Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemleri II
Ders Kodu: ST408
Ders Türü: Zorunlu
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 1
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 4
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilerin süt ve süt ürünlerinin kalite kontrolünde yapay zekâ tabanlı teknolojileri uygulayabilmelerini sağlamak, kalite parametrelerinin izlenmesi, sınıflandırılması, tahmin edilmesi ve üretim süreçlerinin optimize edilmesinde kullanılan güncel yapay zekâ yöntemlerini öğretmektir. Ders kapsamında öğrencilerin görüntü işleme, sensör teknolojileri, makine öğrenmesi ve büyük veri analizi kullanarak kalite kontrol problemlerine çözüm geliştirme becerileri kazanmaları hedeflenmektedir.

Özet İçerik

Bu derste süt ve süt ürünlerinde yapay zekâ destekli kalite kontrol uygulamaları ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Ders kapsamında görüntü işleme teknikleriyle ürün kusurlarının belirlenmesi, sensör verilerinin değerlendirilmesi, mikrobiyolojik ve fizikokimyasal kalite tahmini, raf ömrü modelleme, akıllı üretim sistemleri ve dijital kalite yönetimi konuları incelenmektedir. Ayrıca güncel bilimsel çalışmalar ve endüstriyel uygulamalar üzerinden yapay zekânın süt teknolojisindeki kullanım alanları değerlendirilmektedir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Süt ve süt ürünlerinde kalite kontrol ilkelerini açıklar.
2.Süt ve süt ürünlerinde kalite kontrol analizlerini değerlendirir.
3.Yapay zekâ tabanlı kalite kontrol yöntemlerini açıklar ve uygular.
4.Yapay zekâ ile elde edilen kalite verilerini analiz eder.
5.Süt endüstrisinde yapay zekâ uygulamalarını değerlendirir.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.1. Oysun,G.,1991, Süt ve mamulleri analiz yöntemleri, E.Ü.Z.F. Yay. No:504 Bornova,230s.
2.2. Metin, M., Öztürk, G.F., 2002. Süt ve Mamulleri Analiz Yöntemleri. E.Ü.Ege Meslek Yüksekokulu Yayınları No: 24
3.3. Yaygın,H.,Gönç,S.,Oktar,E., Kılıç.S., 1985, Süt ve mamulleri muayene ve analiz yöntemleri, E.Ü.Z.F. Teksir No:211 Bornova İzmir.
4.4. Yöney,Z.,1973,Süt ve mamulleri muayene ve analiz metodları, A.Ü. Ziraat Fak. Yay. No:491 Ankara,182s 5. Kurt,A.,Songül,Ç.,Çağlar,A.,1999, Süt ve mamulleri muayene ve analiz metotları rehberi, A.Ü. Ziraat Fak. Yay. No:18, Erzurum,238s.
5.Walstra, P., Wouters, J. T. M., & Geurts, T. J. (2006). Dairy Science and Technology (2nd ed.). CRC Press.
6.Sun, D.-W. (Ed.). (2023). Computer Vision Technology for Food Quality Evaluation (3rd ed.). Academic Press.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Çiğ sütte yapay zekâ destekli kalite kontrol uygulamaları: Fizikokimyasal özelliklerin, mikrobiyolojik kalitenin ve hilelerin (su ilavesi, nötralizan vb.) yapay zekâ yöntemleriyle belirlenmesi.
2. Hafta - Teorik
İçme sütünde kalite kontrol: Pastörizasyon ve UHT işlemlerinin doğrulanması, homojenizasyon etkinliğinin değerlendirilmesi ve kalite parametrelerinin yapay zekâ ile tahmin edilmesi.
3. Hafta - Teorik
Yoğurtta yapay zekâ destekli kalite kontrol: Fermentasyonun izlenmesi, pH, asitlik, viskozite, su salma ve tekstürel özelliklerin değerlendirilmesi.
4. Hafta - Teorik
Peynirde kalite kontrol: Olgunlaşmanın izlenmesi, aroma gelişimi, tekstür, renk, tuz, nem ve kusurların görüntü işleme ve makine öğrenmesi ile değerlendirilmesi.
5. Hafta - Teorik
Tereyağında kalite kontrol: Yağ kompozisyonu, oksidatif stabilite, renk, tekstür ve kalite kusurlarının yapay zekâ tabanlı analiz yöntemleriyle belirlenmesi. (Kısa Sınav)
6. Hafta - Teorik
Dondurmada kalite kontrol: Viskozite, hacim artışı (overrun), erime özellikleri, tekstür ve duyusal kalite tahmininde yapay zekâ uygulamaları.
7. Hafta - Teorik
Süt ürünlerinde mikrobiyolojik kalite kontrol: Yapay zekâ ile hızlı patojen tespiti, görüntü analizi, biyosensörler ve tahmine dayalı mikrobiyolojik modeller.
8. Hafta - Teorik
Süt endüstrisinde yapay zekâ destekli kalite kontrol uygulamaları: Güncel bilimsel çalışmalar, endüstriyel örnekler, vaka analizleri ve öğrenci sunumları. (Ara Sınav)
9. Hafta - Teorik
Süt ve süt ürünlerinde yapay zekâ destekli kalite kontrol sistemlerine genel bakış ve endüstriyel uygulamalar
10. Hafta - Teorik
Bilgisayarlı görü ve görüntü işleme ile süt ürünlerinde kalite kusurlarının belirlenmesi (peynir, yoğurt, tereyağı ve dondurma örnekleri)
11. Hafta - Teorik
Sensör teknolojileri, elektronik burun (E-nose), elektronik dil (E-tongue) ve spektroskopik yöntemlerin yapay zekâ ile değerlendirilmesi
12. Hafta - Teorik
Makine öğrenmesi ile süt ve süt ürünlerinde mikrobiyolojik ve fizikokimyasal kalite tahmini
13. Hafta - Teorik
Yapay zekâ ile raf ömrü tahmini, kalite değişimlerinin modellenmesi ve üretim süreçlerinin optimizasyonu
14. Hafta - Teorik
Süt endüstrisinde yapay zekâ uygulamalarına yönelik güncel araştırmalar, vaka analizleri ve öğrenci proje sunumları
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%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 Ders142256
Uygulamalı Ders141128
Kısa Sınav1224
Ara Sınav1426
Dönem Sonu Sınavı1426
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)100
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
OÇ-1
4
5
4
OÇ-2
4
5
4
OÇ-3
4
5
4
OÇ-4
4
5
4
OÇ-5
4
5
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026