Süni intellekt və elektron ticarətSillabus

Fənn kodu

MS-2011

Kredit

6

Tələbənin iş yükü

180

Semestr

Payız semestri

Akademik il

2026-2027

Fənnin tipi

Seçmə

Təhsil forması

Əyani

Tədris dili

Azərbaycan

Auditoriyadaxili saatlar

a) 30 saat mühazirə

Auditoriyadan kənar saatlar

a) 150 saat fərdi iş

Bu fənn tələbələrə elektron ticarət (E-commerce) ekosistemində süni intellekt (AI), maşın öyrənməsi (ML) və böyük data (Big Data) texnologiyalarının tətbiqi, eləcə də bu texnologiyaların rəqəmsal satış kanallarında yaraddığı transformasiya sahəsində konseptual və praktiki bilikləri aşılamaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Kurs çərçivəsində onlayn alıcılara fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyələrinin verilməsi (Recommendation Systems), dinamik qiymətləndirmə alqoritmləri, vizual axtarış və ağıllı çatmətlər (AI Chatbots / Virtual Assistants) kimi innovativ həllər tədris olunur. Tələbələr süni intellekt vasitəsilə e-ticarətdə tələbatın dəqiq proqnozlaşdırılması, anbar ehtiyatlarının və logistikanın optimallaşdırılması, tərk edilmiş səbətlərin azaldılması, saxta əməliyyatların müəyyən edilməsi (Fraud Detection) və müştəri təcrübəsinin (CX) avtomatlaşdırılması yollarını mənimsəyəcəklər. Fənn e-ticarət platformalarının mənfəətliliyini artırmaq, conversion rate göstəricilərini yüksəltmək və AI əsaslı rəqəmsal satış strategiyaları hazırlamaq vərdişlərini formalaşdırır.

• mühazirə
• interaktiv müzakirə
• problem-based learning
• komanda işi
• layihə əsaslı öyrənmə
• case study
• təqdimatlar

1. 1

   CLO 1: E-ticarət platformalarında müştəri təcrübəsini və konversiyanı artırmaq üçün AI texnologiyalarının (tövsiyə mühərrikləri, vizual axtarış, dinamik qiymətəmələgəlmə) rolu təhlil edir.

2. 2

   CLO 2: İstifadəçi davranışlarını və satınalma nümunələrini təhlil edərək fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyə alqoritmlərini və hiper-fərdiləşdirilmiş marketinq kampaniyalarını tətbiq edir.

3. 3

   CLO 3: E-ticarətdə anbar idarəetməsi, tələbatın proqnozlaşdırılması və fulfillment proseslərinin AI vasitəsilə avtomatlaşdırılmasını layihələndirir.

4. 4

   CLO 4: Generativ AI və NLP alətlərindən istifadə edərək e-ticarət üçün avtomatlaşdırılmış məhsul təsvirləri, vizual kontent və çatbot dəstəyi sistemləri hazırlayır.

5. 5

   CLO 5: AI ilə dəstəklənən e-ticarət strategiyalarının effektivliyini maliyyə və əməliyyat metrikaları (AOV, Conversion Rate, CAC, CLV) vasitəsilə qiymətləndirir.

Mövzu əlavə edilməyib.

Ədəbiyyat əlavə edilməyib.