İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| Elektrik-Elektronik Mühendisliği (İngilizce) | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | MTH010 | ||||
| Ders İsmi: | Sağlıkta Yapay Zeka | ||||
| Ders Yarıyılı: |
Güz Bahar |
||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | English | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | E-Öğrenme | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. INDRIT MYDERRİZİ | ||||
| Dersi Veren(ler): | M. BUKET DARICI | ||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Bu derste öğrencilere, yapay zeka, yapay zeka alt dalları ve modelleri ile sağlıkta kullanım alanları öğretilmesi hedeflenmektedir. Farklı boyut ve türlerdeki medikal verilerin öğretilmesiyle; temel görüntü işleme tekniklerine ek olarak, medikal görüntülerin ön işlenmesi tekniklerinin detaylandırılmasıyla sağlıkta yapay zeka uygulamalarının öğrenciler için daha anlaşılır hale gelmesi amaçlanmıştır. Ayrıca, yapay zeka ile sağlıkta tanı tekniklerinin incelenmesi ve tanı için kullanılan değerlendirme kriterlerinin öğrenilmesi sağlanacaktır. Ders sonunda, grup olarak hazırlamaları istenen proje ve raporla, öğrencilerden sağlıkta yapay zeka alanında basit bir uygulama geliştirebilme yeteneği kazanmaları beklenmektedir. |
| Dersin İçeriği: | Yapay Zekaya Giriş, Sağlıkta Veri Türleri, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme, Yapay Sinir Ağları, Evrişimsel Sinir Ağları, Dönüştürücüler, Öğrenme Aktarımı, Görüntü İşleme Temelleri, Medikal Görüntü İşleme Teknikleri, Karışıklık Matrisi ve Değerlendirme Kriterleri |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Yapay zeka tanımı, tarihçesi ve sağlıkta kullanım alanlarını tanımlama becerisi 2) Sağlık alanında kullanılan veri türleri hakkında bilgi sahipi olup, farklı türdeki ve boyutlardaki verileri sınıflandırma becerisi 3) Makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarını bilip, arasındaki farkı tanımlama becerisi 4) Sağlıkta tanı teknikleri ile yapay zeka ile birlikte tıpta kullanılan son teknoloji modellerin yapılarını anlamak ve bu yapılardaki önemli parametreleri kavrayıp uygulayabilme becerisi 5) Temel görüntü işleme teknikleri ile medikal görüntü işleme tekniklerini öğrenip, önemli noktaları kavrama becerisi, projelerde pratikte kullanılan bazı sağlıkta yapay zeka uygulamalarını kullanma becerisi. |
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş | |
| 2) | Yapay Zekaya Giriş | |
| 3) | Sağlıkta Veri Türleri | |
| 4) | Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme | |
| 5) | Yapay Sinir Ağları | |
| 6) | Evrişimsel Sinir Ağları | |
| 7) | Evrişimsel Sinir Ağları , Dönüştürücüler | |
| 8) | Vize | |
| 9) | Öğrenme Aktarımı | |
| 10) | Görüntü İşleme Temelleri | |
| 11) | Final Projesi için Hazırlık | |
| 12) | Medikal Görüntü İşleme Teknikleri | |
| 13) | Karışıklık Matrisi ve Değerlendirme Kriterleri | |
| 14) | Final Projesi Hazırlık | |
| 15) | Proje sunumları |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | - Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning, MIT press, 2016. - Lecture notes - Aston Zhang, et.al.: Dive Into Deep Learning - Stuart Russel, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson - Shen, D., Wu, G., & Suk, H. I. (2017). Deep learning in medical image analysis. Annual review of biomedical engineering, 19(1), 221-248. |
| Diğer Kaynaklar: | - Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning, MIT press, 2016. - Lecture notes - Aston Zhang, et.al.: Dive Into Deep Learning - Stuart Russel, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson - Shen, D., Wu, G., & Suk, H. I. (2017). Deep learning in medical image analysis. Annual review of biomedical engineering, 19(1), 221-248. |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||||||||
| 1) Matematik, fen bilimleri ve elektrik ve elektronik mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |||||||||||
| 2) Karmaşık elektrik-elektronik mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | |||||||||||
| 3) Karmaşık bir devre, cihazı veya sistemi gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | |||||||||||
| 4) Elektrik-elektronik mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |||||||||||
| 5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya elektrik-elektronik mühendisliği araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | |||||||||||
| 6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |||||||||||
| 7) Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |||||||||||
| 8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |||||||||||
| 9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve elektrik-elektronik mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |||||||||||
| 10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |||||||||||
| 11) Elektrik-elektronik mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın elektrik-elektronik mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; elektrik-elektronik mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | |||||||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik, fen bilimleri ve elektrik ve elektronik mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |
| 2) | Karmaşık elektrik-elektronik mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | |
| 3) | Karmaşık bir devre, cihazı veya sistemi gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | |
| 4) | Elektrik-elektronik mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |
| 5) | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya elektrik-elektronik mühendisliği araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | |
| 6) | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |
| 7) | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |
| 8) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |
| 9) | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve elektrik-elektronik mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |
| 10) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |
| 11) | Elektrik-elektronik mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın elektrik-elektronik mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; elektrik-elektronik mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 1 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 40 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Aktiviteye Hazırlık | Aktivitede Harçanan Süre | Aktivite Gereksinimi İçin Süre | İş Yükü | ||
| Ders Saati | 13 | 4 | 52 | ||||
| Proje | 1 | 40 | 40 | ||||
| Ara Sınavlar | 1 | 20 | 20 | ||||
| Final | 1 | 20 | 20 | ||||
| Toplam İş Yükü | 132 | ||||||