Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
3BGT203Yapay Zeka ve Siber Güvenlik1+2+02329.07.2026
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Ön Lisans
Bölümü / Programı Bilişim Güvenliği Teknolojisi
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu ders, yapay zekâ teknolojilerinin temel kavramlarını ve siber güvenlik alanındaki uygulamalarını teorik ve uygulamalı olarak ele alır. Öğrencilerin yapay zekâ teknolojilerini siber güvenlik problemlerinin çözümünde etkin, güvenli ve etik bir şekilde kullanabilmeleri amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği Yapay zekânın gelişimi, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve makine öğrenmesi algoritmaları; büyük dil modelleri (LLM) ve prompt mühendisliği; yapay zekâ destekli tehdit tespiti, anomali analizi ve güvenlik olaylarının yönetimi; siber saldırılar ve zararlı yazılım analizi; yapay zekâ destekli güvenlik araçları ve yapay zekâ sistemlerinin güvenliği konularını kapsar.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Anlatım, tartışma, gösterip yaptırma ve sunum.
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Öğr.Gör. ELİF ATABAY
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Şeref Sağıroğlu ve M. Umut Demirezen (Ed.). Yapay Zekâ ve Büyük Veri Çalışmaları: Siber Güvenlik ve Mahremiyet. Akademisyen Kitabevi.


Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 3 1 3
Ara Sınavlar 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 20 20
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 2,5 75

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Bilgi 
1 Yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zekâya ilişkin temel kavramları açıklar.
2 Makine öğrenmesi algoritmalarını ve bu algoritmaların siber güvenlik alanındaki kullanımını karşılaştırır.
Beceri 
3 Büyük dil modellerini (LLM) ve prompt mühendisliği tekniklerini temel düzeyde uygular.
Yetkinlik 
4 Yapay zekâ destekli tehdit tespiti, güvenlik analizi ve siber saldırı senaryolarını analiz eder.
5 Yapay zekâ destekli siber güvenlik araçlarını ve teknolojilerini temel düzeyde kullanır.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay zekânın gelişimi, temel kavramlar, yapay zekâ türleri, günümüzde yapay zekâ uygulamaları, siber güvenlikte yapay zekânın önemi
2 Makine öğrenmesi, derin öğrenme, denetimli–denetimsiz–pekiştirmeli öğrenme, eğitim ve test süreçleri
3 Karar Ağaçları, Naive Bayes, K-En Yakın Komşu (KNN), Destek Vektör Makineleri (SVM), Random Forest, Kümeleme algoritmaları ve siber güvenlik uygulamaları
4 Büyük Dil Modelleri (LLM), ChatGPT, Copilot, Gemini, prompt yazım teknikleri, etkili ve güvenli prompt oluşturma
5 AI destekli tehdit tespiti, anomali tespiti, saldırı tespiti (IDS/IPS), SIEM ve SOC sistemlerinde yapay zekâ
6 Olay müdahalesi, güvenlik otomasyonu (SOAR), log analizi, tehdit istihbaratı, güvenlik operasyon merkezlerinde AI
7 Genel Tekrar
8 ARA SINAV
9 Yapay zekâ ile güvenlik açığı (zafiyet) analizi, risk analizi ve saldırı yüzeyi değerlendirmesi
10 Yapay zekâ destekli siber saldırılar: Phishing, spear phishing, sosyal mühendislik, deepfake
11 Zararlı yazılım analizi, spam filtreleme, botnet tespiti ve ağ anomalilerinin belirlenmesinde makine öğrenmesi
12 Yapay zekâ destekli siber güvenlik araçları ve siber suçlarla mücadelede yapay zekâ
13 Yapay zekâ sistemlerinin güvenliği: Prompt Injection, Jailbreak, Adversarial AI, etik ve güvenlik riskleri
14 Yapay zekâ ile saldırı ve savunma senaryoları, gelecek eğilimleri ve vaka analizleri
15 Genel Tekrar
16 FİNAL SINAVI
17 FİNAL SINAVI

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16
Bi1 5 1 5 5 3 2 3 4 1 1 2 5 3 5 3 5
Bi2 5 1 5 5 3 2 3 4 1 1 2 5 3 5 3 5
Be3 5 1 5 5 3 2 3 4 1 1 2 5 3 5 3 5
Ye4 5 1 5 5 3 2 3 4 1 1 2 5 3 5 3 5
Ye5 5 1 5 5 3 2 3 4 1 1 2 5 3 5 3 5

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek