Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
SAĞLIKTA YAPAY ZEKA VE DERİN ÖĞRENME İkinci Düzey BİM 633 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı Dr. Öğr. Üyesi Tayyip ÖZCAN
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
Dersin Amacı Yapay zeka ve derin öğrenmenin genel tanımı ve kullanım alanlarını öğrenmek, sağlıkta yapay zeka uygulamaları hakkında bilgi ve deneyim sahibi olmak
Dersin Tanımı Sağlıkta yapay zeka son yılların trend konusu haline gelmiştir. Derin öğrenme yaklaşımları ile sağlık verilerinin sınıflandırılması üzerine çalışmalar gerçekleştirilecektir.

Dersin İçeriği
1 Yapay zeka ve derin öğrenme nedir?
2 Sağlıkta yapay zeka uygulamaları
3 Medikal veri tipleri ve veri ön işleme adımları
4 Evrişimli sinir ağları
5 Ön eğitimli evrişimli sinir ağlarından özellik çıkarma
6 Özellik seçme yöntemleri
7 Sınıflandırıcı olarak SVM, kNN ve Karar Ağaçları
8 Karar destek sistemleri
9 Medikal görüntülerden tıbbi teşhis uygulaması I
10 Medikal görüntülerden tıbbi teşhis uygulaması II
11 Yapay zeka modeli performans ölçüm ve artırımı
12 Proje sunumu
13 Proje sunumu
14 Proje sunumu
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Sağlık yapay zeka ve derin öğrenme hakkında bilgi sahibi olur.
2 Karar destek sistemleri uygulama ve etik hakkında bilgi sahibi olur.
3 Derin öğrenme yöntemlerinden özellik çıkarma ve uygulama hakkında bilgi ve deneyim sahibi olur.
4 Özellik seçme ve uygulama hakkında bilgi ve deneyim sahibi olur.
5 Medikal verilerle anomali tespiti hakkında bilgi ve deneyhim sahibi olur.
6 Sağlıkta yapay zeka sorunlarında yeni yaklaşım ve çözüm kabiliyeti kazanır.
7 Disiplinlerarası çalışma kabiliyeti kazanmış olur.
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Lisans yeterliklerine dayalı olarak Gıda Mühendisliği bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek.
2 Gıda Mühendisliği alanındaki bir problemi tanılamak, çözüm yöntemi geliştirmek ve uygulamak.
3 Gıda Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler hakkında kapsamlı bilgi sahibi olmak.
4 Gıda Mühendisliği alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetmek.
5 En az bir yabancı dilde sözlü ve yazılı iletişim yeteneğine sahip olmak.
6 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarma yetisine sahip olmak.
7 Gıda Mühendisliği uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanabilmek.
8 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenmek.
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine ve bunu gerçekleştirebilme becerisine sahip olmak.
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 7 3 21
Ödevler 2 10 20
Sunum / Seminer hazırlama 2 20 40
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 0 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 20 20
Laboratuvar 5 5 25
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavı 0 0 0
Araştırma 2 10 20
Toplam iş yükü     188
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 0 0
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 100
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Literatürdeki Yayınlar
Yardımcı Kaynaklar Literatürdeki Yayınlar

Ders İle İlgili Dosyalar