Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Dijital Akuakültür ve Yapay Zeka
Ders Kodu: LVS240
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; öğrencilerin dijital akuakültür sistemleri, yapay zekâ uygulamaları, sensör teknolojileri, veri temelli üretim yönetimi ve akıllı balık sağlığı izleme sistemleri hakkında temel bilgi edinmelerini sağlamaktır.

Özet İçerik

Bu ders, akuakültürde dijital dönüşüm süreçlerini, yapay zekâ destekli üretim teknolojilerini ve veri temelli yönetim uygulamalarını kapsamaktadır. Sensör teknolojileri, su kalitesi izleme sistemleri, IoT, büyük veri analizi ve akıllı yemleme sistemleri ele alınmaktadır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Dijital akuakültür sistemlerinin temel prensiplerini analiz eder.
2.Akuakültürde kullanılan yapay zekâ uygulamalarını değerlendirir.
3.Sensör teknolojileri ve veri toplama sistemlerini yorumlar.
4.Su kalitesi izleme teknolojilerini sürdürülebilir üretim açısından değerlendirir.
5.Yapay zekâ destekli yemleme sistemlerini analiz eder.
6.Dijital balık sağlığı izleme sistemlerini değerlendirir.
7.IoT ve büyük veri uygulamalarının akuakültürdeki kullanımını açıklar.
8.Dijitalleşmenin sürdürülebilir akuakültüre katkılarını tartışır.
9.Güncel dijital teknolojileri takip eder.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Akıllı Akuakültür Teknolojileri
2.Akuakültürde Yapay Zekâ Uygulamaları
3.Su Ürünleri ve Akuakültür Mühendisliği
4.FAO Dijital Akuakültür Raporları
5.Güncel SCI ve Uluslararası Akademik Makaleler
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Dijital Akuakültüre Giriş ve Dijital Dönüşüm Kavramı
2. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesinin Temel Prensipleri
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Akuakültürde Veri Yönetimi ve Kayıt Sistemleri
4. Hafta - Teorik & Uygulama
Su Kalitesi Sensörleri ve Sensör Teknolojileri
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Ph, Sıcaklık, Çözünmüş Oksijen ve Otomatik İzleme Sistemleri
6. Hafta - Teorik & Uygulama
Akıllı Yemleme Sistemleri ve Otomasyon Uygulamaları
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Görüntü İşleme Sistemleri ve Balık Davranışı Analizi
8. Hafta - Teorik & Uygulama
Balık Hastalıklarının Dijital Takibi ve Erken Uyarı Sistemleri
9. Hafta - Teorik & Uygulama
Nesnelerin İnterneti (Iot) Uygulamaları
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Büyük Veri Analizi ve Üretim Optimizasyonu
11. Hafta - Teorik & Uygulama
Sürdürülebilir Akuakültürde Dijital Teknolojiler
12. Hafta - Teorik & Uygulama
Dünyada Dijital Akuakültür Uygulama Örnekleri
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Türkiye’de Dijital Akuakültür ve Yapay Zekâ Uygulamaları
14. Hafta - Teorik & Uygulama
Genel Değerlendirme ve Sektör Analizleri
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 Ders141128
Uygulamalı Ders141128
Ödev1001
Kısa Sınav1001
Ara Sınav1808
Dönem Sonu Sınavı1808
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)74
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
2
1
2
5
3
4
4
5
1
1
2
1
2
OÇ-2
1
1
1
1
2
5
2
5
5
5
1
1
2
1
3
OÇ-3
1
1
2
1
2
5
3
4
5
4
1
1
1
1
2
OÇ-4
2
1
2
2
4
5
5
4
3
5
1
1
1
3
2
OÇ-5
2
1
1
1
3
5
4
4
5
5
1
1
1
2
2
OÇ-6
2
2
2
2
5
5
4
4
5
5
1
1
1
2
2
OÇ-7
1
1
2
1
2
4
3
5
5
4
1
1
2
1
3
OÇ-8
1
1
1
3
3
4
5
5
3
4
2
2
3
4
2
OÇ-9
1
1
1
1
1
4
2
5
5
3
2
1
5
2
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026