Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Veteriner Teknikerliğinde Yapay Zeka Okuryazarlığı
Ders Kodu: LVS260
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 1
Uyg.: 1
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 3
Amaç

Bu dersin amacı, yapay zeka teknolojilerini tanıtarak katılımcıların temel yapay zeka okuryazarlığını kazanmalarını sağlamak ve üretken yapay zeka araçlarını doğru ve verimli bir şekilde kullanmayı öğretmektir

Özet İçerik

Bu ders, yapay zekanın tarihsel gelişiminden başlayarak temel kavramlarını ve günümüzde özellikle laborant ve veteriner sağlık alanındaki uygulamalarını kapsamlı bir şekilde ele alır. Ders kapsamında, yapay zekanın ortaya çıkışı ve gelişim süreci, Dartmouth Konferansı ile başlayan dönemden günümüze kadar incelenir; makine öğrenmesi, derin öğrenme, veri analizi ve modelleme gibi temel kavramlar açıklanır. Öğrenciler, üretken yapay zekanın çalışma prensiplerini öğrenerek laboratuvar verilerinin yorumlanması, kan ve doku analizlerinin değerlendirilmesi, hastalık teşhisi ve veteriner klinik süreçlerinde yapay zekanın nasıl kullanılabileceğini kavrar. Ders sürecinde ChatGPT, DALL-E ve Midjourney gibi üretken yapay zeka araçları tanıtılarak, rapor yazımı, hasta kayıtlarının düzenlenmesi, eğitim materyali hazırlanması ve görsel analiz gibi mesleki uygulamalarda kullanımları gösterilir. Ayrıca öğrenciler, yapay zeka ile etkili iletişim kurabilmek için doğru ve verimli komutlar yazmayı öğrenir; bu kapsamda prompt mühendisliğinin temel prensipleri, laboratuvar sonuçlarının yorumlanması veya klinik senaryoların analiz edilmesi için nasıl uygulanacağıyla birlikte ele alınır. Ders, yapay zeka destekli içerik üretimini veteriner sağlık alanına uyarlayarak klinik raporlar, bilgilendirme metinleri ve sosyal medya içeriklerinin hazırlanmasını kapsar; bunun yanında metinden görsel üretme teknikleri kullanılarak anatomi, hastalık bulguları ve laboratuvar süreçlerinin görselleştirilmesi de incelenir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Öğrenci, yapay zekanın temel kavramlarını (makine öğrenmesi, veri analizi, üretken yapay zeka) tanımlar ve veteriner/laboratuvar alanındaki uygulamalarını açıklar.
2.Öğrenci, laboratuvar test sonuçları ve veteriner klinik verilerinin analizinde yapay zeka araçlarının nasıl kullanılacağını örneklerle açıklar.
3.Öğrenci, üretken yapay zeka araçlarını (metin ve görsel üretim sistemleri) kullanarak mesleki rapor, bilgilendirme metni ve eğitim içeriği oluşturur.
4.Öğrenci, etkili prompt (komut) yazma tekniklerini kullanarak yapay zeka sistemlerinden doğru, anlaşılır ve mesleki açıdan uygun çıktılar elde eder.
5.Öğrenci, veterinerlik ve laborantlık alanında yapay zekanın kullanımında veri güvenliğini ve sorumlu kullanım prensiplerini değerlendirir ve uygular.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Gökçearslan Ş., Hatice Yıldız D. (2024). Yapay Zeka Okuryazarlığı Nobel Akademik Yayıncılık
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay zekanın tanımı, tarihçesi ve laborant ve veteriner sağlık alanındaki temel kullanımına giriş yapılır
2. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay zekanın günlük yaşamda ve laborant ve veteriner sağlık uygulamalarındaki kullanım alanları incelenir.
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay zekanın temel kavramları olan veri, algoritma ve makine öğrenmesi açıklanır.
4. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay zekada bilginin doğruluğu, veri güvenilirliği ve yanlış bilgi sorunları ele alınır.
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay zekanın etik kullanımı, hayvan verilerinin gizliliği ve sorumlu kullanım ilkeleri incelenir.
6. Hafta - Teorik & Uygulama
Laborant ve veteriner sağlık senaryolarına uygun etkili prompt (istem) yazma teknikleri öğretilir.
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Klinik rapor ve mesleki metin üretiminde yapay zeka tabanlı metin oluşturma uygulamaları kullanılır.
8. Hafta - Teorik & Uygulama
Laborant ve veteriner sağlık alanına yönelik yapay zeka destekli görsel oluşturma araçları tanıtılır.
9. Hafta - Teorik & Uygulama
Metin ve görsellerin birleştirilerek eğitim ve bilgilendirme materyallerinin hazırlanması öğretilir.
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Tıbbi ve laboratuvar görüntülerinin yapay zeka ile analiz edilmesi ve görsel manipülasyon teknikleri incelenir.
11. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay zeka destekli video oluşturma araçları ile eğitim ve bilgilendirme videoları hazırlanır.
12. Hafta - Teorik & Uygulama
Ses ekleme ve otomatik seslendirme uygulamaları ile dijital içeriklerin geliştirilmesi öğretilir.
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Laborant ve veteriner sağlık alanına yönelik yapay zeka destekli proje çalışmaları gerçekleştirilir.
14. Hafta - Teorik & Uygulama
Ders kapsamında öğrenilen tüm konuların genel değerlendirmesi ve proje sunumları yapılır.
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)
Uygulamalı Ders141249
Ödev1527
Kısa Sınav1102
Ara Sınav1607
Dönem Sonu Sınavı19010
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
5
5
5
4
3
OÇ-2
4
4
4
5
5
5
5
OÇ-3
3
3
2
4
3
5
5
5
4
2
OÇ-4
4
4
4
5
OÇ-5
2
2
3
3
4
3
5
5
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026