DERS ADI

: Biyolojik Uygulamalar İçin Yapay Zeka

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
BST 6005 Biyolojik Uygulamalar İçin Yapay Zeka SEÇMELİ 3 0 0 12

Dersi Veren Birim

Biyotıp ve Sağlık Teknolojileri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ EZGİ KARACA EREK

Dersi Alan Birimler

Biyotıp ve Sağlık Teknolojileri Doktora

Dersin Amacı

Biyolojik verilerin manipüle edilmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması için yapay zeka (AI) yöntemleri ve araçlarının kapsamlı bir şekilde anlaşılması.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   AI yöntemleri ile aşinalık
2   Biyolojideki AI uygulamalarına aşinalık
3   Biyolojide örüntü tanıma becerisini kavrayabilme ve tartışabilme
4   Biyoloji alanındaki sinir ağı uygulamalarını anlayabilmek ve tartışabilmek
5   Açık kaynaklı biyolojik verilerden bilgi elde etmek için veri madenciliği araçlarının kullanımı
6   Kompleks biyolojik problemlerin arıtılmasını sağlamak için farklı AI yöntemlerinin kullanımı
7   Biyolojide mevcut öğrenme algoritmalarına aşina olmak
8   Biyolojik uygulamalar için AI kodlamaları yapabilmek
9   Mevcut AI uygulamalarının biyoloji alanındaki yeteneklerini ve sınırlarını tartışabilmek
10   Araştırma bulgularının sunumu

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Makine Öğrenimi / Yapay Zeka Nedir
2 Denetimli Öğrenme
3 Bayesian Karar Teorisi
4 Parametrik Yöntemler
5 Çok Değişkenli Yöntemler
6 Boyutsal küçülme
7 Kümeleme
8 Ara SINAV
9 Parametrik Olmayan Yöntemler
10 Karar ağaçları
11 Doğrusal Ayrımcılık
12 Çok Katmanlı Perceptron
13 Yerel ve Gizli Markov Modelleri
14 Sınıflandırma Algoritmalarını Değerlendirme ve Karşılaştırma
15 Ödev Sunumları
16 Final Sınavı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Introduction to Machine Learning
Ethem ALPAYDIN
The MIT Press, October 2004, ISBN 0-262-01211-1

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Powerpoint eşliğinde teorik sunumlar ve literatür gözden geçirme ve tartışma

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ODV Ödev/Dkat.
2 VZ Vize
3 FN Final
4 BNS FinalSonuBaşarıNotu ODV * 0.30 + VZ * 0.30 + FN * 0.40
5 BUT Bütünleme
6 BBN BütSonuBasarıNotu ODV * 0.30 + VZ * 0.30 + BUT * 0.40


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Teorik bilgiler sınav ile değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

ezgi.karaca@ibg.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 8 112
Vize Sınavına Hazırlık 1 20 20
Final Sınavına Hazırlık 1 25 25
Ödev Hazırlama 2 35 70
Sunum Hazırlama 1 30 30
Vize Sınavı 1 5 5
Final Sınavı 1 5 5
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 309

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8
ÖK.1555
ÖK.255555
ÖK.3555
ÖK.4555
ÖK.555555
ÖK.655555
ÖK.7555
ÖK.85555555
ÖK.955555
ÖK.1055555