Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
3BYM229Sağlıkta Yapay Zeka3+0+034

Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Ön Lisans
Bölümü / Programı Biyomedikal Cihaz Teknolojisi
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu derste sağlık alanında kullanılan yapay zeka sistemlerine ait yeterliklerin kazandırılması ve makine öğrenmesi algortimalarının yapılarının öğretilmesi amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği Yapay Zekâya Giriş, Tıbbi Tanılarda Yapay Zeka, Terapi Seçme ve İzleme. Klinik Bilgilerle Nedenlendirme. Makine Öğrenmesi Algoritmaları, Klinik Karar Destek Sistemleri, Yapay Zekânın Sağlık Alanında Uygulamaları.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Öğr.Gör. Reyhan Şahinbaş
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar "Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi: Sağlık Uygulamaları" – Fırat Taha Mansuroğlu
"Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme" – Özge Erkin, Ahmet Emir Dirik
Anlatım

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %25
Mühendislik Bilimleri %0
Mühendislik Tasarımı %25
Sosyal Bilimler %0
Eğitim Bilimleri %0
Fen Bilimleri %0
Sağlık Bilimleri %25
Alan Bilgisi %25

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Ödev 1 % 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 50
Toplam :
3
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 15 3 45
Sınıf Dışı Ç. Süresi 15 1 15
Ödevler 1 5 5
Ara Sınavlar 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 20 20
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 4 95

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Sağlıkta Yapay Zeka Uygulamalarını Anlama
2 Makine Öğrenmesi ve Algoritmalarını Uygulama
3 Klinik Karar Destek Sistemlerinin Etkin Kullanımını Kavrama
4 Yapay Zekanın Sağlık Alanındaki Etik ve Pratik Sorunlarını Değerlendirme


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay Zekâya Giriş
2 Tıbbi Tanılarda Yapay Zeka
3 Terapi Seçme ve İzleme
4 Klinik Bilgilerle Nedenlendirme
5 Makine Öğrenmesine Giriş
6 Sınıflandırma ve Regresyon Algoritmaları
7 Kümelendirme ve Boyut İndirgeme Algoritmaları
8 Klinik Karar Destek Sistemlerine Giriş
9 Klinik Karar Destek Sistemleri ve Yapay Zeka
10 Sağlık Alanında Derin Öğrenme Uygulamaları
11 Tıbbi Görüntülemede Yapay Zeka
12 Doğal Dil İşleme (NLP) ve Tıbbi Metin Analizi
13 Yapay Zekânın Sağlık Alanındaki Mevcut ve Gelecek Uygulamaları
14 Sağlıkta yapay zeka üzerine genel tartışmalar ve dersin değerlendirilmesi.


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11
Tüm 5 3 3 4 3 3 3 5 3 1 1
Ö1 5 3 3 4 3 3 3 5 3 1 1
Ö2 5 3 3 4 3 3 3 5 3 1 1
Ö3 5 3 3 4 3 3 3 5 3 1 1
Ö4 5 3 3 4 3 3 3 5 3 1 1

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=237671&curProgID=78&lang=tr