Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü

Politikalar

Politikalar

Kalite Politikası

improvement

Sürekli İyileştirme: Eğitim-öğretim süreçlerini, araştırma faaliyetlerini ve idari işleyişi sürekli olarak değerlendirmek, iyileştirmek ve geliştirmek.

stakeholders

Paydaş Odaklılık: Öğrenci, akademik personel, mezunlar, sektör ve diğer paydaşların beklenti ve ihtiyaçlarını karşılamak ve geri bildirimlerini dikkate almak.

quality-assurance

Kalite Güvencesi: Ulusal ve uluslararası akreditasyon standartlarına uygun, kaliteli bir eğitim-öğretim ve araştırma ortamı sağlamak.

resource-management

Etkin Kaynak Yönetimi: Bölüm kaynaklarını etkin ve verimli bir şekilde kullanmak.

Eğitim-Öğretim Politikası

student-centered

Öğrenci Merkezli Eğitim: Öğrencilerin aktif katılımını teşvik eden, bireysel farklılıkları gözeten ve öğrenme çıktılarına odaklanan bir eğitim modeli uygulamak.

curriculum

Güncel ve Uygulama Odaklı Müfredat: Yapay zeka alanındaki güncel gelişmeleri takip eden, sektörün ihtiyaçlarına cevap veren ve uygulamaya yönelik bir müfredat sunmak.

balance

Teorik ve Pratik Bilgi Dengesi: Öğrencilere hem sağlam bir teorik temel hem de pratik beceriler kazandırmak.

internship

Staj ve Proje Çalışmaları: Öğrencilerin sektör deneyimi kazanmalarını sağlamak için staj ve proje çalışmalarına önem vermek.

internationalization

Uluslararasılaşma: Öğrencilere uluslararası değişim programlarına katılma ve uluslararası işbirlikleri yoluyla küresel bir bakış açısı kazandırmak.

Araştırma Politikası

research

Öncü Araştırmalar: Yapay zeka alanında ulusal ve uluslararası düzeyde etki yaratacak öncü araştırmalar yapmak.

collaboration

Disiplinlerarası Çalışmalar: Farklı disiplinlerle işbirliği yaparak yenilikçi çözümler üretmek.

funding

Fon Kaynaklarına Erişim: Araştırma faaliyetlerini desteklemek için ulusal ve uluslararası fon kaynaklarına başvurmak.

Menüyü Kapat