ve 2026’nın yükselen trendi olan YZ ajanları ile MCP protokolü tanıtılıyor. Son olarak model değerlendirme temelleri (doğruluk, kesinlik/duyarlılık, overfitting), transfer öğrenme mantığı ve YZ’nin yapısal sınırları (nedensellik eksikliği, veri önyargısı, halüsinasyon, statik bilgi) ele alınıyor.
Hafta 4 — Yapay Zeka Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler | 27/02/2026
YZ kullanımında karşılaşılan güncel tehlikeleri, deepfake dolandırıcılıklarını ve gerçek zamanlı sahte içerik tespit yöntemlerini ele aldık. Ayrıca YZ ajanlarındaki güvenlik risklerini (prompt injection), KVKK kapsamında kişisel veri güvenliğini, telif hakkı durumunu, akademik dürüstlük ile iş hayatındaki etik kullanım sınırlarını somut örneklerle inceledik.
Hafta 5 — Yapay Zeka Ajanları ile Çalışma | 06/03/2026
Bu hafta, yapay zekanın chatbot aşamasından ajan aşamasına geçişini ele aldık. LLM → YZ İş Akışı → YZ Ajanı şeklindeki üç seviyeyi somut örneklerle inceledik. YZ ajanlarının nasıl çalıştığını (hedef alma, planlama, araç kullanma, sonuç değerlendirme ve yineleme döngüsü), 2026’daki gerçek ajan ürünlerini ve ajanları harici araçlara bağlayan MCP (Model Context Protocol) ile ajanlar arası iletişimi sağlayan A2A (Agent-to-Agent) protokollerini tanıttık. Derste Jeff Su’nun “AI Agents, Clearly Explained” videosu izlendi ve ardından Claude üzerinden canlı demolar gerçekleştirildi: Google Takvim okuma, takvim + Gmail zincirleme kullanımı ve hava durumu araştırması + takvim kontrolü + mail oluşturma gibi çok araçlı ajan senaryoları öğrencilerle birlikte deneyimlendi. İnşaat sektörüne özgü ajan kullanım senaryoları ve güvenlik kuralları (prompt injection, minimum yetki, insan onayı) da tartışıldı.
📥 yzoy_hafta5
Ek: Ajan Sıçraması (Agent Leap): Sohbet Robotlarından Otonom Yapay Zeka Sistemlerine Geçiş
Ek: AI Agents, Clearly Explained
Hafta 6 — Akademik Araştırma ve Öğrenmede Yapay Zeka Uygulamaları | 13/03/2026
Bu hafta, yapay zekanın akademik araştırma ve öğrenme süreçlerinde nasıl etkin bir şekilde kullanılabileceğini ele aldık. Klasik araştırma yöntemi ile YZ destekli araştırma sürecini karşılaştırarak YZ’nin hangi aşamalarda hızlandırıcı işlev gördüğünü inceledik. Perplexity AI, Elicit, Connected Papers, Consensus gibi araştırma araçları; Jenni AI, ThesisAI, NotebookLM gibi yazma ve doküman analiz platformları; Writefull ve Paperpal gibi düzeltme araçları tanıtıldı. YZ’nin kişisel öğretmen olarak kullanımında seviye ayarlama, Feynman tekniği, Sokratik öğrenme ve sınav hazırlığı stratejileri örneklendirildi. Rapor, ödev ve staj defteri yazımında YZ’nin taslak oluşturma, dilbilgisi düzeltme ve kaynak formatlama gibi kabul edilebilir kullanımları ile tamamını yazdırmanın akademik ihlal teşkil ettiği vurgulandı. Derste canlı demo olarak halüsinasyon testi (uydurma kaynak üretimi) gerçekleştirildi ve YZ çıktılarının bağımsız doğrulama adımları (Google Scholar kontrolü, çapraz kontrol, uzman teyidi) uygulamalı olarak gösterildi. Son olarak Hafta 4’teki akademik dürüstlük çerçevesi hatırlatılarak kabul edilebilir / tartışmalı / yasak kullanım spektrumu tekrar ele alındı.
Hafta 7 — Basit Kod Yazma ve Otomasyon Örnekleri | 20/03/2026
Bu hafta, yapay zeka ile sıfır kodlama bilgisiyle yazılım üretme yaklaşımı olan agentik kodlama kavramını ele aldık. Klasik chatbot’a kod sorma yöntemi ile agentik kodlama arasındaki farkı (dosya oluşturma, çalıştırma, hata düzeltme, test etme döngüsü) ortaya koyduk. Güncel agentik kodlama araçlarını — Google Antigravity (AI Studio entegrasyonu ile tarayıcı tabanlı, ücretsiz), Cursor (VS Code tabanlı YZ editörü, Agent ve Composer modları) ve Claude Code (terminal tabanlı YZ ajanı) — özellik, maliyet ve kullanım kolaylığı açısından karşılaştırdık. Etkili prompt yazma stratejileri ve iteratif geliştirme teknikleri (ana istek → detay → görsel → fonksiyon ekleme) üzerinde duruldu. Canlı demo olarak tüm programlara ortak not hesaplama web uygulaması, İnşaat Teknolojileri öğrencilerine yönelik beton karışım hesaplayıcı, Makine programına yönelik birim çevirici ve mukavemet hesaplama aracı, Mekatronik programına yönelik sensör dashboard ve direnç hesaplama uygulaması üretildi. Son olarak hata yönetimi yaklaşımları, veri güvenliği, doğrulama zorunluluğu ve maliyet bilinci konuları tartışıldı.
Hafta 8 — Yapay Zeka ile Rapor ve Döküman Hazırlama | 27/03/2026
Bu hafta, yapay zekanın mesleki döküman üretim sürecindeki rolünü ve sınırlarını ele aldık. Staj raporu, laboratuvar raporu, teknik rapor, İSG kontrol formu, metraj özeti ve mühendislik hesap raporu gibi döküman türlerinde YZ’nin katkı düzeyini değerlendirdik. ChatGPT Canvas, Claude Artifacts ve Gemini Canvas araçlarını dosya formatı desteği, düzenleme yeteneği ve maliyet açısından karşılaştırdık. Etkili döküman prompt’u yazmak için beş bileşenli formül (döküman türü, bağlam, hedef kitle, format, kısıtlama) tanıtıldı ve İnşaat Teknolojileri, Makine ve Mekatronik programlarına özel şablon prompt’lar sunuldu. Canlı demo olarak tüm programlara ortak staj raporu taslağı üretimi, İnşaat öğrencilerine yönelik İSG günlük kontrol formu, Makine öğrencilerine yönelik CNC periyodik bakım raporu ve Mekatronik öğrencilerine yönelik sensör kalibrasyon raporu oluşturuldu. YZ çıktısını düzeltme ve iyileştirme döngüsü (taslak → kontrol → düzeltme prompt’ları → kişiselleştirme), dosya formatı seçimi (DOCX, PDF, XLSX, PPTX), sık yapılan içerik/format/etik hataları ve altı adımlı teslim öncesi kontrol listesi (içerik doğrulama, kişiselleştirme, dil kontrolü, format kontrolü, kaynak teyidi, etik beyan) üzerinde duruldu.
