Akademik iletişim, kurumsal olarak tanımlanmış kanallar üzerinden yürütülür. Her öğrenciye kayıt aşamasında bir akademik danışman atanır. Ders seçimi, akademik ilerlemenin izlenmesi, staj planlaması ve mezuniyet sonrası yönelim konularındaki yönlendirme bu danışmanlık kapsamında sağlanır.
Öğretim üyeleri her dönem başında haftalık görüşme saatlerini ilan eder. Ders içeriğine ve işleyişine ilişkin öğrenci görüşleri; ders değerlendirme anketleri, sınıf temsilcileri ve bölüm kurullarına iletilen geri bildirimler yoluyla toplanır. Bu mekanizmaların işleyişi, fakültemizin 2026 tarihli birim öz değerlendirme raporunda tanımlanmıştır.
Proje dersleri, laboratuvar uygulamaları ve bitirme projesi, öğrencinin bir öğretim üyesinin danışmanlığında çalıştığı derslerdir. Öğretim üyelerinin araştırma alanları ve iletişim bilgileri bölümümüzün web sayfasındaki akademik kadro başlığı altında yer almaktadır.
Bölümümüz yeni kurulmuş bir programdır ve 2026 yılı itibarıyla MÜDEK akreditasyonu bulunmamaktadır. MÜDEK, yalnızca ilk mezunlarını vermiş programları değerlendirmeye alır; bu nedenle yeni açılan hiçbir mühendislik programı ilk dört yıl içinde akreditasyon başvurusunda bulunamaz.
Programımızın ilk mezunlarını vermesinin ardından, MÜDEK değerlendirme başvurusu programın beşinci yılını tamamlamasıyla birlikte yapılması planlanmaktadır.
Bu süre boyunca program yeterlilikleri, ders öğrenme çıktıları ve müfredat yapısı MÜDEK ölçütleri gözetilerek düzenlenmekte ve fakültemizin kalite güvence sistemi kapsamında izlenmektedir.
Akreditasyonun henüz alınmamış olması diplomanın geçerliliğini etkilemez. MÜDEK, mühendislik diplomasının resmî geçerliliğinden ayrı bir program değerlendirme ve kalite belgelendirme sistemidir; diplomanın geçerliliği Yükseköğretim Kurulu mevzuatı çerçevesinde belirlenir.
Bölümümüzde Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Programı için Çift Anadal Programı bulunmaktadır. Çift anadal, başarı koşullarını sağlayan öğrencinin ikinci bir lisans diploması almasına imkân tanır. Yandal ise ikinci bir diploma vermez; öğrencinin kendi programına ek olarak başka bir alanda belirlenen dersleri tamamlaması hâlinde verilen bir sertifika programıdır.
Üniversitemizin 2026 tarihli Çift Anadal ve Yandal Rehberinde yandal programı için belirlenen esaslar şunlardır:
- Başvuru, lisans öğrencileri için en erken üçüncü yarıyılın, en geç altıncı yarıyılın başında yapılabilir.
- Başvuru için genel ağırlıklı not ortalamasının en az 2,50 / 4,00 olması gerekir.
- Anadal mezuniyet kredisine ek olarak, ortak dersler dışında en az 45 AKTS ders başarıyla tamamlanmalıdır.
- Programın tamamlanabilmesi için en az 2,00 genel ağırlıklı not ortalaması aranır. Anadal ortalamasının 2,50’nin altına düşmesi yandal kaydını etkileyebilir.
Çift anadal başvurusuna ilişkin başarı sıralaması ve not ortalaması koşulları aynı rehberde ayrıca düzenlenmiştir. Hangi programlara çift anadal veya yandal yapılabileceği, ayrılan kontenjanlar ve varsa özel koşullar her başvuru döneminde üniversitemiz tarafından ilan edilir.
Programlamaya Giriş, Matematik, Fizik, Veri Yapıları ve Algoritmalar, Lineer Cebir, Ayrık Yapılar, Algoritma Analizi, Nesne Yönelimli Programlama ile Veri Bilimi için Olasılık ve İstatistik dersleri ilk iki yılda yer alır.
Uzmanlaşma dersleri
İlerleyen yıllarda Makine Öğrenmesi, İleri Yapay Zeka, Yapay Zeka için Yazılım Mühendisliği ve Derin Öğrenme dersleri okutulur.
Teknik seçmeli havuzu
Veritabanı yönetim sistemleri, görüntü işleme, büyük veri analitiği, veri madenciliği, grafik makine öğrenmesi, bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, optimizasyon, veri görselleştirme ve otonom sistemler gibi alanlarda seçmeli dersler açılır. Dördüncü sınıfta staj ile araştırma ve proje odaklı dersler programın parçasıdır. Bir seçmeli dersin açılması, ilgili dönemde yeterli öğrenci talebinin oluşmasına ve öğretim elemanı görevlendirmesine bağlıdır; her dönem açılan seçmeli ders listesi ders kayıt döneminde ilan edilir.
Müfredat sabit bir ders listesi olarak değil, öğrenme çıktıları izlenen ve gerektiğinde güncellenen bir bütün olarak ele alınır. Program yeterlilikleri, ders öğrenme çıktıları, öğretim yöntemleri ile öğrenci ve dış paydaş geri bildirimleri, bölüm ve fakülte kalite süreçleri kapsamında program geliştirme çalışmalarında kullanılır. Güncel ders planı ve ders içerikleri bölümümüzün web sayfasında yayımlanır.
Her iki program da programlama, veri yapıları, algoritmalar, veritabanı ve yazılım mühendisliği derslerini ortak zemin olarak içerir. Fark, bu ortak temelin üzerine kurulan yapıda ortaya çıkar: Bilgisayar Mühendisliği bilgisayar sistemlerinin geniş bir bölümünü kapsarken, Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği veri, istatistik, makine öğrenmesi ve yapay zeka sistemlerine eğitimin daha erken bir aşamasında yoğunlaşır.
| Ölçüt | Bilgisayar Mühendisliği | Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği |
| Ana odak | Yazılım, algoritmalar, işletim sistemleri, ağlar, donanım ve mimari, veritabanı, gömülü sistemler ile yapay zekayı da içeren geniş bilgisayar sistemleri alanı. | Programlama ve algoritma temeli üzerine veri bilimi, olasılık ve istatistik, makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü, büyük veri ve veri altyapıları. |
| Zorunlu derslerde sistem ve donanım | Ağırlığı daha yüksektir; işletim sistemleri, bilgisayar mimarisi ve ağlar genellikle zorunlu çekirdekte yer alır. | Ağırlığı daha sınırlıdır; sistem ve donanım konuları büyük ölçüde seçmeli derslerle alınır. |
| Alan derslerinin başlangıcı | Uzmanlaşma çoğunlukla üçüncü sınıftan itibaren seçmeli derslerle belirginleşir. | Veri ve öğrenme temelli zorunlu dersler ikinci sınıftan itibaren müfredatta yer alır. |
| Kariyer alanları | Yazılım geliştirme, sistem, veri, yapay zeka ve makine öğrenmesi ile diğer bilişim alanları. | Yapay zeka ve makine öğrenmesi, veri mühendisliği, veri bilimi, MLOps ve yazılım geliştirme. |
Tablo, iki program türü arasındaki genel farkları özetler; ders planları üniversiteden üniversiteye değişebilir. Karşılaştırma yapılırken ilgili üniversitelerin güncel ders planlarının incelenmesi uygun olur.
Mezunların çalışma alanları iş piyasasında önemli ölçüde kesişir. Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği mezunu yalnızca yapay zeka alanında, Bilgisayar Mühendisliği mezunu yalnızca yazılım geliştirme alanında çalışmak durumunda değildir. Mezunun yöneleceği alanda, aldığı derslerin yanı sıra tamamladığı projeler, staj deneyimi, programlama ve algoritma düzeyi ile yabancı dil yetkinliği belirleyici olur.
Programın mezunları, yapay zeka ve veri odaklı pozisyonlara yönelebilir. Aşağıdaki liste, alandaki yaygın görev tanımlarını gösterir:
- Yapay zeka ve makine öğrenmesi mühendisliği
- Veri mühendisliği
- Veri bilimi
- MLOps ve makine öğrenmesi platform mühendisliği
- Bilgisayarlı görü ve doğal dil işleme mühendisliği
- Veri analitiği ve iş zekası
- Yazılım geliştirme ve arka uç geliştirme
- Ar-Ge mühendisliği
Bu görevler savunma ve havacılık, finans ve bankacılık, e-ticaret, telekomünikasyon, sağlık ve biyoinformatik, üretim, danışmanlık, kamu kurumları ile teknoloji şirketlerinde yer almaktadır. Veri mühendisliği tarafı, yapay zeka modellerinin çalışabilmesi için verinin toplanmasını, temizlenmesini, depolanmasını ve güvenilir biçimde işlenmesini kapsadığından sektörler arasında taşınabilir bir yetkinlik alanı oluşturur.
Listelenen görevlerin bir bölümü, özellikle araştırma ağırlıklı olanlar, lisansüstü eğitim gerektirebilir. Mezunlar, yurt içinde ve yurt dışında yapay zeka, veri bilimi, bilgisayar mühendisliği ve ilgili alanlarda yüksek lisans ve doktora programlarına başvurabilir; akademik kariyer bu yolun devamında yer alır.
Program, mezuniyet sonrası istihdama hazırlık amacıyla zorunlu staj, proje dersleri ve bitirme projesi uygulamalarını müfredatın parçası hâline getirmiştir.
Bölümümüzün resmî eğitim dili Türkçedir. Bu nedenle programda zorunlu İngilizce hazırlık sınıfı bulunmamaktadır; öğrenciler eğitimlerine doğrudan birinci sınıftan başlar.
Bununla birlikte üniversitemizde isteğe bağlı yabancı dil hazırlık programı uygulanmaktadır. Yabancı dil düzeyini geliştirmek isteyen öğrenciler, kayıt döneminde bu programa başvurabilir. Başvuru koşulları, seviye tespit ve yeterlik sınavları ile devam esasları üniversitemiz tarafından her akademik yıl için ilan edilir.
Müfredatta ayrıca Temel Yabancı Dil dersleri yer alır. Alanın teknik dokümantasyonu, akademik yayınları, açık kaynak proje kaynakları ve iş ilanlarının önemli bölümü İngilizce olduğundan, öğrencilerimize lisans eğitimi boyunca İngilizce yetkinliklerini geliştirmeleri önerilir. Erasmus başvurularında da yabancı dil düzeyi değerlendirme ölçütleri arasındadır.
Bir yapay zeka sistemi yalnızca modelden oluşmaz. Modelin doğru, güncel ve güvenilir veriyle çalışabilmesi için veri altyapısının da mühendislik düzeyinde kurulması gerekir. Program adındaki bu ifade, söz konusu altyapıyı kapsar.
Uygulamada bir yapay zeka projesinin önemli bölümü verinin toplanması, birleştirilmesi, temizlenmesi, doğrulanması, depolanması, dönüştürülmesi ve üretim ortamında sürekli akışının sağlanması aşamalarından oluşur. Bu alan; veritabanları, veri boru hatları, büyük veri sistemleri, veri kalitesi, dağıtık sistemler ile bulut ve veri platformlarıyla kesişir.
Müfredatımızda veritabanı yönetim sistemleri, veri bilimi için olasılık ve istatistik, büyük veri analitiği, veri madenciliği ve veri görselleştirme derslerinin yer alması, veri boyutunun program adına eklenmiş bir ifadeden ibaret olmadığını gösterir. Bu yapı, öğrencinin yalnızca model geliştirmeyi değil, modelin çalışacağı veri altyapısını da kavramasını sağlar.
Staj
Bölümümüzde staj zorunludur ve müfredatta YZM499 Staj dersi 6 AKTS olarak yer alır. Staj kılavuzumuza göre staj, tek bir iş yerinde 30 iş günü olarak tamamlanabilir. Stajın iki ayrı iş yerine bölünmesi hâlinde her bir staj en az 20 iş günü olmak üzere toplam süre 40 iş gününe çıkar.
Öğrenciler staja dördüncü yarıyılın sonundan itibaren başlayabilir. Bölüm Staj Komisyonunun onayıyla üçüncü ve dördüncü sınıfta isteğe bağlı staj da yapılabilir. Staj yerinin bulunması, başvuru belgeleri ve değerlendirme esasları staj kılavuzunda ayrıntılı olarak düzenlenmiştir.
Yurt dışı hareketliliği
Üniversitemiz her akademik yıl için Erasmus+ öğrenim hareketliliği ve Erasmus+ staj hareketliliği başvuru ve sonuç duyurularını yayımlar. Staj kılavuzumuz, yurt dışı stajının Erasmus+ Staj Hareketliliği ve Uluslararası Teknik Stajyer Öğrenci Mübadele Birliği(IAESTE) gibi programlar kapsamında yapılabileceğini belirtmektedir.
Öğrenim hareketliliğinde hangi üniversitelere başvurulabileceği, bölümün ilgili dönemde yürürlükte olan ikili anlaşmalarına ve yayımlanan ilana bağlıdır. Staj hareketliliğinde ise kabul alınan kurum, başvuru koşulları ve hibe durumu belirleyicidir. İkili anlaşmalar, kontenjanlar ve hibe tutarları akademik yıllara göre değişebildiğinden, başvuru döneminde Erasmus Koordinatörlüğünün duyuruları esas alınır.