Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zeka Destekli Kalite Kontrol Sistemleri I
Ders Kodu: ST308
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 kalite kontrol süreçlerinde yapay zekâ teknolojilerini etkin şekilde kullanabilmelerini sağlamak, süt ve süt ürünleri üretiminde kalite parametrelerinin izlenmesi, analiz edilmesi ve tahmin edilmesine yönelik yapay zekâ uygulamalarını öğretmektir. Ayrıca öğrencilerin akıllı üretim sistemleri, veri analizi ve karar destek mekanizmaları konusunda bilgi ve beceri kazanmaları hedeflenmektedir.

Özet İçerik

Bu derste kalite kontrolün temel kavramları ile birlikte yapay zekânın temel bileşenleri, makine öğrenmesi algoritmaları, derin öğrenme yöntemleri, bilgisayarlı görü sistemleri, sensör teknolojileri, görüntü işleme teknikleri ve büyük veri analizi ele alınmaktadır. Ayrıca süt ve süt ürünlerinde mikrobiyolojik kalite kontrol, fiziksel ve kimyasal analizler, proses optimizasyonu, hata tespiti, kalite tahmini ve akıllı üretim sistemleri uygulamalı örneklerle değerlendirilmektedir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.1. Süt ürünlerinin mikrobiyolojik kalitesinin belirlenmesinde uygulanan yöntemleri kullanabilme ve sonuçlarını değerlendirebilme
2.2. Ürünlere özgü mikrobiyolojik özellikler hakkında yorum yapabilme, mikrobiyal kalite bakımından sınıflandırabilme
3.3. Süt işletmelerde alet-ekipman, su, ambalaj ve personel hijyeni kontrol yöntemlerini uygulayabilme
4.4. CIP sistemi ile ilgili hesaplamaları yapabilme
5.5. Çeşitli süt ürünlerinde kullanılan starter kültürlerin kalite analizlerini yapabilme, kusurlara çözüm getirebilme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Zhang, Y., & Zhang, M. (2021). Gıda endüstrisinde yapay zekâ uygulamaları.Springer.
2.Pathania, A., & Kumar, V. (2024). Gıdalarda Yapay Zeka Uygulamaları, Kalite kontrol ve proses optimizasyonu.. CRC Press.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Kalite kontrolün temel kavramları, kalite yönetim sistemleri ve yapay zekâya giriş
2. Hafta - Teorik
Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin temel prensipleri
3. Hafta - Teorik
Gıda ve süt endüstrisinde dijital dönüşüm, Endüstri 4.0 ve Akıllı Fabrikalar
4. Hafta - Teorik
Sensör teknolojileri, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve gerçek zamanlı kalite izleme sistemleri
5. Hafta - Teorik
Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü teknikleri ile ürün kalite kontrolü (Kısa Sınav)
6. Hafta - Teorik
Yapay zekâ destekli mikrobiyolojik kalite kontrol ve hızlı mikrobiyolojik analiz yöntemleri
7. Hafta - Teorik
Yapay zekâ ile fiziksel ve kimyasal kalite analizleri (pH, renk, viskozite, tekstür vb.)
8. Hafta - Teorik
Süt ve süt ürünlerinde yapay zekâ destekli proses kontrolü ve üretim optimizasyonu
9. Hafta - Teorik
Büyük veri analizi, veri madenciliği ve kalite tahmin modelleri
10. Hafta - Teorik
Yapay zekâ ile kusur tespiti, yabancı madde belirleme ve ürün sınıflandırma
11. Hafta - Teorik
Yapay zekâ ile raf ömrü tahmini ve kalite değişimlerinin modellenmesi
12. Hafta - Teorik
Yapay zekâ uygulamalarında performans değerlendirme, doğrulama ve etik konular
13. Hafta - Teorik
Süt endüstrisinde yapay zekâ uygulamalarına ilişkin güncel bilimsel çalışmaların incelenmesi ve vaka analizleri
14. Hafta - Teorik
Öğrenci proje sunumları, genel değerlendirme ve yapay zekâ destekli kalite kontrol sistemlerinde geleceğe yönelik gelişmeler
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 Ders141242
Uygulamalı Ders142142
Kısa Sınav1224
Ara Sınav1426
Dönem Sonu Sınavı1628
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)102
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
5
5
4
OÇ-2
4
5
5
5
4
OÇ-3
4
5
5
5
4
OÇ-4
4
5
5
5
4
OÇ-5
4
5
5
5
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026