Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Gıdalarda Yapay Zeka Uygulamaları
Ders Kodu: KGT274
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 3
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilerin gıda sektöründe yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin temel ilkelerini öğrenmelerini, bu teknolojilerin üretim, kalite kontrol, güvenlik ve tüketici tercih analizlerinde nasıl kullanıldığını kavramalarını sağlamaktır. Ayrıca, öğrenciler basit düzeyde veri analizi ve YZ uygulamalarını yorumlama becerisi kazanacaktır.

Özet İçerik

Yapay zekâya genel bakış Gıda endüstrisinde YZ uygulama alanları Görüntü işleme ve kalite kontrol Makine öğrenmesi ile raf ömrü tahmini Sensör verisi ile tahminleme modelleri Tüketici tercih analizi Etiketleme, sahteciliği tespit etme Uygulama örnekleri ve vaka çalışmaları

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekânın temel kavramlarını tanımlar.
2.Gıda sektöründe YZ uygulamalarını örneklerle açıklar.
3.Kalite kontrol, güvenlik ve tahminleme süreçlerinde YZ kullanımını değerlendirir.
4.Temel veri analizi süreçlerini açıklar ve uygular.
5.Örnek bir gıda ürününde yapay zeka uygulamasını sunum yapabilir ve tartışabilir.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Goodacre, R., & Kell, D. B. (2021). Artificial Intelligence in Food Quality Control. Elsevier.
2.Sun, D.-W. (Ed.). (2019). Computer Vision Technology for Food Quality Evaluation. Academic Press.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay zekâya giriş ve temel kavramlar
2. Hafta - Teorik
Yapay zekâya giriş ve temel kavramlar
3. Hafta - Teorik
Yapay zekâya giriş ve temel kavramlar
4. Hafta - Teorik
Yapay zekâya giriş ve temel kavramlar
5. Hafta - Teorik
Yapay zekâ türleri ve öğrenme yaklaşımları
6. Hafta - Teorik
Gıda sektöründe YZ kullanımı: Genel görünüm
7. Hafta - Teorik
Veri toplama ve ön işleme teknikleri
8. Hafta - Teorik
Süt Sektöründe yapay zeka uygulamaları
9. Hafta - Teorik
Kırmızı Et Sektörü, Kanatlı Eti Sektörü ve Su Ürünleri Sektöründe yapay zeka uygulamaları
10. Hafta - Teorik
Un Sektörü ve Makarna Sektöründe yapay zeka uygulamaları
11. Hafta - Teorik
Meyve Sebze İşleme Sektöründe yapay zeka uygulamaları
12. Hafta - Teorik
Bitkisel Yağ Sektörü ve Margarin Sektöründe yapay zeka uygulamaları
13. Hafta - Teorik
Baklagil Sektörü ve Çeltik Pirinç Sektöründe yapay zeka uygulamaları
14. Hafta - Teorik
Nişasta Ve Nişasta Bazlı Şeker Sektörü, Çikolata, Sakızve Şekerleme Sektörü ve Bal Sektöründe yapay zeka uygulamaları
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Sunum1%10
Ödev1%10
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Ödev1718
Sunum26216
Ara Sınav1819
Dönem Sonu Sınavı110111
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)72
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
OÇ-1
4
5
4
3
OÇ-2
5
5
5
3
OÇ-3
3
4
OÇ-4
5
4
5
4
OÇ-5
4
5
5
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026