2026 bölüm ve tercih rehberi
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
17 üniversitedeki 26 program seçeneğini puan, sıralama ve eğitim koşullarıyla karşılaştırın.
2026 karşılaştırma tablosu
Tercih robotunda açYapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bulunan üniversiteler
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü nedir?
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi, SAY puan türüyle öğrenci alan lisans programları arasında yer alır. 2026 kılavuzunda 17 üniversitede toplam 26 program seçeneği bulunuyor. Aynı bölümün öğretim dili, burs oranı, eğitim türü ve kampüsü üniversiteye göre değişebilir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi tercihleri nasıl karşılaştırılmalı?
Başarı sırası genellikle puandan daha karşılaştırılabilir bir başlangıç noktasıdır; ancak tek başına yeterli değildir. Kontenjan değişimi, üniversite türü, şehir, öğretim dili, burs koşulları, akademik kadro ve program akreditasyonu birlikte değerlendirilmelidir. Listenize erişilebilir, dengeli ve iddialı aralıklardan seçenekler ekleyin.
Güncellik ve resmî doğrulama
Bu rehber YÖK Atlas 2026 Tercih Kılavuzu API kayıtlarından oluşturulmuştur. Program adı, kodu, kontenjanı ve özel koşulları tercih işlemini tamamlamadan önce ilgili ÖSYM kılavuzundan yeniden kontrol edin; geçmiş puan ve sıralamalar gelecek yıl için yerleşme garantisi değildir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü: kapsamlı değerlendirme
Sayfaya özgü verileri, karar adımlarını, riskleri ve resmî kaynak kontrolünü birlikte inceleyin.
Programın kâğıt üzerindeki verisi ile günlük hayatı
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü araştırılırken yerleştirme tablosu ile öğrencilik deneyimini iki ayrı katman olarak okuyun. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi için 26 program ve 17 üniversite kaydı bulunmaktadır. Taban puan ve başarı sırası geçmiş talebi gösterirken kampüsün konumu, ders saatleri, barınma ve ulaşım programın sürdürülebilirliğini belirler. Aynı üniversite adı altında farklı yerleşkeler bulunabilir; fakültenin gerçek adresini ve hazırlık sınıfının nerede yürütüldüğünü ayrıca doğrulayın. Sayısal olarak erişilebilir bir programın günlük maliyeti veya eğitim dili size uymuyorsa yalnızca sıra avantajı nedeniyle üst tercihe taşınması doğru olmayabilir.
Akademik katman: başarı sırası, taban puan ve ders planı
Yaşam katmanı: şehir, kampüs, barınma ve ulaşım
Karar katmanı: istek sırası, bütçe sınırı ve alternatif program
Başarı sırası aralığını tek çizgi yerine bant olarak kurun
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü için geçmiş yıl verisini kesin eşik olarak değil, değişken bir referans bandı olarak kullanın. Programlar 14 farklı şehirde listelenmiştir. Kontenjan, aday davranışı, program adındaki değişiklik ve yeni açılan seçenekler sonraki yerleştirmeyi etkileyebilir. Önce kendi sıranıza yakın dengeli programları, ardından daha iddialı ve daha güvenli seçenekleri ayırın. Her grubun içinde gerçekten okuyacağınız programları istek sırasına koyun. Böylece tahmin ile kişisel tercih birbirine karışmaz ve listeniz yalnızca matematiksel yakınlığa göre şekillenmez.
- Geçmiş veriyi aynı puan türü ve aynı düzeyde karşılaştırın.
- İddialı, dengeli ve güvenli olmak üzere üç aralık oluşturun.
- Her aralıkta özel koşul, dil ve burs bilgisini yeniden okuyun.
- Nihai sırayı yerleşmek istediğiniz gerçek önceliğe göre verin.
Akademik yapı için sorulması gereken somut sorular
lisans tercihi yapan adaylar için bölüm adının tek başına eğitim niteliğini açıklamadığını unutmamak gerekir. Ders planında zorunlu uygulama, staj, laboratuvar, proje, yabancı dil ve seçmeli ders oranını inceleyin. Akademik kadro sayısını yalnızca toplam rakam olarak değil, ilgili alandaki uzmanlıklarla birlikte okuyun. Eğitim düzeyi Lisans, temel puan türü SAY olarak görünmektedir. Akreditasyon bilgisi varsa kapsamını ve geçerlilik dönemini kontrol edin. Üniversitenin tanıtım metni genel fikir verir; yürürlükteki yönetmelik ve program ders kataloğu daha ayrıntılı kanıttır.
- Ders planı güncel döneme mi ait?
- Zorunlu staj veya uygulama nerede yapılıyor?
- Hazırlık ve öğretim dili koşulları neler?
- Akreditasyon programın tamamını mı kapsıyor?
- Yatay geçiş, çift ana dal ve yan dal koşulları açıklanmış mı?
Şehir ve bütçe senaryosu
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü için ilk yıl bütçesi ile sonraki yılların bütçesini ayrı hesaplayın. İlk kayıtta depozito, taşınma, bilgisayar, kitap ve kayıt giderleri aylık ortalamayı yükseltebilir. Kayıtlardaki en iyi açıklanmış başarı sırası 68.048 değeridir. Yurt ücretini tek başına değil; yemek, ulaşım, kampüse gidiş süresi ve dönem içi şehirler arası yolculukla birlikte değerlendirin. Burs veya aile desteği kesinleşmediyse bunu garanti gelir olarak yazmayın. En az bir temkinli bütçe hazırlamak, tercih sonrasında programdan mali nedenle vazgeçme riskini azaltır.Ölçüleri doğru yorumlama
başarı sırası, taban puan, kontenjan, üniversite, şehir, öğretim dili ve burs gibi ölçüler aynı şeyi anlatmaz ve birbirinin yerine kullanılamaz. Puan bir hesaplama sonucunu, başarı sırası adaylar arasındaki konumu, yüzdelik dilim oransal yeri, kontenjan kabul kapasitesini, ücret ya da gider ise mali koşulu ifade eder.
Programlar 14 farklı şehirde listelenmiştir. Bir değer çok iyi görünse bile başka bir zorunlu koşul karşılanmıyorsa seçenek uygulanabilir olmayabilir. Değerlendirme yaparken önce ölçünün adını, ardından yüksek ya da düşük olmasının ne anlama geldiğini, son olarak hangi tarihte üretildiğini kontrol edin. Yuvarlanmış değerlerle kesin sınır arasında küçük farklar bulunabileceğini unutmayın. Özellikle başvuru ekranına bilgi aktarırken bu sayfadaki gösterimi değil, yetkili kurumun resmî sistemindeki tam değeri esas alın.
Karşılaştırma yöntemi
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü hakkında sağlıklı karşılaştırma yapmak için en az üç seçenek belirleyin. İlk seçenek ulaşmak istediğiniz iddialı hedefi, ikinci seçenek mevcut verilerinize yakın dengeli hedefi, üçüncü seçenek ise kabul edebileceğiniz daha güvenli alternatifi temsil etsin. Her seçenekte başarı sırası, taban puan, kontenjan, üniversite, şehir, öğretim dili ve burs bilgilerini aynı sırada inceleyin ve yalnızca araştırmak istediğiniz değişkeni değiştirin. Eğitim düzeyi Lisans, temel puan türü SAY olarak görünmektedir. Bütün değişkenleri aynı anda farklılaştırmak hangi unsurun sonucu etkilediğini görmeyi zorlaştırır. Karşılaştırma tablosuna sayısal verilerin yanında ulaşım, eğitim dili, çalışma düzeni, barınma, belge koşulu ve kişisel istek notu ekleyin. Böylece yalnızca sıralamada üstte olduğu için gerçekte istemediğiniz bir seçeneği yanlışlıkla önceliklendirme riskini azaltırsınız.Dönem ve güncellik kontrolü
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü sayfasındaki içerik belirli bir güncelleme anını gösterir. Kurumlar yıl içinde düzeltme, ek yerleştirme, takvim değişikliği veya yeni uygulama duyurusu yayımlayabilir.
Kayıtlardaki en iyi açıklanmış başarı sırası 68. 048 değeridir. Bir önceki dönemde geçerli olan tarih, katsayı, kadro, ücret ya da kontenjan yeni döneme kendiliğinden taşınmaz. Kontrol sırasında önce resmî belgenin yayımlanma tarihine, sonra varsa güncelleme numarasına ve eklerine bakın. Arama motoru önbelleğinde kalan kısa açıklamalar güncel dosyanın yerine geçmez. Kritik işlemleri son güne bırakmayın; belge hazırlama, ödeme, sistem onayı veya teknik yoğunluk için güvenlik payı bırakın. Kaydettiğiniz ekran görüntüsüne tarih eklemek, daha sonra hangi sürümle işlem yaptığınızı ayırt etmenize yardım eder.
Özel koşullar ve uygunluk
bölüm ve üniversite karşılaştırma rehberi sayfalarında sayısal eşik kadar özel koşullar da belirleyicidir. Mezuniyet alanı, yaş, sağlık, yabancı dil, hazırlık sınıfı, başarı sırası barajı, burs devam şartı, sertifika, ikamet veya kurumun istediği ek belge seçenekleri değiştirebilir. En yüksek açıklanmış taban puan 427,433 olarak görünmektedir.
- Bir koşulu taşımadığınız hâlde puanınızın yüksek olması başvuruyu geçerli yapmaz.
- Şartları tek paragraf olarak okumak yerine her maddeyi ayrı bir kontrol kutusuna dönüştürün ve kendi belgenizle eşleştirin.
- Anlamı açık olmayan ifadelerde sosyal medya yorumuna güvenmek yerine kurumun iletişim kanalına sorun.
- Başka bir adayın kabul edilmiş olması sizin belgelerinizin de aynı sonucu vereceği anlamına gelmez; bireysel uygunluk her başvuruda ayrıca incelenir.
Maliyet, zaman ve ulaşım boyutu
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü değerlendirmesinde yalnızca akademik veya sayısal uygunluk değil, seçeneğin sürdürülebilirliği de önemlidir. Barınma, ulaşım, yemek, eğitim materyali, başvuru ücreti, şehir değişikliği ve günlük zaman maliyetini ayrı kalemler hâlinde yazın. Veri dönemi 2026 yılıdır. İlk ay ortaya çıkan depozito, kayıt, taşınma veya ekipman giderleri aylık ortalamanın üzerinde olabilir.
Zaman hesabında yalnızca ders ya da mesai süresini değil, yolculuk, hazırlık ve zorunlu işlemleri de ekleyin. Bir seçeneğin bütçesi sınırdaysa en iyimser tutarı değil, beklenmeyen harcamalar için pay içeren senaryoyu kullanın. Burs, ek ödeme veya aile desteği kesinleşmeden bunları garanti gelir olarak yazmak bütçeyi olduğundan güçlü gösterebilir.
Eğitim ve çalışma ortamını araştırma
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü hakkında karar vermeden önce resmî tabloda görünmeyen günlük koşulları da araştırın. Ders planı, uygulama ve staj olanakları, akademik kadro, kampüs, laboratuvar, vardiya, nöbet, çalışma alanı veya danışmanlık yapısı deneyimi doğrudan etkileyebilir. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi için 26 program ve 17 üniversite kaydı bulunmaktadır.
- Kurumun kendi sayfasındaki güncel programı, yönetmeliği ve duyuruları inceleyin; mümkünse aday öğrenci birimi, bölüm sekreterliği veya insan kaynakları gibi yetkili birimden doğrulama alın.
- Tek bir kullanıcı yorumunu genel gerçek kabul etmeyin.
- Farklı tarihli ve farklı koşullardaki deneyimleri ayırın.
- Araştırma notunu avantaj, belirsizlik ve doğrulanması gereken konu başlıklarıyla tutmak, çok sayıda seçenek arasında ayrıntıların kaybolmasını önler.
Senaryo kurarak ilerleme
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü için temel senaryoda bugün elinizde olan gerçek değerleri kullanın. İyimser senaryoda ulaşılabilir gelişmeyi, temkinli senaryoda ise puan, bütçe, süre veya kontenjan açısından olumsuz değişimi hesaba katın.
Programlar 14 farklı şehirde listelenmiştir. Her senaryonun yanına hangi varsayımın değiştiğini yazın. Örneğin yalnızca başarı sırası iyileşiyorsa şehir ve bütçe tercihini sabit tutun; bütçe değişiyorsa akademik ölçüleri değiştirmeyin. Sonuçlar birbirine çok yakınsa tek sayıya göre keskin karar vermek yerine daha geniş güvenlik aralığı kullanın. Senaryoları haftalık veya yeni resmî duyuru sonrasında yenilemek, eski varsayımların fark edilmeden karara taşınmasını engeller ve gelişimin gerçekten hangi adımdan kaynaklandığını görünür kılar.
Sık yapılan araştırma hataları
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü araştırılırken en sık yapılan hatalar; eski dönemin verisini güncel sanmak, benzer adlı seçenekleri karıştırmak, puan ile başarı sırasını eş değer görmek ve özel koşulları tablonun dışında bırakmaktır. Eğitim düzeyi Lisans, temel puan türü SAY olarak görünmektedir. Ayrıca yalnızca ilk arama sonucunu okumak, kaynağın alan adını kontrol etmemek ve sonucu garanti gibi paylaşmak da yanlış yönlendirmeye yol açabilir. Mobil ekranda sütunların bir kısmı görünmüyorsa tabloyu yatay kaydırın veya ayrıntı sayfasını açın. Kopyaladığınız kod ya da adı başvuru sisteminde yeniden karşılaştırın. Bir bilgi olağan dışı derecede iyi veya kötü görünüyorsa yazım, ondalık ayıracı, dönem ve ölçü birimi hatası olabileceğini düşünerek ikinci kaynaktan doğrulama yapın.Kaynak ve güncellik
Bu uzun rehber YÖK Atlas 2026 Tercih Kılavuzu API verileriyle birlikte okunmalıdır. İçerik güncelleme tarihi 2026.
Resmî kaynağı aç