Bilişim Ders Notları
Yapay Zekâ · 18. hafta · Yapay Zekâ Geliştirme Ortamları

Temel Bileşenler 7: Bileşenleri Birleştirme

Yapay Zekâ Uygulamaları · 18. hafta ders notu · YZU1.2.3

Öğrenme çıktıları
YZU1.2.3
  • Ses ve görüntü gibi birden çok YZ bileşenini tek bir projede birleştiren çok modlu bir akış tasarlar.
  • Güven eşiğini kullanarak modelin emin olmadığı durumlarda projenin yeniden sormasını sağlar.
  • Test tablosu tutarak doğru, eşik altı ve hatalı kararları ayırır ve hata nedenlerini yorumlar.
  • Hatalı tahminleri azaltmak için veri, eşik ya da ortamla ilgili çözüm önerir.
Bilgisayarsız sınıf alternatifi

İnsan asistan zinciri

Dört öğrenci sırayla dizilir: "Kulak" komutu duyar ve tahtaya yazar, "Göz" karton çerçeveden atığa bakıp türünü ve 0–100 arası güvenini söyler, "Hakem" güveni 70 ile karşılaştırır, "Kukla" sonucu söyler ya da "Emin değilim" der. Diğer öğrenciler atık kartlarını (bazıları bulanık ya da yarım çizilmiş) çerçeveye tutar. Her tur test tablosuna yazılır ve sonunda doğru, eşik altı ve hatalı kararlar sayılır.

Konu anlatımı

Önce konuyu aç, sonra sorulara dokun: cevap altında açılır. Soru işaretli kutulara dokununca cevap görünür.

01Çok modlu proje: birden çok duyu
Akıllı geri dönüşüm asistanı Mikrofon"tanı" der Kameraatığı görür YZ modeliplastik · %91 Güven%70 üstü mü? evet Plastik!Sarı kutuya at. kukla sarı kutuyasüzülür hayır Emin değilim.Yaklaştırır mısın? Karar vermez,tekrar sorar.
  1. 1Ses girişiSesli komut projeyi başlatır.Dokun, adını gör
  2. 2Görüntü girişiKamera atığı görür.Dokun, adını gör
  3. 3Görüntü modeliAtığın türünü ve güvenini verir.Dokun, adını gör
  4. 4Eşik kontrolüGüven eşiği geçilmiş mi?Dokun, adını gör
  5. 5Emin oluncaKukla sonucu söyler ve harekete geçer.Dokun, adını gör
  6. 6Emin olmayıncaKukla tekrar sorar; yanlış karar verilmez.Dokun, adını gör

Görseldeki numaralara dokun.

?Çok modlu yapay zekâ ne demektir?
Ses, görüntü, metin gibi farklı türdeki girdileri birlikte kullanan sistemlerdir. Örneğin telefona "Bu ne?" diye sorup kamerayı nesneye tuttuğumuzda hem konuşma hem görüntü bileşeni çalışır.
?Bu projede hangi bileşenler kullanıldı?
Konuşma tanıma "tanı" komutunu duyar, görüntü modeli atığın türünü tahmin eder, güven kontrolü kararı süzer, metinden konuşmaya sonucu seslendirir ve kukla ilgili kutuya gider.
Anahtar kavramlar: Çok modluBileşenAkış
02Bileşenler ve görevleri

Kartlara dokun.

?Bileşenleri birleştirirken nelere dikkat etmeliyiz?
Her bileşeni önce ayrı ayrı denemeli, sonra sırayla eklemeliyiz. Böylece bir hata çıktığında hangi bileşenden geldiğini kolayca buluruz.
03Güven eşiği ve hatalı tahminler

Soru işaretli kutulara dokun.

?En tehlikeli hata türü hangisidir?
Modelin çok emin olduğu hâlde yanıldığı durumdur; eşik bu hatayı yakalayamaz. Bunu ancak test tablosu tutarak fark eder, veriyi iyileştirerek azaltırız.
?Eşiği nasıl seçeriz?
Aynı nesnelerle birçok deneme yapıp güven değerlerini tabloya yazarız. Doğru tahminlerin çoğunun üstünde, yanlışların çoğunun altında kaldığı değer iyi bir eşiktir.
Biliyor muydun?

Hata yapmayan model yoktur; iyi bir proje hatayı fark eden ve kullanıcıyı uyaran projedir.

Test tablosu · eşik %70 GerçekTahminGüvenSonuç plastikplastik %91 doğrukâğıtkâğıt %84 doğrucamplastik %58 tekrar sorkâğıtplastik %76 hatalı kararcamcam %88 doğruplastikcam %45 tekrar sor Özet 3doğru karar2eşik altı: sorulur1emin ama yanlış Çözüm: daha çokkâğıt örneği ekle
DurumTablodaNe yapmalı?
Güven yüksek, tahmin doğru
Güven düşük
Güven yüksek, tahmin yanlış
Hep "emin değilim"
04Betik: kutuya süzülen kukla
?Sınıf adını mesaj olarak yayınlamanın faydası nedir?
Her atık türünün davranışı ayrı bir betikte yazılır. Yeni bir tür eklemek için ana betiği değiştirmeden yalnızca yeni bir "mesajını alınca" betiği eklemek yeterlidir.
plastik ▾ mesajını alınca
1 saniyede x: -150 y: -120 konumuna süzül
Sarı kutuya attım! de 2 saniye
1 saniyede x: 0 y: 0 konumuna süzül
kâğıt ▾ mesajını alınca
1 saniyede x: 0 y: -120 konumuna süzül
Mavi kutuya attım! de 2 saniye
1 saniyede x: 0 y: 0 konumuna süzül
Anahtar kavramlar: MesajTest tablosuHatalı tahmin

Ders akışı

40 dakikalık bir ders saati için planlandı. Adımın başlığına dokun, ayrıntılar açılsın.

5dk

Isınma: Bir asistan kaç duyu kullanır?

Telefondaki bir asistana "Bu ne?" diye sorup kamerayı bir nesneye tutmayı canlandır. Sınıfa bu işte hangi YZ bileşenlerinin çalıştığını sor: konuşma tanıma, görüntü tanıma, metinden konuşmaya. Son yedi haftada öğrenilen bileşenleri tahtada bir listede topla.

9dk

Keşif: Çok modlu akış

Akıllı geri dönüşüm asistanı çizimini aç ve numaralara dokun. Ses komutuyla başlayan akışın kameraya, modele ve güven kontrolüne nasıl ilerlediğini anlat. Eşik geçilince kuklanın sonucu söylediğini, geçilmeyince tahmin yerine yeniden sorduğunu vurgula.

Akıllı geri dönüşüm asistanı Mikrofon"tanı" der Kameraatığı görür YZ modeliplastik · %91 Güven%70 üstü mü? evet Plastik!Sarı kutuya at. kukla sarı kutuyasüzülür hayır Emin değilim.Yaklaştırır mısın? Karar vermez,tekrar sorar.
16dk

Etkinlik: Geri dönüşüm asistanı

Betiği sınıfça kurun. Gönüllü öğrenci "tanı" der ve atık örneğini kameraya tutar; kukla atığın türünü söyleyip ilgili kutuya süzülür. Her deneme test tablosuna işlenir: gerçek tür, tahmin, güven ve sonuç. Aynı atık farklı açı ve ışıkta tekrar denenir.

bayrağa tıklanınca
videoyu açık ▾ yap
sürekli tekrarla
3 saniye boyunca konuşmayı tanı
eğer (tanınan konuşma) = (tanı) ise
kamera ▾ görüntüsünü modelle analiz et
eğer (70) < (güven) ise
sınıf seslendir
sınıf yayınla
değilse
Emin değilim, biraz yaklaştırır mısın? seslendir
6dk

Keşif: Test tablosunu yorumla

Test tablosu çizimini göster. Doğru kararları, eşik altında kalıp yeniden sorulan tahminleri ve "emin ama yanlış" kararı ayrı renklerle işaretle. Emin ama yanlış kararın en tehlikelisi olduğunu, çözüm için o sınıfa daha çeşitli örnek eklemek gerektiğini konuş.

Test tablosu · eşik %70 GerçekTahminGüvenSonuç plastikplastik %91 doğrukâğıtkâğıt %84 doğrucamplastik %58 tekrar sorkâğıtplastik %76 hatalı kararcamcam %88 doğruplastikcam %45 tekrar sor Özet 3doğru karar2eşik altı: sorulur1emin ama yanlış Çözüm: daha çokkâğıt örneği ekle
4dk

Değerlendirme: Çözüm önerisi

Her grup tablodaki bir hatayı seçer ve bir çözüm yazar: daha çok örnek, arka planı sadeleştirmek, eşiği değiştirmek ya da ışığı artırmak. Öneriler tahtada toplanır ve bir sonraki temada kendi projemizde kullanılmak üzere saklanır.

Doğru mu, yanlış mı?

Dersin sonunda tahtada ya da öğrencinin kendi cihazında çözülür.

1. Çok modlu bir proje, ses ve görüntü gibi birden çok girdi türünü birlikte kullanır.

Cevabı gösterDoğru

2. Güven eşiği, modelin emin olmadığı tahminlerde projenin karar vermesini engellemek için kullanılır.

Cevabı gösterDoğru

3. Güven değeri eşiğin üstündeyse tahmin kesinlikle doğrudur.

Cevabı gösterYanlış · Model yüksek güvenle de yanılabilir; test tablosundaki "emin ama yanlış" satırı bunun örneğidir. Bu yüzden projeyi gerçek örneklerle test ederiz.

4. "Emin değilim" demek, yanlış bir karar vermekten daha güvenlidir.

Cevabı gösterDoğru · Yanlış kutuya atılan atık geri dönüşümü bozabilir; yeniden sormak hatayı önler.

5. Eşik ne kadar yüksek olursa proje o kadar iyi çalışır.

Cevabı gösterYanlış · Çok yüksek eşikte model doğru tahminlerde bile sürekli "emin değilim" der ve proje kullanışsız olur. Eşik testlerle dengelenir.

6. Test tablosunda gerçek sınıf, tahmin ve güven değeri birlikte yazılır.

Cevabı gösterDoğru

7. Bir sınıf sık karıştırılıyorsa o sınıfa daha çeşitli örnekler eklemek hatayı azaltabilir.

Cevabı gösterDoğru

8. Birden çok bileşen birleştirildiğinde bir bileşenin hatası diğerlerini etkilemez.

Cevabı gösterYanlış · Bileşenler zincir gibi bağlıdır: konuşma tanıma "tanı" kelimesini duymazsa kamera hiç çalışmaz; görüntü modeli yanılırsa kukla yanlış kutuyu söyler.

9. Projede sonucu hem yazıyla hem sesle vermek, farklı kullanıcıların anlamasını kolaylaştırır.

Cevabı gösterDoğru

10. Işık ve arka plan gibi ortam koşulları görüntü modelinin güven değerini değiştirebilir.

Cevabı gösterDoğru
← Önceki haftaTemel Bileşenler 6: Sayısal Veriyle Tahmin Sonraki hafta →Veri Seti Planlama

18. hafta günlük planı

2026–2027 1. düzey Seçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları dersi 18. hafta günlük planı. Okul ve öğretmen bilgileriyle doldurulmuş Word dosyası için etkileşimli sürümde Evraklar › Günlük planlar bölümünü kullanın.

2026–2027 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI …………………………

SEÇMELİ YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI 1. SEVİYE DERSİ GÜNLÜK PLANI · 18. HAFTA

BÖLÜM I · DERSE İLİŞKİN BİLGİLER
DersSeçmeli Yapay Zekâ Uygulamaları 1. SeviyeSınıf / Düzey1. düzey (seçmeli)
Hafta / Tarih18. Hafta · 18–22 Ocak (OCAK)Süre2 ders saati (40' + 40')
TemaYAPAY ZEKÂ GELİŞTİRME ORTAMLARI
KonuTemel Bileşenler 7: Bileşenleri Birleştirme
BÖLÜM II · ÖĞRENME ÇIKTILARI VE KAYNAKLAR
Öğrenme çıktısıYZU1.2.3 Yapay zekâ uygulamalarının temel bileşenlerinden yararlanma
Süreç bileşenleri
  • Ses ve görüntü gibi birden çok YZ bileşenini tek bir projede birleştiren çok modlu bir akış tasarlar.
  • Güven eşiğini kullanarak modelin emin olmadığı durumlarda projenin yeniden sormasını sağlar.
  • Test tablosu tutarak doğru, eşik altı ve hatalı kararları ayırır ve hata nedenlerini yorumlar.
  • Hatalı tahminleri azaltmak için veri, eşik ya da ortamla ilgili çözüm önerir.
Araç, gereç ve kaynaklarAkıllı tahtada PictoBlox (Konuşma Tanıma, Metinden Konuşmaya ve Makine Öğrenmesi ya da Nesne Algılama uzantıları) · Kamera, mikrofon ve hoparlör · Temiz atık örnekleri: plastik şişe, kâğıt, cam kavanoz (etiketli, kırık olmayan) · Test tablosu çıktısı ve sarı-mavi-yeşil geri dönüşüm kutusu kartları · Bilişim Ders Notları ders sayfası, sunum ve etkinlikler (bilisimdersnotlari.com)
BÖLÜM III · ÖĞRENME-ÖĞRETME UYGULAMALARI
SüreEtkinlik akışı
1. ders
5 dk		Isınma: Bir asistan kaç duyu kullanır?
Telefondaki bir asistana "Bu ne?" diye sorup kamerayı bir nesneye tutmayı canlandır. Sınıfa bu işte hangi YZ bileşenlerinin çalıştığını sor: konuşma tanıma, görüntü tanıma, metinden konuşmaya. Son yedi haftada öğrenilen bileşenleri tahtada bir listede topla.
1. ders
9 dk		Keşif: Çok modlu akış
Akıllı geri dönüşüm asistanı çizimini aç ve numaralara dokun. Ses komutuyla başlayan akışın kameraya, modele ve güven kontrolüne nasıl ilerlediğini anlat. Eşik geçilince kuklanın sonucu söylediğini, geçilmeyince tahmin yerine yeniden sorduğunu vurgula.
1. ders
16 dk		Etkinlik: Geri dönüşüm asistanı
Betiği sınıfça kurun. Gönüllü öğrenci "tanı" der ve atık örneğini kameraya tutar; kukla atığın türünü söyleyip ilgili kutuya süzülür. Her deneme test tablosuna işlenir: gerçek tür, tahmin, güven ve sonuç. Aynı atık farklı açı ve ışıkta tekrar denenir.
1. ders
6 dk		Keşif: Test tablosunu yorumla
Test tablosu çizimini göster. Doğru kararları, eşik altında kalıp yeniden sorulan tahminleri ve "emin ama yanlış" kararı ayrı renklerle işaretle. Emin ama yanlış kararın en tehlikelisi olduğunu, çözüm için o sınıfa daha çeşitli örnek eklemek gerektiğini konuş.
1. ders
4 dk		Değerlendirme: Çözüm önerisi
Her grup tablodaki bir hatayı seçer ve bir çözüm yazar: daha çok örnek, arka planı sadeleştirmek, eşiği değiştirmek ya da ışığı artırmak. Öneriler tahtada toplanır ve bir sonraki temada kendi projemizde kullanılmak üzere saklanır.
2. ders
10 dk		Tekrar: Sunum
9 slaytlık ders sunumu akıllı tahtada açılır; önceki saatte öğrenilen kavramlar öğrencilerle birlikte tekrar edilir.
2. ders
20 dk		Uygulama: Etkinlikler
Akıllı tahtada etkileşimli etkinlikler oynanır: Akıştaki parçalar; Eşik %70: kukla ne yapar?; Geri dönüşüm asistanının akışı; Hata dedektifi; Doğru mu, yanlış mı?; Kutuyu aç: konu soruları; Harf karıştırma: anahtar kavramlar.
2. ders
10 dk		Değerlendirme
10 soruluk doğru-yanlış testi tahtada birlikte çözülür; yanlış cevaplar gerekçeleriyle tartışılır.
FarklılaştırmaBilgisayarsız sınıf alternatifi: İnsan asistan zinciri. Dört öğrenci sırayla dizilir: "Kulak" komutu duyar ve tahtaya yazar, "Göz" karton çerçeveden atığa bakıp türünü ve 0–100 arası güvenini söyler, "Hakem" güveni 70 ile karşılaştırır, "Kukla" sonucu söyler ya da "Emin değilim" der. Diğer öğrenciler atık kartlarını (bazıları bulanık ya da yarım çizilmiş) çerçeveye tutar. Her tur test tablosuna yazılır ve sonunda doğru, eşik altı ve hatalı kararlar sayılır.
BÖLÜM IV · ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Ölçme araçlarıKontrol listesi, dereceli puanlama anahtarı, öz ve akran değerlendirme
Doğru-yanlış soruları
  1. Çok modlu bir proje, ses ve görüntü gibi birden çok girdi türünü birlikte kullanır. (D)
  2. Güven eşiği, modelin emin olmadığı tahminlerde projenin karar vermesini engellemek için kullanılır. (D)
  3. Güven değeri eşiğin üstündeyse tahmin kesinlikle doğrudur. (Y)
  4. "Emin değilim" demek, yanlış bir karar vermekten daha güvenlidir. (D)
  5. Eşik ne kadar yüksek olursa proje o kadar iyi çalışır. (Y)
  6. Test tablosunda gerçek sınıf, tahmin ve güven değeri birlikte yazılır. (D)
  7. Bir sınıf sık karıştırılıyorsa o sınıfa daha çeşitli örnekler eklemek hatayı azaltabilir. (D)
  8. Birden çok bileşen birleştirildiğinde bir bileşenin hatası diğerlerini etkilemez. (Y)
  9. Projede sonucu hem yazıyla hem sesle vermek, farklı kullanıcıların anlamasını kolaylaştırır. (D)
  10. Işık ve arka plan gibi ortam koşulları görüntü modelinin güven değerini değiştirebilir. (D)
Belirli gün ve haftalar1. dönemin sona ermesi (22 Ocak 2027)
Dersin uygulanmasına ilişkin açıklamalarAtık örneklerini temiz ve kırılmaz seçin; cam yerine etiketli bir cam kavanoz fotoğrafı da kullanılabilir. Model olarak geçen haftalarda eğitilen bir görüntü modeli ya da hazır nesne algılama kullanılabilir; önemli olan eşik ve test tablosu mantığıdır.
…………………………Bilişim Teknolojileri Öğretmeni
UYGUNDUR18.01.2027…………………………Okul Müdürü
Bu dersi sınıfta işleyinSunum, tahta modu ve etkileşimli etkinlikler için.
Etkileşimli sürümü aç →