| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Biyoinformatikte Yapay Zeka | ISE 612 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi FATMA AKALIN |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi FATMA AKALIN, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Son yıllarda hızla gelişen ve birçok endüstride önemli rol oynayan yapay zeka teknolojisinin biyoinformatik alanında uygulanabilecek geniş bir kullanım potansiyeli vardır. Bu ders ile yapay zeka çerçevesinin biyoinformatik alanındaki uyguamaları keşfedilecek ve öğrenilen bilgiler doğrutusunda yenilkçi projeler geliştirme ve gerçek dünya problemlere çözüm üretme becerisi kazandırılacaktır. |
| Dersin İçeriği | Giriş ve Temel Kavramlar, Yapay Zeka, Biyolojik verilerin analizi, Biyoinformatikte yapay zeka uygulamaları |
| Sektör Desteği | |
| Destekleyen Firma | |
| Destekleyen Eğitmen |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Biyoenformatik alanında kullanılan temel yapay zekâ ve makine öğrenmesi kavramlarını açıklar. | ||
| 2 | DNA, RNA, protein ve diğer biyolojik verileri yapay zekâ tabanlı analizlere uygun şekilde hazırlar ve ön işler. | ||
| 3 |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Biyoinformatik ve Yapay Zekaya Giriş | |
| 2 | Biyoinformatik Veri Analizi ve Hazırlık | |
| 3 | Genetik ve DNA Analizleri | |
| 4 | Yapay Zeka ile Genetik Veri Analizi | |
| 5 | Protein ve Genetik Yapılar | |
| 6 | Biyoinformatikte Sayısal Haritalama Teknikleri | |
| 7 | Biyoenformatikte Makine Öğrenmesi Uygulamaları | |
| 8 | Biyoenformatikte Derin Öğrenme Uygulamaları | |
| 9 | Yapay Zeka ile Genetik Hastalıkların Tanı ve Tedavi Modelleri | |
| 10 | Kanser Genomuna ilişkin Yapay Zeka Tabanlı Çözümler | |
| 11 | Evrimsel Biyoinformatik ve Yapay Zeka, Gelişen Teknolojiler ve Gelecek Uygulamaları | |
| 12 | Proje Sunumları | |
| 13 | Proje Sunumları | |
| 14 | Proje Sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri içeren bilimsel projeler geliştirir ve bu projeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | X | |||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında sahip olduğu kapsamlı bilgiyi elde ettiği bilgi ile karşılaştırarak değerlendirir ve sentezleyerek yeni sonuçlar ortaya koyar. | X | |||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ve/veya yöntemler geliştirir. | X | |||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ile yeni modellemelerin oluşturulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | |||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | |||||
| 6 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, alanında veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde kullanarak, yazılı ya da sözlü olarak aktararak sözlü ve yazılı iletişim kurar. | ||||||
| 7 | Yapay zeka algoritmaları kullanarak farklı alanlara özgü projeler ya da sistemler üretebilir. | X | |||||
| 8 | Farklı bilişim sistemlerini tasarım, modelleme ve analiz yeteneğine sahip olur, ilgili yöntemleri ve araçları kullanabilir. | X | |||||
| 9 | İlgili alanlarda bilimsel yayın yapabilir, ilgili projelerde görev alabilir. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Biyoenformatik alanında kullanılan temel yapay zekâ ve makine öğrenmesi kavramlarını açıklar. | |||||||||
| 2 | DNA, RNA, protein ve diğer biyolojik verileri yapay zekâ tabanlı analizlere uygun şekilde hazırlar ve ön işler. | |||||||||
| 3 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| 1. Proje / Tasarım | 30 |
| 1. Ödev | 30 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 50 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Proje / Tasarım | 1 | 8 | 8 |
| Final | 1 | 15 | 15 |
| Ödev | 1 | 15 | 15 |
| Ara Sınav | 1 | 5 | 5 |
| Toplam İş Yükü | 139 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,56 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||