| 1 | Yapay zekâ ve makine öğrenmesi paradigmalarının sembolik GOFAI (Eski Moda Yapay Zekâ) döneminden olasılıksal veri odaklı modern büyük dil modellerine (LLM) uzanan tarihsel, kuramsal ve felsefi gelişim eşiklerini öğretmek. |
| 2 | Yapay zekâ teknolojilerinin pazarlama, finans, tedarik zinciri, operasyon ve insan kaynakları gibi temel kurumsal işlevlerdeki pratik kullanım senaryolarını ve iş süreçlerine entegrasyon yöntemlerini aktarmak. |
| 3 | Yapay zekâ modellerini besleyen veri ambarı altyapılarını, veritabanlarını, dağıtık büyük veri ekosistemlerini yönetsel ve mimari düzeyde kavratmak. |
| 4 | Yapay zekâ projelerinin önceliklendirilmesini, Toplam Sahip Olma Maliyeti hesaplamalarını ve finansal Yatırım Getirisi (ROI) ile geri ödeme sürelerini içeren kurumsal iş vakası hazırlama yetkinliği kazandırmak . |
| 5 | Yapay zekâ entegrasyonunun iş gücü üzerindeki otomasyon sapması (automation bias), bilişsel borç, yetenek değersizleşmesi (deskilling) ve rol kimliği erozyonu gibi sosyo-teknik ve kurumsal riskleri analiz edebilme yetisi kazandırmak. |
| 6 | Uluslararası standartlar ışığında; algoritmik adalet, veri mahremiyeti, açıklanabilir yapay zekâ (XAI) ve Paradoks Tabanlı Sorumlu Yapay Zeka Yönetişimi çerçevelerini kurumsal düzeyde uygulayabilme vizyonu kazandırmak. |