Giriş | English

Doktora > Fen Bilimleri Enstitüsü > Bilgisayar Mühendisliği (doktora) > SAĞLIKTA YAPAY ZEKA VE DERİN ÖĞRENME
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
SAĞLIKTA YAPAY ZEKA VE DERİN ÖĞRENME Üçüncü düzey BİM 633 Seçmeli 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 içeriği
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- Matematik, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2- Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
3- İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
4- Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
5- Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
6- Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
7- Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
8- Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
9- Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisi
10- Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi
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 iş 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 ile ilgili dosyalar