Ekonomi
Lisans	Programın Süresi: 4	Kredi Sayısı: 240	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü

Hukuk Fakültesi

Ders Kodu

HUK 446

Ders Adı İngilizce

Private Law Dimension of Artificial Intelligence

Ders Adı Türkçe

Özel Hukuk Boyutuyla Yapay Zeka

Öğretim Dili

Ders Türü

Ders

Dersin Düzeyi

İleri

Dönem

Güz

Haftalık İletişim Saatleri

Ders: 2

Okuma:

Laboratuvar :

Diğer:

Tahmini Öğrenci İş Yükü

Dönem boyunca 62 saat

Ders Kredileri

2 AKTS

Değerlendirme

Standart Harf Notu

Ön Koşul

Yok

Yan Koşul

Yok

Beklenen Ön Bilgi

HUK 315, HUK 316

Kayıt Kısıtlamaları

Yalnızca lisans öğrencileri

Genel Eğitim Hedefi

Yapay zeka kullanımıyla ortaya çıkan özel hukuk sorunlarının belirlenmesi.

Ders Açıklaması

Yapay zeka kullanımı ile ortaya çıkabilecek özel hukuk alanına ilişkin sorunlara çözüm üretilmesi.

Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) Yapay zeka ve türlerini, işlevsel çerçevesini tanır.
2) Yapay zeka sisteminin uygulama alanını belirler, gelecekte devir alabileceği yeni işlevleri ve bunların özel hukuk alanına ilişkin temellerini tartışır.
3) Yapay zekanın hukuki niteliğini, özellikle bir eşya mı yoksa kişi mi yoksa başka tür bir varlık mı olduğu konusundaki henüz kesinleşmemiş görüşler hakkında bilgi sahibi olur.
4) Yapay zeka pratiğinin yol açabileceği hukuki sorumluluklar ile bunlardan kimin/kimlerin sorumlu tutulabileceği hakkında fikirler üretir.

Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları	1	2	3	4
1) Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak.
2) Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek
3) Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak
4) Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak.
5) Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak.
6) Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak.
7) Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek.
8) Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak.
9) Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde).
10) Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak.
11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek.

Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi

N Yok	S Destekleyici	H Çok İlgili

	Program Çıktıları ve Yeterlilikler	Düzey	Değerlendirme
1)	Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak.	N
2)	Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek	N
3)	Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak	N
4)	Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak.	N
5)	Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak.	N
6)	Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak.	N
7)	Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek.	N
8)	Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak.	H
9)	Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde).	H
10)	Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak.	H
11)	Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek.	H

Hazırlayan ve Tarih	EKREM KURT , September 2025
Ders Koordinatörü	EKREM KURT
Dönem	Güz
Dersi Veren(ler)

Ders İçeriği

Hafta	Konu
1)	Giriş, yapay zekanın doğuşu, gelişimi, türleri.
2)	Yapay zekanın hukuki niteliğine ilişkin doktrindeki görüşler.
3)	Makine öğrenimi, algoritmaların oluşturulması ve sinir ağlarına giriş.
4)	Yapay zekanın hukuk sistemleriyle entegrasyonu sorunu.
5)	Ürün sorumluluğu kapsamında yapay zeka sorumluluğunun ele alınması.
6)	Yapay zeka uygulamalarının sorumluluk hukuku açısından incelenmesi.
7)	Yapay zeka uygulamalarının veri bağımlılığı sorunu.
8)	Vizeler
9)	Yapay zeka tarafından üretilen fikri ve sınai haklara konu eserler.
10)	Algoritmik ayrımcılık ve önyargı sorunları.
11)	Etik ve yapay zeka yönetişimi.
12)	Yapay zeka ile oluşturulan içeriklerde yasal sorumluluk.
13)	Otonom sürüşlerden doğan tazminat sorumluluğu.
14)	Yapay zekanın hukuk meslekleri ve iş gücüyle ilgili etkileri.
15)	Yapay zekanın ulusal ve küresel düzeyde hukuki açıdan düzenlenmesi.
16)	Finaller

Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar

Öğretim üyesince hazırlanacak sayısal ortamdaki bilgi kaynakları, uluslararası yasal metinler.

Öğretme Teknikleri

Dersler, basılı ve sayısal ortam bilgi kaynakları

Ödev ve Projeler

Laboratuvar Çalışması

Bilgisayar Kullanımı

Diğer Aktiviteler

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Araçları	Sayı	Ağırlık
Ara Sınavlar	1	% 40
Final	1	% 60
TOPLAM		% 100

Ders Yönetimi

kurte@mef.edu.tr

AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini

AKtivite	Hafta Sayısı	Saat			Hesaplama
	Yarıyıl Başına Hafta Sayısı	Etkinliğe Hazırlık	Etkinliğin Kendisinde Harcanan	Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama
Ders Saati	14	1	2		42
Ara Sınavlar	2	4	2		12
Final	1	6	2		8
Toplam İş Yükü					62
Toplam İş Yükü/25					2.5
AKTS					2