Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Tarımda Yapay Zekâ Uygulamaları
Ders Kodu: BSM317
Ders Türü: Bölüm Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 2
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Geliştirilen algoritma ve yazılımlar ile tarımsal üretimde; bitkisel üretim planlamaları, bitkilerin sınıflandırılması, verim tahmini, bitki hastalık, zararlı ve yabancı otlarının tespiti, tarım robotlarında rota belirlenmesi, serada uygun çevre şartlarının belirlenmesi, işletme kararlarının alınması, sulama yönetimi, ürün rotasyonunun belirlenmesi, en uygun gübre ve alet-makine seçimi, hayvan hastalıklarının tespiti, uygun yem rasyonlarının hazırlanması, hayvan davranışlarının belirlenmesidir.

Özet İçerik

Yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojilerinin tarımdaki uygulamaları, tarımın geleceğini belirleme, toprağın işlenmesi, ekim, sulama, mahsul bakımı, toprak / bitki durumu analizi ve kontrolü süreçlerine yapay zekanın adapte edilmesi. Yapay zeka programları.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Yüksel AYDOĞAN
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekanın tarımda nasıl uygulandığını, veri analizi, makine öğrenimi ve görüntü işleme
2.Tarımsal verilerin analizi, tahmin modelleri ve görüntü işleme teknikler
3.Sensörler, drone'lar ve diğer akıllı tarım ekipmanları gibi teknolojilerin kullanımını ele alır.
4.Sürdürülebilir tarım için makine öğrenimi tekniklerinin kullanımını açıklayan bu kitap, verimlilik, toprak yönetimi ve zararlılarla mücadele gibi konularda pratik uygulamalar
5.Yapay zekâ uygulamalarında kullanılan yazılımları tanıma
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Tarımda Yapay Zekâ, Rajeev Sharma, Pradeep K. Shukla ve Sanjeev Kumar
2.Tarım için Veri Bilimi: Gloria Phillips-Wren, Anna Esposito, Lakhmi C.
3.Yapay Zekâ, Makine Öğrenimi ve Görüntü İşleme Kullanımı Jain, ve Roberto Revetria
4.Yapay Zekâ ve Akıllı Tarım Teknolojisi, Utku Köse
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay Zekanın Temelleri ve Tarımda Uygulama Alanları, Yapay Zeka Programları
2. Hafta - Teorik
Tarımda Veri Toplama ve Yönetimi
3. Hafta - Teorik
Uzaktan Algılama ve Görüntü Analizi
4. Hafta - Teorik
Bitki Sağlığı ve Hastalık Teşhisi
5. Hafta - Teorik
Verim Tahmini ve Ürün Yönetimi
6. Hafta - Teorik
Toprak Analizi ve Yönetimi
7. Hafta - Teorik
Sulama ve Su Yönetimi
8. Hafta - Teorik
Hassas Tarım Teknolojileri
9. Hafta - Teorik
Tarım Robotları ve Otomasyon
10. Hafta - Teorik
Pazar ve Tüketici Talep Tahmini
11. Hafta - Teorik
Yapay Zekâ ile İklim ve Hava Durumu Tahmini
12. Hafta - Teorik
Gıda Güvenliği ve İzlenebilirlik
13. Hafta - Teorik
Sürdürülebilir Tarım ve Yapay Zekâ
14. Hafta - Teorik
Tarımda Yapay Zekâ Etiği ve Yasal Düzenlemeler
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders143384
Ara Sınav1101020
Dönem Sonu Sınavı1111021
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)125
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
3
3
2
3
4
OÇ-2
3
3
2
3
4
OÇ-3
3
3
3
4
OÇ-4
3
2
3
4
OÇ-5
3
3
3
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026