1. Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Bölümü'nün bilgisayar bilimleri ve mühendislik alanlarından temel farkları nelerdir? Bu bölümün geleceğe yönelik stratejik önemi nedir?
   Bu bölüm, geleneksel bilgisayar bilimlerinin temelini korurken, veri odaklı öğrenme sistemlerinin tasarımı, eğitimi ve optimizasyonu üzerinde uzmanlaşır. Bu yönüyle klasik problem çözme yöntemlerinden ziyade, çevresinden veri toplayıp öğrenebilen ve değişen koşullara uyum sağlayabilen algoritmalar geliştirir. Geleceğin teknolojilerinde (otonom araçlar, biyomedikal görüntüleme, savunma sanayi, finansal modelleme, akıllı şehirler vb.) tüm kritik karar mekanizmalarını yapay zeka sistemleri yönettiği için bu bölüm, küresel ölçekte stratejik değer taşıyan bir uzmanlık alanı sunar.
2. Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Bölümü'nde verilen matematiksel temel neden bu kadar önemlidir? 

Makine öğrenmesi modelleri, olasılık teorisi, istatistiksel çıkarım, optimizasyon, doğrusal cebir ve hesaplama teorisinden doğrudan beslenir. Bu nedenle öğrencilerin sadece modelleri kullanması değil, modellerin neden ve nasıl çalıştığını anlayacak düzeyde analitik düşünme becerisi kazanması hedeflenir. Bu yetkinlik, mezunların yeni algoritmalar tasarlamasını, mevcut yöntemleri geliştirmesini ve akademik inovasyon yapabilmesini sağlar.

     3.  İş dünyası mezunlarımızdan hangi yetkinlikleri beklemektedir?

Sektör, yalnızca model kuran değil aynı zamanda:

1. • modeli analiz eden,

   • veri kalitesini değerlendiren,

   • optimizasyon süreçlerini yöneten,

   • güvenli ve etik yapay zekâ geliştirebilen,

   • büyük veri altyapılarıyla çalışabilen
     mezunlara yüksek talep göstermektedir.
     Bu bölüm, öğrencileri makine öğrenmesi mühendisi, veri bilimci, derin öğrenme uzmanı ve Ar-Ge araştırmacısı gibi roller için doğrudan hazırlamaktadır.

      4.  Yapay zekâ etiği ve güvenliği bu programda nasıl ele alınmaktadır?

Bölümümüz, sadece teknolojik gelişimi değil aynı zamanda toplumsal sorumluluğu da merkezine alır. Müfredatta:

• • algoritmik adalet,

  • yapay zekâ güvenliği,

  • veri mahremiyeti,

  • model önyargısı,

  • regülasyon ve etik çerçeveler
    gibi konular dersler içerisine entegre edilmiştir.
    Öğrenciler geliştirdikleri sistemlerin etik etkilerini analiz etmeyi öğrenirler.

       5. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümünün bilgisayar laboratuvarları yeterli altyapıya sahip midir?

Evet, bölümümüz bilişim odaklı eğitimin gerekliliklerini karşılayacak güçlü bir altyapıya sahiptir. Öğrencilerimizin teorik bilgilerini uygulamaya dökebilmeleri için modern teknolojiyle donatılmış, yüksek kapasiteli ve yeni nesil bilgisayarlarla kurulu geniş bir bilgisayar laboratuvarı aktif olarak kullanılmaktadır. Bu alanlar hem lisans öğrencilerimizin proje çalışmalarına hem de lisansüstü düzeyde yürütülen bilimsel araştırmalara olanak sağlayacak yeterliliktedir. Öğrenciler, laboratuvarları ders saatleri dışında da kullanarak teknik becerilerini geliştirme şansı bulurlar.