Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : MME547 |
| Ders Türü | : Bölüm Seçmeli |
| Ders Grubu | : Yüksek Lisans |
| Eğitim Dili | : İngilizce |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 3 |
| Uyg. | : 0 |
| Kredi | : 3 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 8 |
Yapay zeka (AI), toplumu çeşitli yönlerden etkiler ve değiştirir. Sağlık hizmetleri de bu dönüşümün başlangıcında yer almaktadır. Yapay zeka teknolojilerinin sağlık hizmetlerinde potansiyel kullanımı, etkileşimli ve açıklayıcı yapay zekayı mümkün kılmak ve hasta güvenliğini artırmak için yapay zeka tabanlı sistemlerin kalitesini sağlamak için yapay zeka bilgisine sahip sağlık profesyonellerine ihtiyaç duymaktadır. Yapay zeka bilgisi, yapay zeka tabanlı sistemlerin karar alma, satın alma ve uygulama aşamalarında yer alan kişiler için de önemlidir. Bu ders yapay zeka (AI) ve sağlık hizmetlerinde uygulanması hakkında temel bilgiler verir.
Bu derste öğrenciler yapay zekanın temellerini ve tıbbi görüntü analizi, veri analizi ve veri çıkarma, doğal dil işleme ve karar destek sistemleri gibi sağlık hizmetlerindeki uygulamalarını öğreneceklerdir. Ders ayrıca sağlık hizmetlerinde yapay zekanın etik sorunlarını ve veri koruma sorunlarını, düzenlemelerini ve girişimcilik yönlerini de ele almaktadır.
| Prof. Dr. Pınar DEMİRCİOĞLU |
| 1. | Her öğrenci yapay zekayı tanımlayabilecek ve yapay zekanın neler yapabileceğini ve yapamayacağını tartışabilecektir. |
| 2. | Her öğrenci tıptaki çeşitli yapay zeka uygulamalarını tanımlayabilecek ve bunların sağlık hizmetlerini nasıl dönüştürdüklerini açıklayabilecektir |
| 3. | Her öğrenci, yapay zekanın etkinleştirilmesinde büyük verinin gücünün farkına varabilecek ve farklı veri temsili türlerini açıklayabilecektir |
| 4. | Her öğrenci, tıbbi sorunların çözümünde yapay zeka algoritmalarının gücünü tanıyabilecek ve bunların tıp alanında nasıl uygulanabileceğini tartışabilecektir |
| 5. | Her öğrenci, gerçek dünyadaki tıbbi sorunları çözmek için bazı yapay zeka tekniklerini uygulayabilecektir |
| 1. | Stuart Russell and Peter Norvig. 2009. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Prentice Hall Press, Upper Saddle River, NJ, USA |
| 2. | Toby Segaran. 2007. Programming Collective Intelligence (First ed.). O'Reilly |
| 3. | Tony J. Cleophas and Aeilko H. Zwinderman. 2015. Machine Learning in Medicine - a Complete Overview. Springer |
| 4. | Sunila Gollapudi, S. 2016. Practical Machine Learning. Packt Publishing Ltd |
| 5. | Peter Harrington. 2012. Machine Learning in Action. Manning Publications Co., Greenwich, CT, USA |
| 6. | Selected seminal and contemporary readings from peer-reviewed literature such as Proceedings of Machine Learning in Healthcare, Artificial Intelligence in Medicine, IEEE Transactions on Biomedical and Health Informatics |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %30 |
| Dönem Sonu Sınavı (Final) | 1 | %70 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 14 | 3 | 4 | 98 |
| Ödev | 7 | 0 | 5 | 35 |
| Bireysel Çalışma | 7 | 3 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 9 | 2 | 11 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 12 | 2 | 14 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 200 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | PÇ-7 | PÇ-8 | PÇ-9 | PÇ-10 | PÇ-11 | PÇ-12 | |
OÇ-1 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 | |
OÇ-2 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | ||
OÇ-3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | ||
OÇ-4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | ||
OÇ-5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | |||