GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| OSD190 | Yapay Zeka ve Tıpta Güncel Teknolojiler | SEÇMELİ DERS GRUBU | 1 | 2 | 2.00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
TÜRKÇE
Dersin Amacı
Sağlık alanında yapay zeka uygulamaları ile ilgili hekim adaylarının vizyonunu geliştirmek, kendilerini gelişen teknolojiye ve sağlık alanının gidişine göre hazırlamalarına teşvik etmek, temel kod yazımı ilkeleri ve matematiksel mantığı ile igili bilgi sahibi olmalarını sağlamak.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Prof. Dr. Gökhan Akbulut Uz. Dr. Dilek Orbatu Prof. Dr. Süleyman Sevinçli Öğr. Gör. Özlem Çavuşoğlu
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay zeka, kod yazılması ile ilgili temel bilgi sahibi olmak, örnek bir kod yazma çalışması içine girmek |
| 2 | Sağlık alanında yapay zeka ile ilgili proje yapmış kişilerle konuyu tartışmak |
| 3 | Yapay zekanın hayatımızı nasıl etkileyeceği, hangi meslekleri ortadan kaldıracağı üzerine bilgi sahibi olmak ve tartışmak |
| 4 | Yapay zeka ve robotlarla rekabet mümkün mü? bu konuda bilgi sahibi olmak ve konuyu tartışmak |
Öğretim Sistemi
BİRİNCİ ÖĞRETİM
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Hekimlikle ilgili yapay zeka uygulamaları, bunun temel mantısı, felsefesi, gelişimi, basit kod yazımı, robotlar, geleceğe etkileri.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Atalarımız çıldırmış olmalı, 40 bin sene önce ne oldu? bilincin evrimi. Bilinç Aktarılabilir mi? Google Brain projesi ve bilincin ölümsüzlüğü | ||
| 2 | Sağlık Yönetiminde Yapay zeka, Çevre etkileri, Psikolojik kültürel etkiler; sağlıkta blockchain teknolojisi | ||
| 3 | Yapay Zeka’nın evrimi: Hodgkin-Huxley den Derin Öğrenmeye uzanan yol, Turing Testi. | ||
| 4 | Evrenin dili matematik aynı zamanda bilgisayarın da dili midir? Algoritma nedir? Yapay zeka nedir: Farmakoloji alanında bir yakın dönem uygulaması | ||
| 5 | Birlikte basit bir kod yazalım: Bilgisayar Algoritmaları, kodlama, kompleksite, Python. | ||
| 6 | Yapay Zeka ve Veri Bilimi Matematiği Matematiği 1: Skaler vektörler, Matrisler ve Matris operasyonları | ||
| 7 | İnsan nasıl öğrenir? Yapay zeka nasıl öğrenir? Eski ve yeni sistemler arasındaki fark. İnsan evriminin taklit edilmesi: Derin Öğrenme, Gradient-Descent, Backpropagation Algoritması. | ||
| 8 | Yapay Zeka ve Veri Bilimi Matematiği 2: Matris Operasyonları, Python uygulama ödevi | ||
| 9 | Convolutional Sinir Ağları, Yapay Zeka Diyagnostik Uygulamaları, YZ Proje Adımları, YZ Proje çıktılarının performanslarının değerlendirilmesi için yöntemler. | ||
| 10 | Yapay Zeka ve Veri Bilimi Matematiği 3: Bir uygulama: Lineer Regresyon Problemleri | ||
| 11 | Yerel, hastaneler tarafından uygulamaya geçmiş yapay zeka uygulamaları 1: Lab Testleri Değerlendirme için Derin Öğrenme, Phlerobo, NESLİ 4.0, Chester. | ||
| 12 | Yapay Zeka ve Veri Bilimi Matematiği 4: Fonksiyonlar ve türev, kısa bir hatırlatma | ||
| 13 | Yerel İnovatif yapay zeka örnekleri 2: Bir robot çalışması, İnsan - Robot arasındaki boşluk. Pediyatrik Ref. Aralıklarını Öğrenen Sistem ve Tıpta Sebep Sonuç İlişkilerini Belirleyen Sistem. | ||
| 14 | Robotlar cerrahların yerini alacak mı? İnsanoğlunun cevabı neurolink projesi | ||
| 15 | Tartışma: dünyayı tek bir süper zeka mı yönetecek? Teknolojik tekillik ve psikolojik, kültürel, çevresel, yönetimsel etkiler |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong - Mathematics For Machine Learning (2019, Cambridge University Press) https://mml-book.github.io 2.Linear Algebra and Its Applications, 5th Edition, David C.Lay, Stephen R. Lay, Judi J.McDonald. 3. Calculus, A complete course, 9th edition, Robert A.Adams & Christopher Essex. 4. Master Algoritma: Yapay Zeka hayatımızı nasıl değiştirecek? Pedro Domingos, 5. https://en.m.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_in_healthcare 6. https://eithealth.eu/wp-content/uploads/2020/03/EIT-Health-and-McKinsey_Transforming-Healthcare-with-AI.pdf 7. https://m.youtube.com/user/lexfridman
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | |
| 1 | 1 | 1 | |
| 14 | 2 | 28 | |
| 1 | 5 | 5 | |
| 1 | 5 | 5 | |
| Toplam İş Yükü (saat) | 40 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | |
| ÖÇ 1 | ||||||||||
| ÖÇ 2 | 4 | |||||||||
| ÖÇ 3 | 5 | |||||||||
| ÖÇ 4 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek