Mühendislik Alanında Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Uygulamaları

Program Hakkında

Mühendislik Alanında Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Uygulamaları, Tarsus Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği Bölümü tarafından yürütülen ve TÜBİTAK BİDEB 2237-A kapsamında desteklenen bilimsel eğitim etkinliğidir.

Üç günlük yüz yüze eğitim; yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yaklaşımlarının kuramsal temellerini mühendislik problemleriyle birlikte ele alır. Amaç, katılımcıların yöntemleri yalnızca tanıması değil, uygun problemi ve yaklaşımı değerlendirebilmesi ve bu yöntemleri akademik, endüstriyel veya Ar-Ge çalışmalarına uyarlayabilmesidir.

Başvuru Süreci ve Takvim

Başvurular, etkinliğin resmî sayfasında yayımlanan çevrim içi form üzerinden alınmaktadır. Son başvuru tarihi 6 Ekim 2026'dır. Başvuru formunun eksiksiz ve doğru doldurulmasının ardından adaylar ilan edilen değerlendirme kriterlerine göre incelenir ve gerekli bilgilendirme başvuru sahipleriyle paylaşılır.

Eğitim 13–15 Ekim 2026 tarihlerinde Tarsus Üniversitesi Kuzey Kampüsü Mühendislik Fakültesinde yüz yüze gerçekleştirilecektir. Kontenjan 20 kişiyle sınırlıdır.

Programa Özgü Ayrıntılar

Programın içeriğinde yapay sinir ağları, makine öğrenmesi yöntemleri, derin öğrenme mimarileri ve derin pekiştirmeli öğrenme algoritmaları; elektrikli ve hibrit araçlar, enerji ve batarya yönetim sistemleri, mekanik ve robotik sistemlerde modelleme ve optimizasyon, yapay zekâ tabanlı kontrol sistemleri ile büyük dil modellerinin mühendislikte karar destek ve analiz amaçlı kullanımı yer alır.

Katılımcı seçiminde öğrencilik durumu, ARBİS kaydı, en az 2,00/4,00 genel not ortalaması ve tam zamanlı katılım gibi koşullar aranır. Eşit başarı durumunda erken başvuru dikkate alınır; daha önce programdan yararlanmayanlara ve 2209-A/B desteği alan veya almakta olan adaylara öncelik verilebilir.

Kariyer Pusulan Notu

Program, yapay zekâ yöntemlerini mühendislik problemleri üzerinde uygulamalı biçimde geliştirmek isteyen öğrenciler için yoğun ve seçmeli bir eğitimdir. Başvuru öncesinde özellikle ARBİS kaydı, transkript ve tam zamanlı katılım koşullarını hazırlamak önemlidir.