Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
DHF 4500	Diş Hekimliğinde Yapay Zeka Uygulamaları	SEÇMELİ	1	0	0	1

Dersi Veren Birim

Diş Hekimliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA AKKOCA

Dersi Alan Birimler

Diş Hekimliği

Dersin Amacı

Yapay zeka ve derin öğrenme yöntemlerinin diş hekimliğinin farklı alanlarında kullanımına yönelik eğitim vermek

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Yapay zekânın tanımını, tarihsel gelişimini ve temel yöntemlerini tanımlar.
2	Yapay sinir ağları, makine öğrenmesi ve derin öğrenme türlerini örneklerle açıklar
3	Yapay zekâ projelerinde veri toplama, etiketleme, model eğitimi ve optimizasyon süreçlerini açıklar.
4	Yapay zekâ modellerinin performans ölçütlerini (accuracy, precision, recall, F1, AUC) açıklar.
5	Yapay zekâ uygulamalarının etik boyutlarını t ve olası riskleri açıklar.
6	Yapay zekânın ağız, diş ve çene radyolojisi, periodontoloji, ortodonti, cerrahi, protez ve pedodontideki kullanım alanlarını açıklar.
7	Adli diş hekimliği ve nesnelerin interneti (IoT) uygulamalarının katkılarını açıklar.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Giriş Yapay Zekâ Nedir
2	Yapay Sinir Ağları ve Alt Türleri (ANN, CNN, RNN, DNN)
3	Makine Öğrenmesi Türleri (Denetimli, Denetimsiz, Pekiştirmeli Öğrenme)- Derin Öğrenme ve Tarihsel Gelişimi
4	Yapay zeka ve etik
5	Diş Hekimliğinde Yapay Zekânın Genel Önemi ve Uygulama Alanları
6	AI Modelleri ve Eğitim Süreci (Veri toplama, etiketleme, model eğitimi, test, optimizasyon)
7	AI Modellerinin Performans Ölçütleri (Accuracy, Precision, Recall, F1, AUC)
8	Ağız, Diş ve Çene Radyolojisinde AI Uygulamaları
9	Periodontolojide AI Uygulamaları
10	Ortodontide AI Uygulamaları
11	Ağız, Diş ve Çene Cerrahisinde AI Uygulamaları
12	Protetik Diş Tedavisinde AI Uygulamaları
13	Endodonti, Restoratif ve Çocuk Diş Hekimliğinde AI Uygulamaları
14	Adli Diş Hekimliği ve Nesnelerin İnterneti (IoT) Uygulamaları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Mehrabanian, M. Artificial intelligence in dentistry. Br Dent J 235, 176 (2023). https://doi.org/10.1038/s41415-023-6183-0

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Ders
2. Proje

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	MTE	MIDTERM EXAM
2	FIN	FINAL EXAM
3	FCG	FINAL COURSE GRADE	roundStudent.examMTE * 0.40 + Student.examFN * 0.60,0
4	RST	RESIT
5	FCGR	FINAL COURSE GRADE (RESIT)	roundMTE * 0.40 + RST * 0.60,0

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

1. Yapay zekanın tanıtımını yapabilir
2. Yapay zeka ve diş hekimliğinde kullanım alanları sayabilir
3. Diş hekimliğinde nesnelerin interneti uygulamaları sayabilir
4. Yapay zeka ve etiğin ne olduğunu açıklayabilir
5. Yapay zeka ve eğitimde kullanımını anlatabilir

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Derslerin %70 ine devam zorunludur.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

fatma.akkoca[at]deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Perşembe 09-10.00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	1	1
Ödev Hazırlama	1	1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			0

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10
ÖK.1			4						4
ÖK.2			4	2					3	4
ÖK.3			4	5	4				2	3
ÖK.4	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3
ÖK.5	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3
ÖK.6	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3
ÖK.7	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI