Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Hayvan Yetiştiriciliği ve Sağlığında Yapay Zeka ve Robotik Sistemler
Ders Kodu: LVS230
Ders Türü: Zorunlu
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 1
Uyg.: 1
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 3
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilerin hayvan yetiştiriciliği ve hayvan sağlığı alanlarında kullanılan yapay zekâ, robotik sistemler, sensör teknolojileri ve veri tabanlı yönetim uygulamaları hakkında temel bilgi edinmelerini sağlamaktır. Ayrıca akıllı hayvancılık sistemlerinin üretim verimliliği, hayvan refahı ve sağlık yönetimine olan katkılarını öğretmektir.

Özet İçerik

Hayvancılıkta dijital dönüşüm, robotik sistemlerin temelleri, sensör teknolojileri, nesnelerin interneti (IoT), sürü yönetim sistemleri, robotik sağım ve yemleme teknolojileri, yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları, görüntü işleme sistemleri, hayvan davranışlarının dijital takibi, erken hastalık teşhis sistemleri, büyük veri analitiği, karar destek sistemleri, hayvan refahı izleme teknolojileri, etik ve sürdürülebilirlik konuları ele alınacaktır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekâ ve robotik sistemlerin temel kavramlarını açıklar; hayvancılıkta kullanılan otomasyon, sensör ve veri toplama teknolojilerini tanımlar.
2.Yapay zekâ destekli sürü yönetim uygulamaları ile robotik sağım ve yemleme sistemlerini değerlendirir.
3.Hayvan davranışlarının izlenmesi ve erken hastalık teşhisinde kullanılan yapay zekâ ve görüntü işleme temelli teknolojileri açıklar ve yorumlar.
4.Dijital hayvancılık uygulamalarının avantajlarını, sınırlılıklarını, veri güvenliği, etik ve sürdürülebilirlik boyutlarıyla birlikte değerlendirir.
5.Akıllı hayvancılık teknolojilerinin güncel ve gelecekteki gelişim alanlarını öngörür ve mesleki uygulamalara etkisini tartışır.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.EROL, O. (2024). YAPAY ZEKÂ VE ROBOTİK. Yapay Zekanın Değiştirdiği Dinamikler 2, 109.
2.Isık, A. H., Alakus, F., & Eskicioğlu, Ö. C. (2021). Hayvancılıkta robotik sistemler ve yapay zekâ uygulamaları. Duzce University Journal of Science and Technology, 9(6), 370-382.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Dijital Hayvancılık ve Tarım 4.0 Kavramları
2. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay Zeka ve Robotik Sistemlerin Temelleri
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Sensör Teknolojileri ve Veri Toplama Sistemleri
4. Hafta - Teorik & Uygulama
Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Akıllı Çiftlik Uygulamaları
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Elektronik Kimliklendirme ve Hayvan Takip Sistemleri
6. Hafta - Teorik & Uygulama
Robotik Süt Sağım Sistemleri
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Robotik Yemleme ve Otomatik Bakım Sistemleri
8. Hafta - Teorik & Uygulama
Makine Öğrenmesi ve Yapay Zekâ Algoritmaları
9. Hafta - Teorik & Uygulama
Görüntü İşleme ve Hayvan Davranışı Analizi
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay Zekâ ile Hastalık Teşhisi ve Erken Uyarı Sistemleri
11. Hafta - Teorik & Uygulama
Sürü Yönetim Yazılımları ve Karar Destek Sistemleri
12. Hafta - Teorik & Uygulama
Hayvan Refahının Teknolojik İzlenmesi
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Etik, Veri Güvenliği ve Sürdürülebilirlik
14. Hafta - Teorik & Uygulama
Ödevlerin Genel Değerlendirmesi
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%5
Kısa Sınav (Quiz)1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders141242
Ödev1527
Kısa Sınav1516
Ara Sınav1819
Dönem Sonu Sınavı110111
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)75
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
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
PÇ-15
OÇ-1
1
1
1
2
1
4
3
4
4
3
2
3
2
2
3
OÇ-2
4
2
3
4
3
3
3
5
5
3
2
3
2
3
2
OÇ-3
4
4
4
3
5
4
3
5
5
4
3
4
1
3
1
OÇ-4
2
2
3
4
2
3
3
4
4
4
3
2
2
4
1
OÇ-5
2
2
2
2
2
4
2
4
4
4
3
4
2
3
1
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026