PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
BMM 224	TIPTA YAPAY ZEKA UYGULAMALARI	3 + 0	8. Yarıyıl	4

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Lisans
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, tıbbi görüntüler, sinyaller ve verilerde makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamalarının öğrenilmesidir.
Ders İçeriği	Makine öğrenmesi, özellik çıkarma, özellik seçme, sınıflandırma, derin öğrenme, hiperparametreler, optimizasyon ve regularizasyon, derin öğrenme mimarileri, medikal segmentasyon, otomatik anomali tanıma, tıpta görüntü işleme uygulamaları, tıpta sinyal işleme uygulamaları, tıbbi görüntü ve sinyallerde derin öğrenme uygulamaları, Python ve MATLAB yapay zeka kütüphaneleri
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi	Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	Tıbbi görüntü ve sinyallerde uygulanan makine öğrenmesi yöntemlerini öğrenmek.
2	Derin öğrenme mimarilerini kavramak.
3	Medikal görüntülerde yapay zeka tabanlı segmentasyon ve anomali tespiti yapabilmek
4	MATLAB ve Python programları ile uygulama geliştirebilmek.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	20	20
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	22	22
İnternette Tarama/ Kütüphane Çalışması	1	20	20
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			104 4

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

Seçili dönemde ders açılmamıştır.

Yazdır

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci