| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Önlisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 3 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Yapay zeka ve makine öğrenmesinin temel kavramlarını açıklar.
- Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın kullanım alanlarını örneklerle tanımlar. Hasta verisi, tanı ve tedavi süreçlerinde kullanılan temel makine öğrenmesi modellerini tanıtır.
- Yapay zeka tabanlı karar destek sistemlerinin sağlık hizmetlerindeki etkilerini yorumlar; etik, güvenlik ve gizlilik boyutlarını tartışır.
- Sağlık alanındaki güncel yapay zeka uygulamalarını takip eder ve yapay zeka uygulamalarını değerlendirir.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Bu ders, sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojilerinin temel prensiplerini ve uygulama alanlarını tanıtmayı amaçlamaktadır. Derste, sağlık verilerinin türleri ve analizi, tanı destek sistemleri, tedavi planlama, görüntü işleme, hasta izleme sistemleri gibi alanlarda yapay zeka ve makine öğrenmesi yaklaşımlarının nasıl kullanıldığı ele alınır. Etik, güvenlik ve hasta mahremiyeti gibi konular da yapay zeka perspektifinden tartışılır. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Yapay Zekaya Giriş: Temel Kavramlar, Tarihsel Gelişim ve Çalışma Mantığı |
|
2. Hafta |
Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka ve Uygulama Alanları |
|
3. Hafta |
Makine Öğrenmesine Giriş ve Temel Kavramlar |
|
4. Hafta |
Makine Öğrenmesi Modellerinin Çalışma ve Öğrenme Süreçleri |
|
5. Hafta |
Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağlarına Giriş |
|
6. Hafta |
Doğal Dil İşleme (NLP) ve Sağlık Alanındaki Uygulamaları |
|
7. Hafta |
Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmenin Sağlık Alanındaki Uygulamaları |
|
8. Hafta |
Ara Sınav |
|
9. Hafta |
Üretken Yapay Zeka (Generative AI): Temel Kavramlar, Uygulamalar ve Kullanım Alanları |
|
10. Hafta |
Yapay Zeka Etiği, Veri Güvenliği ve Hasta Mahremiyeti |
|
11. Hafta |
Proje Sunumları I |
|
12. Hafta |
Proje Sunumları II |
|
13. Hafta |
Proje Sunumları III |
|
14. Hafta |
Genel tekrar ve proje sunumlarını değerlendirme |
|
| Kaynaklar | Yok |
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Tartışma
- Soru-Cevap
- Sunum
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Ödev |
1 |
20 |
| Toplam(%) |
|
50 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
50 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
50 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
1 |
1 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
|
|
|
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
30 |
30 |
| Ders Saati |
14 |
2 |
28 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
20 |
20 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
1 |
1 |
| Ödevler |
1 |
10 |
10 |
| Toplam İş Yükü | 90 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 3 |
| Dersin AKTS Kredisi | 3 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
