Fənn · Biznesin idarə edilməsi

Biznes və süni intellektSillabus

MS-20226 kreditPayız semestriSeçmə2026-2027

Sillabus

Fənnin rəsmi proqramı: ümumi məlumat, təlim nəticələri, mövzu planı, ədəbiyyat və qiymətləndirmə.

Ümumi məlumat

Fənn kodu
MS-2022
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

Fənn haqqında

Bu fənn tələbələrə müasir biznes mühitində süni intellekt (AI) texnologiyalarının tətbiqi, rəqəmsal transformasiya prosesləri və data əsaslı idarəetmə strateqiyaları üzrə konseptual və praktiki bilikləri aşılamaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Kurs çərçivəsində generativ süni intellekt, maşın öyrənməsi və böyük data texnologiyalarının biznes əməliyyatlarına inteqrasiyası, biznes modellərinin yenilənməsi və rəqabət üstünlüyünün əldə edilməsi prinsipləri tədris olunur. Tələbələr AI həllərinin maliyyə, marketinq, insan resursları və təchizat zənciri kimi müxtəlif biznes sahələrində tətbiqi, biznes proseslərinin avtomatlaşdırılması, AI layihələrinin iqtisadi effektivliyinin (ROI) qiymətləndirilməsi, eləcə də süni intellektin etik, hüquqi və təhlükəsizlik aspektlərini mənimsəyəcəklər. Fənn tələbələrdə texnoloji innovasiyaları biznes strategiyalarına uğurla inteqrasiya etmək və AI əsaslı strateji qərarlar qəbul etmək vərdişlərini formalaşdırır.

Tədris metodları

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

Fənn təlim nəticələri (CLO)

  1. CLO 1: Süni intellekt (AI), Maşın Öyrənməsi (ML) və Generativ AI texnologiyalarının müasir biznes modellərinə və dəyər zəncirinə təsirini təhlil edir.

  2. CLO 2: Müəssisənin müxtəlif funksional sahələrində (marketinq, maliyyə, HR, əməliyyatlar) AI tətbiq imkanlarını və biznes dəyərini qiymətləndirir.

  3. CLO 3: Explain the fundamental principles of information security project management, relevant international standards (ISO/IEC 27001, NIST, and PMBOK), and methodologies such as Waterfall, Agile, and DevSecOps.

  4. CLO 4: AI layihələrinin investisiya gəlirliliyini (ROI), texniki məqsədəuyğunluğunu və risklərin idarə olunmasını analiz edir.

  5. CLO 5: Biznesdə süni intellektin tətbiqi zamanı etika, data məfiliyi, alqoritmik qərəzlilik və kiber təhlükəsizlik məsələlərini tənzimləyir.

Mövzu planı

Mövzu əlavə edilməyib.

Ədəbiyyat

Ədəbiyyat əlavə edilməyib.

Qiymətləndirmə

Qiymətləndirmə formasıAçıqlamaBalUyğun FTN
Cari qiymətləndirməCari qiymətləndirmə - fənn üzrə tələbənin semestr müddətində fəaliyyətinin qiymətləndirilməsi olmaqla, mühazirə və məşğələ (laboratoriya) dərs materiallarının mənimsənilmə səviyyəsini qiymətləndirilir.30 balFTN 1-5
DavamiyyətTələbə fənn üzrə dərslərin 25%-dən çoxunda iştirak etmədiyi halda imtahana buraxılmır.10 bal-
Tələbənin sərbəst işiTələbəyə fənn üzrə semestr ərzində 1 sərbəst işin (zəruri hallarda sərbəst işlərin sayı artırıla bilər) yerinə yetirilməsi tapşırığı verilir.10 balFTN--
İmtahanİmtahan şifahi, yazılı, yazılı-elektron, test üsulu ilə keçirilir50 balFTN 1-5