Aday Öğrenci Kaynağı
Hacettepe AIDE Aday Öğrenci Kılavuzu
Bölümümüzü, eğitim yaklaşımımızı, müfredatımızı, akademik kadromuzu, araştırma ortamımızı ve öğrencilerimize sunduğumuz olanakları bir arada inceleyin.
Aday Öğrenci Buluşmaları
2026 tanıtım programımız yakında burada yayımlanacak
Tercih döneminde aday öğrenciler ve aileleri için bölüm sunumları, soru-cevap oturumları, bölüm ve laboratuvar gezileri planlıyoruz.
- Bölüm tanıtım sunumu
- Akademik kadro ve öğrencilerle soru-cevap
- Laboratuvar ve sınıf gezileri
- Müfredat, kariyer yolları ve kampüs yaşamı hakkında birebir görüşme
Kesin tarihler resmî program açıklandığında bu sayfaya eklenecektir. Güncel duyurular için Hacettepe Tanıtım Günleri ve Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı sayfalarını da izleyebilirsiniz.
Aday öğrencilerimize mesaj
Sevgili aday öğrencimiz,
Yapay zekânın neredeyse her mesleği dönüştürdüğü bir dönemde üniversite programı seçmek kolay değil. Yalnızca hangi üniversiteyi tercih edeceğinizi değil, bugün seçtiğiniz mesleğin siz mezun olduğunuzda nasıl değişmiş olacağını da düşünüyorsunuz. Bu kaygıyı ciddiye alıyor ve size yüzeysel bir güvence vermek istemiyoruz.
Hacettepe Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği Bölümünde amacımız, sizi yalnızca günümüzün yapay zekâ araçlarını kullanabilen bireyler olarak yetiştirmek değildir. Çünkü araçlar hızla değişir. Biz; matematiği, algoritmaları, veriyi, yazılım sistemlerini ve mühendislik ilkelerini anlayan; üretilen sonuçları sorgulayabilen; güvenilir, sorumlu ve yararlı sistemler tasarlayabilen mühendisler yetiştirmeyi hedefliyoruz.
Bölümümüz 2026 yılında kuruldu; ancak bu alandaki eğitim deneyimimiz çok daha önce başladı. Hacettepe Üniversitesi, 2019 yılında Türkiye’de bir devlet üniversitesi bünyesinde “Yapay Zekâ Mühendisliği” adıyla açılan ilk lisans programını başlattı. Yeni Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği Bölümü, bu birikimi veri mühendisliği, ölçeklenebilir bilişim ve akıllı sistemlerin tüm yaşam döngüsünü kapsayan daha bütüncül bir eğitim yaklaşımıyla ileri taşıyor.
Burada, araştırmanın eğitime doğrudan yansıdığı bir akademik topluluğa katılacaksınız. Öğretim üyelerimiz; makine öğrenmesi, bilgisayarlı görü, çok kipli yapay zekâ, üretken yapay zekâ, robotik, otonom sistemler, veri bilimi ve ilgili alanlarda uluslararası düzeyde araştırmalar yürütüyor. Lisans öğrencilerinin araştırma gruplarına, projelere ve laboratuvar çalışmalarına katılmasını eğitimin önemli bir parçası olarak görüyoruz.
Geleceğin teknolojilerinin ve mesleklerinin bugünkü biçimiyle kalacağını vaat edemeyiz. Buna karşılık, kalıcı bilimsel temellere, uygulama deneyimine, entelektüel meraka ve yaşam boyu öğrenme becerisine dayanan bir eğitim sunmak için çalıştığımızı söyleyebiliriz. Yapay zekâyı yalnızca kullanmak değil; anlamak, sorgulamak, geliştirmek ve inşa etmek isteyen öğrencileri aramızda görmek istiyoruz.
Karar vermeden önce müfredatımızı incelemenizi, akademik kadromuzu tanımanızı, araştırma çalışmalarımıza göz atmanızı ve bize zor sorular sormanızı özellikle öneriyorum.
Bölüm Başkanı
Bir bakışta bölüm
- Program
- Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği Lisans Programı
- Süre
- 4 yıl · 8 yarıyıl
- Toplam
- 240 AKTS
- Eğitim dili
- İngilizce
Neden Hacettepe Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği?
Yeni bölüm, yerleşik deneyim
2026’da kurulan bölümümüz, Hacettepe’nin yapay zekâ lisans eğitimi alanında 2019’dan beri elde ettiği köklü birikim üzerine inşa edilmiştir.
Araştırma etkin akademik kadro
Dersleriniz, güncel bilimsel problemler üzerinde çalışan ve uluslararası araştırma topluluğuna katkı sunan öğretim üyeleri tarafından yürütülür.
Yapay zekâ ve veri mühendisliği birlikte
Öğrenme algoritmaları; veri toplama, işleme, yönetme, sunma, değerlendirme ve üretim ortamına taşıma süreçleriyle birlikte ele alınır.
Teori, laboratuvar ve proje dengesi
Matematiksel ve hesaplamalı temeller; eşgüdümlü laboratuvar dersleri, programlama ödevleri, araştırma çalışmaları, stajlar ve bitirme projesiyle pekiştirilir.
Lisans düzeyinde araştırma kültürü
İlgili ve başarılı öğrenciler, öğretim üyelerinin araştırma grupları ve destekli projeleri içinde erken dönemde deneyim kazanabilir.
Geniş bir bilişim ekosistemi
Bölümümüz kendi akademik kimliğine sahip olmakla birlikte, aynı fakültedeki Bilgisayar Mühendisliği Bölümünün seçili ders ve uzmanlıklarından da yararlanır.
Üniversite–sanayi araştırma bağları
ASELABS Programı kapsamında kurulan ASELSAN–Hacettepe Üniversitesi Yapay Zekâ Teknolojileri Laboratuvarı gibi stratejik iş birlikleri, akademik araştırma ile önemli mühendislik problemleri arasında bağ kurulmasına katkı sağlar.
Konuşmalar ve Söyleşiler
Öğretim üyelerimizi dinleyin
Bölümümüzün akademik yaklaşımını tanımanın yollarından biri de öğretim üyelerimizin yapay zekânın bilimsel temelleri, uygulama alanları ve geleceği üzerine yaptıkları konuşmaları dinlemektir. Aşağıdaki seçki, bölümümüzdeki araştırma çeşitliliğine ve ele aldığımız problemlere yakından bakma fırsatı sunuyor.
Panel · Türkçe
Yapay Zekâ Devrimi: Geçmiş, Bugün ve Yarına Bir Bakış
Prof. Dr. Mehmet Erkut Erdem ve Doç. Dr. Aykut Erdem (Koç Univ.)
Yapay zekânın tarihsel gelişimi, günümüzde ulaştığı nokta ve gelecekte bilim, teknoloji ve meslekler üzerindeki olası etkileri üzerine kapsamlı bir söyleşi.
Seminer · Türkçe
Yapay Zekâ: Yapay Sinir Ağları Semineri
Prof. Dr. Mehmet Önder Efe
Yapay sinir ağlarının temel kavramlarını, çalışma ilkelerini ve yapay zekâ sistemlerindeki yerini ele alan teknik bir giriş konuşması.
Davetli Konuşma · İngilizce
A(nother) Quest Towards Video Understanding
Prof. Dr. Nazlı İkizler Cinbiş
Yapay zekâ sistemlerinin videolardaki insan hareketlerini, eylemleri ve etkileşimleri nasıl temsil edip anlamlandırdığını ele alan uluslararası bir akademik konuşma.
Panel / Meet-up · Türkçe
Akıllı Şehirler ve Otonom Araçlar
Dr. Öğr. Üyesi Özgür Erkent
Otonom araçlar, robotik algılama ve akıllı şehir uygulamaları üzerinden yapay zekânın gerçek dünyadaki mühendislik problemlerine nasıl aktarıldığını ele alan bir etkinlik kaydı.
Akademik Konuşma · Türkçe
Büyük Ölçekli Resim ve Video Analizi
Prof. Dr. Pınar Duygulu Şahin
Büyük ölçekli görsel verilerin bilgisayarlı görü ve yapay zekâ yöntemleriyle nasıl analiz edildiğini; resim ve videolardan anlamlı bilgi çıkarma problemleri üzerinden ele alan bir araştırma konuşması.
Konuşmalar farklı tarihlerde ve farklı kurumların düzenlediği etkinliklerde kaydedilmiştir. İçerikler, öğretim üyelerimizin araştırma alanlarını ve kamuya yönelik bilimsel iletişim çalışmalarını tanıtmak amacıyla seçilmiştir.
Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği nedir?
Yapay zekâ; sistemlerin veriden öğrenmesini, algılamasını, akıl yürütmesini, tahmin üretmesini ve yeni içerikler oluşturmasını sağlayan yöntemleri inceler. Veri mühendisliği ise verinin güvenilir biçimde elde edilmesi, düzenlenmesi, işlenmesi, korunması ve büyük ölçekte kullanılabilir hâle getirilmesiyle ilgilenir.
Gerçek dünyada çalışan bir akıllı sistem için yalnızca iyi bir model yeterli değildir. Nitelikli veri, doğru problem tanımı, sağlam yazılım, uygun hesaplama altyapısı, sistematik değerlendirme, güvenlik, gizlilik ve sorumlu kullanım da gerekir. Bölümümüz, bu bileşenleri aynı mühendislik eğitimi içinde buluşturur.
Bilgisayar Mühendisliğinden ve yalnızca Yapay Zekâ odaklı programlardan farkı nedir?
| Program yaklaşımı | Temel ağırlık | Bu programın konumu |
|---|---|---|
| Bilgisayar Mühendisliği | Yazılım, donanım, sistemler, ağlar, algoritmalar ve bilişimin geniş alanı | Gerekli bilgisayar bilimi temellerini korur; yapay zekâ ve veri merkezli uzmanlaşmayı daha erken görünür kılar. |
| Yalnızca model odaklı yaklaşım | Makine öğrenmesi ve yapay zekâ yöntemleri | Modellerin yanında veri, yazılım altyapısı, MLOps, değerlendirme ve gerçek sistem kurma boyutlarını da kapsar. |
| Veri Bilimi | Veri analizi, istatistik, örüntü çıkarımı ve karar desteği | Veri bilimini mühendislik, yapay zekâ, yazılım sistemleri ve ölçeklenebilir altyapılarla bütünleştirir. |
Dört yıllık eğitim yolculuğu
1. Yıl
Bilimsel ve hesaplamalı temeller
Programlama, matematik, fizik, yapay zekâya giriş ve mühendislik düşüncesi.
2. Yıl
Veri ve öğrenme temelleri
Veri yapıları ve algoritmalar, olasılık ve istatistik, veri bilimi, makine öğrenmesi ve eşgüdümlü laboratuvarlar.
3. Yıl
Derinleşme ve sistem kurma
Derin öğrenme, veri yönetimi, optimizasyon, sinyaller ve sistemler, yazılım ve MLOps yaklaşımı.
4. Yıl
Uzmanlaşma, araştırma ve tasarım
Teknik seçmeliler, araştırma yöntemleri, staj deneyimi ve iki yarıyıla yayılan bitirme projesi.
- Matematiksel ve hesaplamalı temelleri güçlü tutmak
- Laboratuvar ve proje bileşenlerini görünür kılmak
- Yapay zekâ ile veri mühendisliğini aynı sistem düşüncesi içinde ele almak
- Öğrenciyi araştırma, uygulama ve üretim ortamlarına hazırlamak
Ders listesi, önkoşullar ve seçmeliler için müfredat sayfasını inceleyebilirsiniz.
Araştırma ve proje ortamı
Bölümümüzün güçlü yönlerinden biri, güncel araştırma alanlarının eğitimle yakın ilişki içinde olmasıdır. Bilgisayarlı görü, üretken yapay zekâ, çok kipli öğrenme, robotik, veri işleme ve benzeri alanlardaki çalışmalar derslere ve öğrenci projelerine yansır.
Araştırma etkinliği neden önemli?
Güçlü bir lisans programı yalnızca iyi ders planına değil, aynı zamanda güncel sorunlar üzerinde çalışan bir akademik topluluğa dayanmalıdır. Aşağıdaki görsel, Türkiye’deki üniversiteleri yapay zekâ ile ilişkili seçili alanlardaki konferans yayınlarına göre gösteren CSRankings görünümüdür.
Bu görsel neyi gösteriyor? Hacettepe Üniversitesi, seçili yapay zekâ alanlarında Türkiye’de görünür araştırma etkinliğine sahip kurumlar arasındadır. Bu, lisans öğrencilerinin güncel araştırmayla temas edebileceği canlı bir akademik çevre açısından değerli bir göstergedir.
Nasıl bir ortama katılacaksınız?
- Temel bilim ve mühendisliği ciddiye alan bir eğitim yaklaşımı.
- Laboratuvar ve proje bileşenleri görünür bir müfredat.
- Araştırma ile derslerin yakın olduğu akademik bir atmosfer.
- Yapay zekâyı sorumlu biçimde kullanma ve değerlendirme kültürü.
- Kendi yönünü oluşturma alanı: araştırma, lisansüstü eğitim, girişimcilik veya teknik kariyer.
Beytepe’de yaşam ve öğrenme ortamı
Üniversite tercihi yalnızca ders planından ibaret değildir. Kampüs ortamı, sosyal yaşam, çalışma alanları ve günlük deneyim de önemlidir. Beytepe Yerleşkesi bu açıdan güçlü bir üniversite deneyimi sunar.
Bu program size uygun mu?
Matematik ve programlamayı seviyorsanız; akıllı sistemlerin nasıl çalıştığını merak ediyorsanız; hem kuramsal hem uygulamalı çalışmaya hazırsanız ve hızla değişen bir alanda sürekli öğrenmek sizi heyecanlandırıyorsa bu program sizin için güçlü bir seçenek olabilir.
Mezuniyet sonrası hangi yollar mümkündür?
Mezunların üstlenebileceği roller zaman içinde değişebilir. Program, belirli bir iş unvanına dar biçimde hazırlanmak yerine farklı sektörlerde kullanılabilecek sağlam teknik yetkinlikler kazandırmayı amaçlar.
- Makine öğrenmesi ve yapay zekâ mühendisliği
- Veri mühendisliği, veri bilimi ve analitik sistemler
- MLOps, yapay zekâ platformları ve ölçeklenebilir bilişim
- Bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, robotik ve otonom sistemler
- Sağlık, savunma, finans, telekomünikasyon, üretim ve kamu hizmetlerinde yapay zekâ uygulamaları
- Lisansüstü eğitim, araştırma ve teknoloji girişimciliği
Adayların sık sorduğu sorular
Yapay zekâ araçları bu bölümün mezunlarını gereksiz hâle getirir mi?
Yapay zekâ araçları rutin programlama, test, dokümantasyon ve veri hazırlama işlerinin bir bölümünü otomatikleştirecektir. Ancak gerçek dünyada güvenilir sistemler geliştirmek; doğru problemi tanımlama, sonuçları doğrulama, veri ve yazılım mimarisi kurma, güvenlik ve etik riskleri değerlendirme gibi uzmanlıklar gerektirir. İşlerin niteliğinin değişmesi, mühendislik yetkinliğinin ortadan kalkmasından daha olasıdır.
Programın eğitim dili nedir?
Program İngilizce eğitim vermek üzere planlanmıştır. Hazırlık sınıfı ve muafiyet koşullarında üniversitenin resmî düzenlemeleri geçerlidir.
Bölüm yeni olduğu için riskli mi?
Bölüm 2026’da kurulmuştur; ancak akademik kadro ve lisans eğitimi deneyimi, Hacettepe’de 2019’dan beri yürütülen Yapay Zekâ Mühendisliği programına ve uzun yıllardır sürdürülen araştırma faaliyetlerine dayanmaktadır.
Bilgisayar Mühendisliği dersleri alabilecek miyim?
Yapay zekâ ve veri mühendisliği programımız kendi zorunlu ve seçmeli derslerine sahiptir. Bunun yanında aynı fakültedeki Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden belirlenmiş dersler ve daha geniş bilişim ortamı programa katkı sunmaktadır.
Lisans öğrencileri araştırmalara katılabilir mi?
Öğrenciler, bilgi ve becerileri geliştikçe öğretim üyelerinin laboratuvarlarında, araştırma projelerinde ve araştırma odaklı derslerde görev alabilir. Katılım proje gereksinimlerine, öğrencinin hazırlığına ve danışmanlık kapasitesine bağlıdır.
Tüm sık sorulan soruları inceleyin →