Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Biyomedikal Mühendisliğinde Yapay Zekâ Teknikleri BMM 517 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. RAŞİT KÖKER
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Alanına Uygun Öğretim
Dersin Amacı

Günümüzde mühendislik problemlerinin çözümünde kullanılan yapayzeka tekniklerinin temel prensiplerinin anlatımı ve daha sonra bu teknikleri kullanarak yapılabilecek olan örnek çözümlerin incelenmesi. Öğrenci yapay zekanın temel prensiplerini öğrenir. Biomedikal mühendisliğinde yapay zeka tekniklerinin kullanımında ki temel mantığı kavrar. Öğrenci yapay sinir ağlarının (YSA) temel prensiplerini kavrar ve farklı yapay sinir ağı topolojilerini ve kullanım yerlerini anlar. Öğrenci genetik algoritmaların temel prensiplerini anlar. Biyomedikal mühendisliğinde YSA ve genetik algoritmaların kullanım yerleri hakkında bilgi sahibi olur. 

Dersin İçeriği

Yapay zekaya giriş. Öğrenme stratejileri ve paradigmaları. Yapay sinir ağları ve geriye yayılım öğrenme algoritması. YSA performans analizleri. Geri dönüşümlü YSA. YSA’ların uygulama alanları. Genetik algoritmalar. Genetik algoritmaların uygulama alanları. Hibrit yapay zeka modelleri ve kullanım yerleri. 

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1
2
3
4
5
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları

Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları. Ş. Sağıroğlu, E. Beşdok, M.Erler, UfukYayınevi, 2003.

Genetic algorithms principles and perspectives : a guide to GA theory. Reeves, Colin R. ; Colin R. Reeves, Jonathan E. Rowe. Kluwer Academics Publishing, 2003.

Neural networks and Learning machines. Simon Haykin. Pearson Third Edition, 2008.

Yapay Sinir Ağları. Ercan Öztemel. Papatya Yayıncılık. 2012.

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Biyomedikal konularında tümleşik bir bilim ve mühendislik anlayışı
2 Mühendislik ve biyoloji ara yüzeyindeki problemlerin çözümüne ileri matematiği uygulama yeteneği
3 Canlı sistemler üzerinde ölçümler yapma ve sonuçları yorumlama yeteneği
4 Çok-disiplinli takımlarda çalışma yeteneği
5 Canlı ve cansız malzeme ve sistemlerle ilgili problemleri ele alma
6 Biyomedikal mühendisliği alanındaki problemlerin tanımlanması ve çözümünde modern teknikleri, araçları, işlemleri ve bilgiyi kullanma yetkinliği
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 50
1. Ödev 50
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 2 32
Ara Sınav 1 15 15
Ödev 1 25 25
Final 1 20 20
Toplam İş Yükü 140
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,6
Dersin AKTS Kredisi 6