TYMM-5.Sınıflar-1.Dönem-4.Hafta-Yapay Zekâda Temel Kavram ve Özellikler(29-30 Eylül-1-3 Ekim 2025)

📚 Bilişim Teknolojileri ve Yazılım-Eğitim Portalı

Öğrenci ve öğretmen kaynaklarına hızlı erişim noktası.

1.TEMA:BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİNİN HAYATIMIZDAKİ YERİ
İçerik Çerçevesi:Yapay Zekâda Temel Kavram ve Özellikler

👨‍🎓 Öğrenci Bilgi Notu

Yapay Zekâya Giriş: Tanım, Kullanım ve Etkileri

Yapay Zekâ (YZ) Nedir ve Ne Değildir?

Yapay Zekâ (YZ), makinelerin insan zekâsına özgü görevleri (öğrenme, problem çözme, karar verme, algılama gibi) yerine getirmesini sağlayan bilgisayar bilimleri alanıdır.

Yapay Zekâ Ne Değildir? (Yaygın Yanılgılar)

Yanılgı	Açıklama
Basit Hesap Makineleri	Sadece önceden programlanmış basit aritmetik işlemleri yapar; öğrenme yetenekleri yoktur.
Temel Otomasyon Sistemleri	Önceden belirlenmiş talimatları takip eden (örneğin zaman ayarlı) sistemlerdir, bağımsız olarak çözüm üretemezler.

---

Günlük Hayatta Yapay Zekâ Kullanımı

YZ, arka planda çalışarak hayatımızın birçok alanında bize yardımcı olur:

Alan	Kullanım Şekli
Akıllı Telefonlar	Yüz tanıma ile kilit açma, dijital asistanlar (Siri, Google Asistan).
E-Ticaret	Geçmiş davranışlara göre kişiselleştirilmiş ürün tavsiyeleri sunma.
Navigasyon	Trafik yoğunluğunu gerçek zamanlı analiz ederek en kısa rota alternatifini belirleme.

---

YZ ve İnsan Düşünme Karşılaştırması

YZ Düşünme Yeteneği

Makineler, duygusal ve bilinçli düşünmez. Onların "düşünmesi" temelde **Örüntü Tanıma**, **Tahmin** ve **Optimizasyon** üzerine kuruludur.

İnsan ve YZ Karşılaştırması

Özellik	İnsan Düşüncesi	Yapay Zekâ Düşüncesi
Yaratıcılık / Duygu	Bilinçli, sezgisel ve duygusaldır. Orijinal fikirler üretir.	Yazılıma bağlıdır. Veriyi birleştirmekle sınırlıdır; gerçek duyguya sahip değildir.
Hata Oranı	Duygusal faktörler nedeniyle hata yapabilir.	Verideki veya programdaki önyargıları (bias) tekrarlayarak sistematik hatalar yapabilir.

---

Kullanılan Yapay Zekâ Örnekleri ve Alanlar

Kullanılan Yapay Zekâ Örnekleri (Kısa Bilgi)

• Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarını kullanarak büyük veriden karmaşık örüntüleri öğrenen alandır (Örn: Görüntü tanıma).
• Makine Öğrenimi (Machine Learning): Sistemlerin, açıkça programlanmadan veriler üzerinden öğrenmesini sağlayan genel yöntem.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Makinelerin insan dilini (metin ve ses) anlamasını ve üretmesini sağlayan teknoloji (Örn: Çeviri, Chatbotlar).

Yapay Zekânın Kullanıldığı Alanlar

• Sağlık: Hastalık tanısı, ilaç geliştirme, robotik cerrahi.
• Finans: Dolandırıcılık tespiti, algoritmik ticaret.
• Otomotiv: Sürücüsüz (otonom) araçlar ve sürüş destek sistemleri.
• Eğitim: Akıllı öğrenme yönetim sistemleri.
• Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri ve siber tehdit analizi.

---

Yapay Zekânın Tarihçesi ve Öncüleri

Kısa Tarihçe

Modern YZ, **1956 yılındaki Dartmouth Konferansı**'nda resmi olarak adlandırılmıştır. YZ, büyük umutlarla başlayıp "YZ Kışları" (ilgi ve finansman azlığı) yaşamış, 2000'li yıllardan sonra derin öğrenme ve büyük veri sayesinde büyük bir canlanma yaşamıştır.

Öncüler

• Alan Turing: Teorik bilgisayar biliminin babasıdır. "Makineler Düşünebilir mi?" sorusunu sorarak makinenin zekice davranış sergileme ölçütü olan Turing Testi'ni geliştirmiştir.
• John McCarthy: "Yapay Zekâ" terimini ilk kez kullanan bilim insanıdır. YZ'nin temel programlama dillerinden LISP'i geliştirmiştir.
• Cahit Arf: Türk matematikçisidir. Yaptığı soyut ve mantıksal çalışmalar (Arf Halkaları) doğrudan YZ kuramı olmasa da, bilgisayar bilimleri ve algoritmik düşünce için sağlam bir matematiksel temel oluşturmuştur.

---

YZ'nin Etkileri ve Etik Sorunlar

Olumlu ve Olumsuz Etkiler

Olumlu Etkiler	Olumsuz Etkiler
İnsanların yapamayacağı karmaşıklıktaki verileri hızla analiz ederek yüksek verimlilik sağlar.	Otomasyon ve robotikleşme nedeniyle bazı meslek gruplarında kitlesel iş kaybı riski yaratır.
Sağlık ve ulaşım alanlarında yaşam standardını yükseltir.	YZ algoritmalarındaki hatalar veya önyargılar (bias) ayrımcılığa yol açabilir.

Sosyal ve Etik Sorunlar

• Önyargı (Bias) ve Ayrımcılık: YZ sistemleri, eğitildikleri verilerdeki mevcut sosyal önyargıları öğrenir ve kararlarında ayrımcılık yapabilir.
• Şeffaflık (Açıklanabilirlik): Özellikle Derin Öğrenme modellerinin nasıl karar verdiğini anlamak zordur ("Kara Kutu" problemi). Bu durum, adil yargılanmayı zorlaştırır.
• Sorumluluk: Otonom bir sistem hata yaptığında veya zarar verdiğinde, hukuki olarak kimin sorumlu (üretici, yazılımcı, kullanıcı) olacağı belirsizdir.
• Gizlilik: YZ'nin sürekli ve büyük miktarda veri toplaması, bireylerin özel hayatının gizliliği açısından büyük riskler taşır.

👩‍🏫 Öğretmen Ders Rehberi

1.TEMA:BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİNİN HAYATIMIZDAKİ YERİ
İçerik Çerçevesi:Yapay Zekâda Temel Kavram ve Özellikler
Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenleri:
BTY.5.1.4. Yapay zekâ ile ilgili temel kavramları ve özellikleri sorgulayabilme
a) Yapay zekâ ile ilgili temel kavram ve özelliklere ilişkin merak ettiği konuları tanımlar.
b) Yapay zekâ ile ilgili temel kavram ve özellikleri hakkında sorular sorar.
c) Yapay zekâ ile ilgili temel kavram ve özellikleri hakkında bilgi toplar.
ç) Yapay zekâ ile ilgili temel kavram ve özellikleri hakkında toplanan bilgilerin doğruluğunu değerlendirir.
d) Yapay zekânın olası etkilerine ilişkin topladığı bilgiler üzerinden çıkarım yapar.
DERS İŞLEME SÜRECİ:
Yapay Zeka -Makineler düşünebilir mi?(Belli bir süre izletilebilir)
Ana sunum-Yapay Zeka

5BTY-1.Dönem-4.hafta- İhsan Akarsu -Bilişim Teknolojileri

👨‍🎓 Etkinlikler:

ETKİNLİKLER
Etkinlik 1-Frayer diyagramı ile yapay zekânın tanımı, örnekleri ve örnek olmayanlar
Etkinlik 2- YZ' nin tarih yolculuğu
Etkinlik 3- İnsan Zekası ve Yapay Zeka nın düşünme becerilerinin benzer ve farklıları
Etkinlik-4 Yapay zekanın olumlu olumsuz yanları
Etkinlik-5 Farklı alanlardaki kullanım alanları
Etkinlik 6-Yapay Zeka Kaşif
Etkinlik 7-Yapay zeka bilgi yarışması

FARKLILAŞTIRMA

Zenginleştirme:
Bu konularda daha çok bilgi öğrenmek isteyenler bu videoyu izlesin. Yapay zeka-Genetik algoritmalar ile ilgili videoyu izleyin.


Etkinlik 8-Zenginleştirme bilgi yarışması


Destekleme:
Daha basit bir dille anlatılsın istiyorum diyenler bu videoyu izleyebilir.