Etkinlik Programı ve Yeri
Etkinlik 09-11 Nisan 2025 tarihleri arasında İzmir Bakırçay Üniversitesi E-Blok Sinema Salonu ve Eğitim salonlarında gerçekleştirilecektir. Etkinliğe uzaktan katılacak olan eğitmen ve katılımcıların konaklaması yine üniversitedeki misafirhanede gerçekleştirilecektir. Etkinliğe uzaktan bağlanacak olan katılımcıların Microsoft Teams üzerinden bağlanmaları amaçlanmaktadır.
ETKİNLİK PROGRAMI
|
SAAT/GÜN |
1. GÜN |
SAAT/GÜN |
2. GÜN |
SAAT/GÜN |
3. GÜN |
|
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Yapay Zeka Temelleri ve Girişimcilik Fırsatları |
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Yazılım Geliştirme Temelleri ve Girişimcilik |
09:00 - 09:45 |
DERS ADI: Donanım Temelleri ve Girişimcilik |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Muhammed Kürşad Uçar |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Yusuf Özçevik |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Okan Bursa |
|||
|
DERS KONUSU: Yapay zekanın temel kavramları, Yapay zeka ile girişimcilik fırsatları |
DERS KONUSU: Yazılım geliştirme sürecinin temel adımları, Yazılımda girişimcilik fırsatları |
DERS KONUSU: Bilgisayar donanımının temel kavramları, Donanım projelerinde girişimcilik fırsatları |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yapay zekanın temel kavramları, tarihçesi, makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay sinir ağları, algoritmalar ve veri önemi konularının girişimcilik için önemi |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yazılım geliştirme sürecinin temel adımları, yazılımda girişimcilik fırsatları, pazar analizi ve yenilikçi yazılım ürünlerinin oluşturulması |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Bilgisayar donanımının temel kavramları, işlemciler, bellekler, depolama aygıtları ve giriş/çıkış aygıtları gibi bileşenlerin anlatımı, donanım projelerinde girişimcilik fırsatları, yeni nesil donanım ürünleri geliştirme, özelleştirilebilir çözümler sunma ve pazarda yenilikçi çözümlerle rekabet etme yolları |
|||
|
10:00 -10:45 |
DERS ADI: Yapay Zeka Uygulamaları ve Girişimcilik |
10:00 -10:45 |
DERS ADI: Yazılım Geliştirmede Çevik Yöntemler |
10:00 -10:45 |
DERS ADI: Donanım Proje Geliştirme Süreci |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Muhammed Kürşad Uçar |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Yusuf Özçevik |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Okan Bursa |
|||
|
DERS KONUSU: Sağlık, finans, eğitim gibi alanlarda yapay zeka kullanımı, Başarılı yapay zeka girişimleri |
DERS KONUSU: Agile ve SCRUM Yöntemleri, Girişimcilikte Etkili Yöntemler |
DERS KONUSU: Donanım projelerinin geliştirilmesi, Girişimcilikte proje yönetimi ve uygulama adımları |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yapay Zeka Uygulamaları ve Girişimcilik, sağlık, finans, eğitim gibi alanlarda yapay zeka kullanımı ve başarılı yapay zeka girişimlerini örneklemek ve başarı ölçütlerini açıklamak |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Girişimcilikte Etkili Yöntemler, Agile ve Scrum metodolojileri ve girişimcilikte bu yöntemlerin kullanımı ve yönetimi |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Donanım projelerinin fikirden projelendirmeye kadar geçen sürecinin planlanması, kaynak seçimi ve proje yönetimi için gerekli aygıtların anlatımı |
|||
|
11:00 -11:45 |
DERS ADI: Yapay Zeka ve Etik: Girişimcilikte Sorumluluk |
11:00 -11:45 |
DERS ADI: Yazılım Test ve Kalite Güvencesi: Girişimcilikte Başarı |
11:00 -11:45 |
DERS ADI: Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Girişimcilik |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Muhammed Kürşad Uçar |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Yusuf Özçevik |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Okan Bursa |
|||
|
DERS KONUSU: Yapay zekanın etik boyutları, Girişimcilikte veri gizliliği ve güvenlik |
DERS KONUSU: Yazılım test süreçleri, Kalite güvencesi ve girişimcilikte etkisi |
DERS KONUSU: IoT kavramları ve teknolojileri, IoT projelerinde girişimcilik |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Girişimcilikte Sorumluluk, yapay zekanın etik boyutları, girişimcilikte veri gizliliği ve güvenlik konularını içerir. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yazılım test süreçleri ve kalite güvencesinin girişimcilikte başarılı ürünlerin ve hizmetlerin geliştirilmesindeki önemi |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: IoT projelerinde girişimcilik fırsatları, sensör teknolojileri, veri analitiği, uzaktan yönetim ve güvenlik çözümleri gibi alanlarda yenilikçi ürünler geliştirme ve pazarda rekabet etme imkanlarını içerir. |
|||
|
12:00 -12:45 |
DERS ADI: Yapay Zeka Proje Geliştirme Süreci |
12:00 -12:45 |
DERS ADI: Bulut Bilişim ve DevOps: Girişimcilik Uygulamaları |
12:00 -12:45 |
DERS ADI: Robotik ve Otomasyon: Girişimcilikte Yeni Ufuklar |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Muhammed Kürşad Uçar |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Yusuf Özçevik |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Okan Bursa |
|||
|
DERS KONUSU: Yapay zeka projelerinin geliştirilmesi, Girişimcilikte proje yönetimi ve uygulama adımları |
DERS KONUSU: Bulut bilişim kavramları, DevOps kültürü ve girişimcilik |
DERS KONUSU: Drone ve Robotik teknolojileri, Otomasyon sistemleri ve girişimcilik |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yapay zeka projelerinin başarılı bir şekilde hayata geçirilmesi için gerekli teknik ve stratejik adımlar ayrıntılı olarak ele alınır. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Bulut bilişim ve DevOps kültürü ile yazılım geliştirme ve IT operasyonları arasında işbirliğinin girişimcilikte hızlı ürün geliştirme ve dağıtım süreçlerindeki etkisi |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Robotik ve Otomasyon teknolojilerinin girişimcilik açısından, endüstriyel otomasyon, hizmet robotları, sağlık ve tarım gibi alanlarda yenilikçi çözümler geliştirme, verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme gibi fırsatlarının anlatımı |
|||
|
14:00 -14:45 |
DERS ADI: Yapay Zeka ile İnovasyon ve Girişimcilik |
14:00 -14:45 |
DERS ADI: Risk Yönetimi ve Analizi |
14:00 -14:45 |
DERS ADI: Proje Ekibi Oluşturma |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Emine Sezer |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Nurhan Dudaklı |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Tarık Semiz, Nurhan Dudaklı, Ezgi Delen, Nihan Özbaltan |
|||
|
DERS KONUSU: Yenilikçi yapay zeka çözümleri, Girişimcilikte yaratıcı düşünme teknikleri |
DERS KONUSU: Risk yönetimi kavramı, Risk analizi ve değerlendirme, Risk yönetimi stratejileri |
DERS KONUSU: Proje ekibi oluşturma, Ekip rolleri, Ekip içi iletişim |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yapay Zeka ile farklı alanlardaki katılımcıların konularının ilişkisinin tartışılması, birlikte ve yeni fikirlerin ortaya konması için gerekli sürecin anlatımı |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Risk yönetimi ve önemi. Risk analizi ve değerlendirme yöntemleri. Risk yönetimi stratejileri ve uygulamaları. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Proje ekibi oluşturma kriterleri. Ekip rolleri ve sorumluluklar. Ekip içi iletişim ve işbirliği yöntemleri. AMACI: Öğrencilere etkili bir proje ekibi oluşturma ve ekip içi iletişim tekniklerini öğretmek. |
|||
|
15:00 -15:45 |
DERS ADI: Yapay Zeka Temelli Ürün Yaşam Döngüsü |
15:00 -15:45 |
DERS ADI: Girişimcilikte Proje Yürütme ve Kontrol |
15:00 -15:45 |
DERS ADI: Proje Sunum Hazırlığı |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Emine Sezer |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Tarık Semiz |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Tarık Semiz, Nurhan Dudaklı, Ezgi Delen, Nihan Özbaltan |
|||
|
DERS KONUSU: Yapay zekanın ürün yaşam döngüsündeki yeri, ürün yaşam döngüsünün yönetimi |
DERS KONUSU: Proje yürütme süreçleri, Proje kontrol araçları, Proje performans ölçümü |
DERS KONUSU: Proje sunum teknikleri, Sunum hazırlama, Etkili sunum yapma |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Ürün yaşam döngüsünün açıklanması, bu sürecin yapay zeka ile ilişkilendirilmesi ve yönetimi için gerçekleştirilmesi gerekenler |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Proje yürütme ve kontrol süreçleri. Proje kontrol araçları ve teknikleri. Proje performans ölçüm yöntemleri. AMACI: Öğrencilere proje yürütme ve kontrol süreçlerini öğretmek. |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Proje sunum teknikleri ve ipuçları. Sunum hazırlama aşamaları. Etkili sunum yapma yöntemleri. AMACI: Öğrencilere proje sunum hazırlama ve etkili sunum yapma becerilerini öğretmek. |
|||
|
16:00 -16:45 |
DERS ADI: Uygulamalı Yapay Zeka Atölyesi |
16:00 -16:45 |
DERS ADI: İş Modeli Kanvası |
16:00 -16:45 |
DERS ADI:Demo Proje Sunumları |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Emine Sezer |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Ezgi Delen |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Tarık Semiz, Nurhan Dudaklı, Ezgi Delen, Nihan Özbaltan, Okan Bursa |
|||
|
DERS KONUSU: Küçük gruplar halinde yapay zeka projeleri geliştirme, Proje fikirlerinin paylaşılması ve geri bildirim alınması |
DERS KONUSU: İş modeli nedir?, İş modeli kanvası, İş modeli geliştirme |
DERS KONUSU: Demo proje sunumları, Proje değerlendirme, Geri bildirim alma |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Grup üyelerinin yapay zeka uygulamalarının sağlık, finans, eğitim gibi çeşitli alanlarda nasıl kullanılabileceği konusunda önerilerde bulunarakve projelerinin anlatımını gerçekleştirmeleri, proje fikirlerinin paylaşılması, grup içindeki farklı bakış açılarını ve yenilikçi yaklaşımları ortaya konması ve geri bildirim verilmesi |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: İş modelinin tanımı ve önemi. İş modeli kanvasının bölümleri. İş modeli geliştirme süreci ve örnekler |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Demo proje sunum teknikleri. Proje değerlendirme kriterleri. Geri bildirim alma ve değerlendirme. AMACI: Öğrencilere demo proje sunumları yapma ve geri bildirim alma süreçlerini öğretmek. |
|||
|
17:00 -17:45 |
DERS ADI: Yapay Zeka Geleceği ve Kariyer Fırsatları |
17:00 -17:45 |
DERS ADI:Yazılım Geliştirmenin Geleceği ve Kariyer Fırsatları |
17:00 -17:45 |
DERS ADI: Geri Bildirim ve Değerlendirme |
|
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Emine Sezer |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Yusuf Özçevik |
DERS VERECEK ÖĞRETİM ÜYESİ: Tarık Semiz, Nurhan Dudaklı, Ezgi Delen, Okan Bursa |
|||
|
DERS KONUSU: Yapay zekanın geleceği, Kariyer ve girişimcilik fırsatları |
DERS KONUSU: Yazılım geliştirmenin geleceği, Kariyer ve girişimcilik fırsatları |
DERS KONUSU: Geri bildirim teknikleri, Proje değerlendirme kriterleri, Sonuçların iyileştirilmesi |
|||
|
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yapay zekanın geleceği, kariyer ve girişimcilik fırsatları, sektördeki yenilikler ve potansiyel iş alanlarının ve trendlerin açıklanması |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Yazılım Geliştirmenin geleceği, kariyer ve girişimcilik fırsatları, sektördeki yenilikler ve potansiyel iş alanlarının ve trendlerin açıklanması |
DETAYLI DERS İÇERİĞİ: Geri bildirim teknikleri ve yöntemleri. Proje değerlendirme kriterleri. Sonuçların iyileştirilmesi ve takip süreçleri. AMACI: Öğrencilere geri bildirim alma ve proje değerlendirme becerilerini öğretmek. |
|||
|
Toplam Ders Sayısı=8 |
Toplam Ders Sayısı=8 |
Toplam Ders Sayısı=8 |
|||