2027 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Taban Puanları ve Başarı Sıralamaları

Ücretsiz! Soru Cevap Uygulamamızı kullandın mı? Ziyaret Etmek için Hemen ---> Tıklayınız
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi taban puanları ve başarı sıralamaları, tercih seçeneklerini aynı ölçekte karşılaştırmak isteyen adaylar için temel veri çerçevesini oluşturur. Bu rehberde 2026 kayıtları; program kapsamı, puan türü, kontenjan, yerleşen, taban puan ve başarı sırası alanları birlikte ele alınarak tablonun ne anlattığı açıklanır.
2027 tercih döneminde Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi araştırırken yalnız tek bir taban puana odaklanmak yanıltıcı olabilir. Üniversite, program koşulu ve kontenjan yapısı satırlar arasında değişebildiği için SAY verilerini başarı sırasıyla beraber okumak, seçenekleri daha tutarlı bir biçimde karşılaştırmaya yardımcı olur.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi 2026 verilerinin özeti
- 2026 verilerinde Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi için 26 program kaydı ve 17 farklı üniversite yer alıyor. Bu sayılar tablonun kapsamını gösterir; aynı üniversitede burs, dil veya program koşulu değişen birden fazla satır bulunabileceği için program sayısı ile üniversite sayısı aynı anlamı taşımaz.
- Son yıl kayıtlarında taban puanı oluşan 20 program ve taban puanı oluşmayan 6 program görülüyor. Taban puanı bulunmayan satırlar veri yokmuş gibi göz ardı edilmemeli; kontenjan, yerleşen ve program koşullarıyla beraber okunarak o satırın yerleştirme görünümü anlaşılmalıdır.
- Tablodaki son yıl değerleri toplandığında kontenjan 639, yerleşen ise 530 olarak hesaplanıyor. Bu toplamlar genel ölçeği anlatır; ek kontenjan türleri veya satıra özgü gösterimler bulunabileceğinden tek başına doluluk oranı ya da gelecek dönem sonucu olarak yorumlanmamalıdır.
- Taban puanı oluşan programlarda değerler 179,20491 ile 439,99728 arasında değişiyor; hesaplanan medyan 346,92844. Medyan, sıralanmış değerlerin orta noktasını özetler ve uç değerlerin etkisini azaltır, ancak belirli bir üniversite veya program için hedef puan olarak görülmemelidir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi taban puanları ve başarı sıralamaları
| Üniversite Adı | Bölüm | Puan Türü | Yıl | Kont. | Yer. | Taban Puanı | Başarı Sırası |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MARMARA ÜNİVERSİTESİ (İSTANBUL) UYGULAMALI BİLİMLER FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 0 0 | 30 30 0 0 | 439,99728 427,43266 – – | 73.360 68.048 – – |
| ESKİŞEHİR TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR VE BİLİŞİM BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (İngilizce) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 0 0 | 30 30 0 0 | 432,9152 424,6994 – – | 80.534 70.989 – – |
| BURSA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 30 0 | 30 30 30 0 | 405,4854 412,39048 407,39581 – | 110.297 84.495 75.047 – |
| KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 30 0 | 30 30 30 0 | 398,20215 407,10528 396,4107 – | 119.145 90.398 86.379 – |
| MANİSA CELÂL BAYAR ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR VE BİLİŞİM BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 0 0 | 30 30 0 0 | 370,01051 383,30776 380,56458 – | 157.764 120.472 104.638 – |
| İSTANBUL RUMELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (Burslu) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 5 5 0 0 | 5 5 0 0 | 364,64906 352,14067 – – | 166.003 170.217 – – |
| ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ (ADANA) FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (İngilizce) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 0 0 | 30 30 0 0 | 362,56524 380,62585 – – | 169.375 124.113 – – |
| KONYA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR VE BİLİŞİM BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 40 40 0 0 | 40 40 0 0 | 360,78321 367,97826 366,28724 – | 172.219 142.792 123.098 – |
| İSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (Burslu) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 5 0 0 0 | 5 0 0 0 | 355,15023 – – – | 181.829 – – – |
| İSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (Burslu) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 5 0 0 0 | 5 0 0 0 | 351,21018 – – – | 189.017 – – – |
| KAYSERİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR VE BİLİŞİM BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 0 0 | 30 30 0 0 | 342,6467 344,90847 – – | 205.377 184.300 – – |
| İSTANBUL RUMELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (İngilizce) (Burslu) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 5 0 0 0 | 5 0 0 0 | 337,90971 – – – | 214.996 – – – |
| KAPADOKYA ÜNİVERSİTESİ (NEVŞEHİR) BİLGİSAYAR VE BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (Burslu) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 7 7 0 0 | 7 7 0 0 | 328,43881 324,21044 – – | 235.942 232.687 – – |
| AMASYA ÜNİVERSİTESİ İNSAN VE TOPLUM BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 0 0 0 | 30 0 0 0 | 309,47631 318,71408 – – | 283.660 247.788 – – |
| HİTİT ÜNİVERSİTESİ (ÇORUM) MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 0 0 | 31 30 0 0 | 305,83395 304,45497 – – | 294.047 292.811 – – |
| ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ (ERZURUM) UYGULAMALI BİLİMLER FAKÜLTESİ (Oltu) | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 30 0 | 30 30 30 0 | 299,025 303,18622 312,82001 – | 314.617 297.302 227.045 – |
| SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ ŞARKIŞLA UYGULAMALI BİLİMLER YÜKSEKOKULU | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 30 0 0 | 30 30 0 0 | 294,69427 291,635 – – | 328.576 341.533 – – |
| İSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (%50 İndirimli) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 34 0 0 0 | 34 0 0 0 | 232,33527 – – – | 661.981 – – – |
| LEFKE AVRUPA ÜNİVERSİTESİ (KKTC-LEFKE) UYGULAMALI BİLİMLER YÜKSEKOKULU | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (İngilizce) (Burslu) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 0 0 0 | 30 0 0 0 | 193,11129 – – – | 996.878 – – – |
| İSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (%50 İndirimli) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 34 0 0 0 | 34 0 0 0 | 179,20491 – – – | 1.083.064 – – – |
| ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ (ERZURUM) UYGULAMALI BİLİMLER FAKÜLTESİ (Oltu) | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (KKTC Uyruklu) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 2 1 0 0 | 1 1 0 0 | – 237,52191 – – | – 723.043 – – |
| KAPADOKYA ÜNİVERSİTESİ (NEVŞEHİR) BİLGİSAYAR VE BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (%50 İndirimli) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 42 0 0 0 | 23 0 0 0 | – – – – | – – – – |
| LEFKE AVRUPA ÜNİVERSİTESİ (KKTC-LEFKE) UYGULAMALI BİLİMLER YÜKSEKOKULU | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (İngilizce) (%50 İndirimli) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 30 0 0 0 | 1 0 0 0 | – – – – | – – – – |
| ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ (ADANA) FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (İngilizce) (KKTC Uyruklu) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 2 1 0 0 | 0 1 0 0 | – 275,6478 – – | – 417.715 – – |
| İSTANBUL RUMELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (%50 İndirimli) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 34 34 0 0 | 3 23 0 0 | – – – – | – – – – |
| İSTANBUL RUMELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ | Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (İngilizce) (%50 İndirimli) | SAY | 2026 2025 2024 2023 | 34 0 0 0 | 6 0 0 0 | – – – – | – – – – |
Tablo nasıl yorumlanmalı?
- Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi verilerindeki medyan, bütün programların ortak bir kalite puanı değildir. Yalnız mevcut değerlerin orta konumunu gösterir; adayın hedeflediği üniversite ve program satırı medyanın altında ya da üstünde kalabileceği için ayrıntılı tablo incelemesi gereklidir.
- Tercih listesine alınacak Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi seçenekleri için güncel kılavuzdaki program kodu, özel koşullar ve kontenjan yeniden doğrulanmalıdır. Geçmiş tablo karşılaştırma sağlar, ancak başvuru tarihinde geçerli resmî koşulların yerine geçmez ve yeni değişiklikleri önceden garanti etmez.
- Aynı Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi adı altında görülen satırlar burs oranı, öğretim dili veya program açıklaması bakımından ayrışabilir. Karşılaştırma yapılırken üniversite adının yanında program hücresinin tamamı okunmalı; farklı koşullara sahip iki satır yalnız puanları yakın diye eşdeğer kabul edilmemelidir.
- Başarı sırası sayısal olarak küçüldükçe daha önde bir konumu ifade eder. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi satırlarını karşılaştırırken bu yönü doğru okumak, puandaki yükseliş veya düşüşü tek başına değerlendirmekten kaynaklanabilecek yanlış çıkarımların önüne geçer.
Yıllara göre değişim
2026 ile 2025 arasında aynı kimlikle karşılaştırılabilen 14 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi programında medyan taban puan farkı -3,2115, medyan başarı sırası farkı +19.196 olarak hesaplandı. İşaretli farklar yönü gösterir; program bazındaki değişimler medyandan farklı olabileceği için ayrıntılı satırlar ayrıca incelenmelidir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi için iki yıl arasındaki farklar talep, kontenjan ve program bileşimindeki değişimleri birlikte yansıtabilir. Bu nedenle tek bir artış ya da azalış gelecek dönem için kesin sinyal sayılmaz; adayın kendi sırasına yakın satırları ve güncel koşulları birlikte izlemesi gerekir. Geçmiş sonuçlar Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi için olası tercih aralığını düzenler, ancak gelecek yerleştirmeyi kesinleştiren bir sonuç üretmez.
Sık sorulan sorular
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi hangi puan türüyle öğrenci alıyor?
Tablodaki Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi programları SAY puan türünde gösteriliyor. Tercih sırasında program kodu ile güncel kılavuzdaki puan türü yeniden kontrol edilmelidir; geçmiş yerleştirme tablosu güncel kılavuzda yapılabilecek değişikliklerin yerine geçmez.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi taban puan aralığı nedir?
2026 verilerinde taban puanı oluşan Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi programları 179,20491 ile 439,99728 aralığında yer alıyor. Bu aralık bölüm genelini özetler; adayın değerlendirdiği üniversite, program koşulu ve başarı sırası ayrıca incelenmelidir. Aralığın alt sınırı kesin yerleşme eşiği değildir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi başarı sıralaması nasıl değerlendirilir?
2026 kayıtlarında en öndeki başarı sırası 73.360, en gerideki sıra 1.083.064 ve medyan 197.197. Adayın tek bir değeri hedef kabul etmesi yerine kendi sırasına yakın programları, koşulları ve kontenjanları beraber incelemesi daha açıklayıcıdır.
