Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Süt Endüstrisinde Yapay Zeka Kullanımı
Ders Kodu: ZST527
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 6
Amaç

Bu dersi alan öğrencileri yapay zeka tekniklerini kavraması, bu teknikleri Süt ve süt ürünleri teknolojisindeki çeşitli problemlerin çözümünde kullanılabilirliğini öğrenmeleri amaçlanmaktadır. Süt Endüstrisinde özellikle yapay sinir ağları (neural network), bulanık mantık (fuzzy logic) ve genetik algoritma (genetic algorithm) kullanılmaktadır. Süt ürünlerinde ürün derecelendirme, sınıflandırma, proses modelleme ve optimizasyonu, kalite kontrolünün izlenmesi, görüntünün sayısal verilere dönüştürülmesi, ürün tasarımı, depolama sistemlerinin kontrolü, mastitis tahmini, ısıl işlemin etkinliği gibi modelleme uygulamaları yapılmaktadır. Dersin amacınayönelik olarak bu konular anlatılmaktadır.

Özet İçerik

Bu ders kapsamında, yapay sinir ağları, bulanık mantık ve genetik algoritmanın süt teknolojisinde kullanımı incelenmektedir. Yapay zekanın süt ve süt ürünleri teknolojisindeki uygulamaları, ürün derecelendirme, sınıflandırma, proses modelleme ve optimizasyonu, kalite kontrolünün izlenmesi, görüntünün sayısal verilere dönüştürülmesi, ürün tasarımı, depolama sistemlerinin sıcaklık ve nem kontrolü, Isıl işlemin etkinliğinin kontrolü, çiğ süt kalitesi ve mastitis kontrolü gibi konular irdelenmektedir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zeka tekniklerini kavrar, bu teknikleri süt ve süt ürünleri teknolojisinde çeşitli problemlerin çözümünde kullanabilir.
2.Öğrencilere ileride karşılaşacakları problemleri modelleyip, çözüm üretebilmeleri için gerekli yaratıcılığın kazandırılması.
3.Gelişen teknolojiyi analiz edebilme ve kendi alanında kullanabilme
4.Yeni ürün gelişiminde katkıda bulunabilme ve ürün kararlarına yardımcı olacak fikirler oluşturabilme
5.Proje yönetebilme, projeleri doğru hamlelerle geliştirebilme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Daniel Hefft, ‎Charles Oluwaseun Adetunji ·2023. Sensing and Artificial Intelligence Solutions for Food Manufacturing. CRC Press,
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Kavramı ve Tarihsel Gelişimi
2. Hafta - Teorik
Bulanık Mantık Kavramı ve Gelişimi
3. Hafta - Teorik
Bulanık İlişkiler, Keskin ve Bulanık Kümeler, Bulandırma
4. Hafta - Teorik
Kural Tabanın Oluşturulması ve Bulanık Çıkarım
5. Hafta - Teorik
Bulanık Mantık Tabanlı Örnek Uygulamalar
6. Hafta - Teorik
Bulanık Mantık Tabanlı Süt Endüstrisi Uygulamaları (İçme Sütü Örneği)
7. Hafta - Teorik
Bulanık Mantık Tabanlı Süt Endüstrisi Uygulamaları (Peynir Üretiminde)
8. Hafta - Teorik
Ara Sınav
9. Hafta - Teorik
Yapay Sinir Ağları
10. Hafta - Teorik
İleri ve Geri Beslemeli Ağlar
11. Hafta - Teorik
Sinirsel Bulanık Mantık
12. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Uygulamaları ile Süt Ürünlerinin Raf Ömrünün Belirlenmesi
13. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Uygulamaları ile Süt Ürünleri Üretiminde Proses Modellemesi
14. Hafta - Teorik
Yapay Zeka Uygulamaları ile Yeni Süt Ürünlerinin Tasarlanması
15. Hafta - Teorik
Süt Endüstrisi Ambalajlarında Yapay Zeka Uygulamaları
16. Hafta - Teorik
Final Sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders143384
Ödev110313
Bireysel Çalışma46232
Ara Sınav1538
Dönem Sonu Sınavı1538
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)145
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
OÇ-1
5
2
4
4
5
OÇ-2
5
4
4
OÇ-3
5
4
4
5
OÇ-4
4
4
4
5
OÇ-5
5
4
4
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026