Skip to main content
Anasayfa

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
SAĞLIK BİLİMLERİNDE YAPAY ZEKABES4221684Bahar Dönemi2+024
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin Koordinatörü
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu dersin ana amacı, yapay zekanın temel kavramlarını, sağlık bilimlerinde ve özellikle beslenme-diyetetik alanındaki uygulamalarını tanıtmak; etik, veri güvenliği, algoritmik karar destek sistemleri ve kişiselleştirilmiş beslenme stratejileri gibi konularda bilgi ve eleştirel düşünme becerileri kazandırmaktır.
Dersin İçeriğiBu ders; Yapay zekâ kavramı, tarihçe ve temel terminoloji,Sağlık bilimlerinde yapay zekâ uygulamalarına genel bakış,Beslenme veri türleri ve dijital izlem teknikleri,Makine öğrenmesine giriş: Sınıflandırma ve regresyon,Görüntü işleme ile besin tanıma sistemleri,Mobil uygulamalar ve sensör tabanlı izlem,Nutrigenetik verilerle özelleşmiş beslenme,Davranışsal beslenme örüntülerinin modellenmesi,Literatür sunumu: AI ile diyet öneri sistemleri,Etik, veri güvenliği, algoritmik önyargılar,Proje tasarım ,Proje sunumları,Proje sunumları,Güncel gelişmelerin tartışması; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Yapay zekâ ile makine öğrenmesine ilişkin temel kavramları açıklar.
2. Sağlık bilimlerinde, özellikle beslenme ve diyetetik alanında kullanılan yapay zekâ modellerini sınıflandırır.
3. Gıda tüketim verilerinin analizinde yapay zekâ tekniklerini yorumlar.
4. Kişiselleştirilmiş beslenme planlamasında yapay zekâ kullanımının olanaklarını tartışır.
5. Yapay zekâ tabanlı mobil uygulamaların beslenme izlemindeki rolünü analiz eder.
6. Yapay zekâ kullanımının etik, yasal, sosyal boyutlarını değerlendirir.
Öğretim Yöntemleri:
Ölçme Yöntemleri:

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Yapay zekâ kavramı, tarihçe ve temel terminoloji
2Sağlık bilimlerinde yapay zekâ uygulamalarına genel bakış
3Beslenme veri türleri ve dijital izlem teknikleri
4Makine öğrenmesine giriş: Sınıflandırma ve regresyon
5Görüntü işleme ile besin tanıma sistemleri
6Mobil uygulamalar ve sensör tabanlı izlem
7Nutrigenetik verilerle özelleşmiş beslenme
8Davranışsal beslenme örüntülerinin modellenmesi
9Literatür sunumu: AI ile diyet öneri sistemleri
10Etik, veri güvenliği, algoritmik önyargılar
11Proje tasarım
12Proje sunumları
13Proje sunumları
14Güncel gelişmelerin tartışması
Kaynak
1. Ertel, W. (2024). Introduction to artificial intelligence. Springer Nature 2. Clark, G. (2023). Artificial intelligence in nutrition: Personalized meal planning and diet analysis. Independently Published 3. Wooldridge, M. (2018). Artificial intelligence: Everything you need to know about the coming AI (Vol. 27). Penguin UK 4. Bohr, A., & Memarzadeh, K. (Eds.). (2020). Artificial intelligence in healthcare. Academic Press 5. Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., Dong, Y., Li, H., Ma, S., Wang, Y., Dong, Q., Shen, H., & Wang, Y. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and vascular neurology, 2(4), 230–243

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Beslenme ve diyetetik alanındaki temel bilgi ve kanıta dayalı güncel gelişmeleri araştırma, uygulama, doğruluk, güvenilirlik ve geçerliliğini değerlendirme bilgisine sahiptir
X
2
Beslenme ve diyetetik alanında disipline özgü eğitim ile kazandıkları teorik bilgileri pratik uygulama alanlarında kullanabilme ve eğitim materyalleri geliştirebilme becerisine sahiptir.
X
3
Bireylerin enerji ve besin öğesi gereksinimlerini bilimsel yöntemlerle saptama, yeterli ve dengeli beslenme kuralları doğrultusunda bireye özgü beslenme plan ve programını geliştirebilme bilgisine sahiptir.
X
4
Diyetisyenlik mesleğini etkileyen plan, politika, yasa, yönetmelik ve mevzuatları izleyebilme becerisine sahiptir. Toplumun beslenme durumunun saptanmasına yönelik yöntemleri kullanarak, sağlığın korunması, iyileştirilmesi ve geliştirilmesi için besin ve beslenme plan ve politikası geliştirebilme bilgisine sahiptir.
X
5
Hasta bireylerin beslenme durumlarını değerlendirme ve klinik bulgularına dayalı olarak beslenme açısından yorumlayabilme ve hastaya özgü tıbbi beslenme tedavileri geliştirebilme bilgisine sahiptir.
6
Üretim tüketim zincirinde birey ve toplumun besin kalitesine etki eden etmenleri değerlendirebilme ve besin güvenliği, güvencesine yönelik standartlar ve yasal düzenlemeleri uygulayabilme bilgisine sahiptir.
X
7
Beslenme ve diyetetik alanıyla ilgili sorunları saptama, temel bilgileri derinlemesine düşünme, uygulamaya geçirme, özellikle problem çözme ve karar verme becerisine sahip olma, araştırma projesi oluşturabilme, bilgi toplama ve rapor hazırlama sürecinde güncel teknolojileri, bilgisayar ve bilgi işlem becerilerini kullanma, mantığa ve kanıta dayalı veri sunabilme becerisine sahiptir. Akademik çalışmalar veya uygulama temelli yöntemler ile eğitim öğretim verebilir.
X
8
Beslenme ve diyetetik alanında edindiği güncel bilgi ve becerileri kullanarak bireyin, grubun, kurumun ve toplumun beslenme durumunu saptar, değerlendirir, yorumlar, çözüm yolları üretir, bireysel tıbbi beslenme tedavisi uygular, sağlık ve sosyal alanlarda ulusal ve uluslararası tüm paydaşlarla ekip çalışması yapar, etik kurallara göre hareket eder.
X
9
Hedef grubun enerji ve besin ögesi gereksinimlerini göz önünde tutarak, beslenme ve diyetetik açısından değerlendirerek, toplu beslenme yapılan kurumlarda menü planlaması yapar ve yiyeceklerin satın alınmasından servisine kadar tüm aşamalarda besin güvenliğine dikkat ederek, uygun hizmet sunumunu teknolojik gelişmelerden de faydalanarak sağlar.
10
Bireyi ve toplumu güvenli ve sağlıklı yiyecekler seçmeye teşvik edecek stratejiler geliştirir, uygular, ilgili eğitim materyallerini hazırlar ve günceller.
11
Ürün geliştirme, besin analizi ve kalitesini etkileyen etmenlere yönelik laboratuvar uygulamaları yapar, yorumlar ve yasal düzenlemelere göre değerlendirir.
12
Tüm yaşam döngüsü boyunca bireylerin ve toplumun sağlıklı beslenme bilincinin oluşturulması ve bilgi düzeyinin arttırılmasına yönelik araştırma, proje ve programları planlar, yönetir, değerlendirir, izler, raporlar ve ekip çalışmalarına liderlik eder, ulusal ve uluslararası besin ve beslenme plan ve politikalarının oluşturulmasına destek verir.
X
13
Görevini mesleki sorumluluk ve etik değerler çerçevesinde gerçekleştirir, yaşam boyu öğrenmenin önemini benimseyerek bilim, teknoloji ve sağlık konusundaki gelişmeleri takip ederek kendini sürekli geliştirir.
X
14
Beslenme ve diyetetik alanında bireysel ve/veya ekip çalışmalarındaki uygulamaların doğruluğunu göstermek için bilgilerini kullanır, gerekçeler ve kanıtlar sunarak düşünce ve görüşlerini sözlü ve yazılı olarak açık bir şekilde ifade eder ve tüm paydaşlarla etik ilkeler doğrultusunda iletişim kurar.
X
15
Farklı yaş gruplarındaki hasta bireylerin sosyokültürel ve ekonomik yapısını, beslenme alışkanlıklarını dikkate alarak interdisipliner yaklaşım içerisinde bireye uygun tıbbi beslenme tedavisini planlar, uygular, izler ve değerlendirir. Klinik araştırmalara katılır.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 40
Genel Sınavın Başarıya Oranı 60
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Toplam İş Yükü (Saat)0
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30)0
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Dersin Detaylı Bilgileri

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
SAĞLIK BİLİMLERİNDE YAPAY ZEKABES4221684Bahar Dönemi2+024
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin Koordinatörü
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu dersin ana amacı, yapay zekanın temel kavramlarını, sağlık bilimlerinde ve özellikle beslenme-diyetetik alanındaki uygulamalarını tanıtmak; etik, veri güvenliği, algoritmik karar destek sistemleri ve kişiselleştirilmiş beslenme stratejileri gibi konularda bilgi ve eleştirel düşünme becerileri kazandırmaktır.
Dersin İçeriğiBu ders; Yapay zekâ kavramı, tarihçe ve temel terminoloji,Sağlık bilimlerinde yapay zekâ uygulamalarına genel bakış,Beslenme veri türleri ve dijital izlem teknikleri,Makine öğrenmesine giriş: Sınıflandırma ve regresyon,Görüntü işleme ile besin tanıma sistemleri,Mobil uygulamalar ve sensör tabanlı izlem,Nutrigenetik verilerle özelleşmiş beslenme,Davranışsal beslenme örüntülerinin modellenmesi,Literatür sunumu: AI ile diyet öneri sistemleri,Etik, veri güvenliği, algoritmik önyargılar,Proje tasarım ,Proje sunumları,Proje sunumları,Güncel gelişmelerin tartışması; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Yapay zekâ ile makine öğrenmesine ilişkin temel kavramları açıklar.
2. Sağlık bilimlerinde, özellikle beslenme ve diyetetik alanında kullanılan yapay zekâ modellerini sınıflandırır.
3. Gıda tüketim verilerinin analizinde yapay zekâ tekniklerini yorumlar.
4. Kişiselleştirilmiş beslenme planlamasında yapay zekâ kullanımının olanaklarını tartışır.
5. Yapay zekâ tabanlı mobil uygulamaların beslenme izlemindeki rolünü analiz eder.
6. Yapay zekâ kullanımının etik, yasal, sosyal boyutlarını değerlendirir.
Öğretim Yöntemleri:
Ölçme Yöntemleri:

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Yapay zekâ kavramı, tarihçe ve temel terminoloji
2Sağlık bilimlerinde yapay zekâ uygulamalarına genel bakış
3Beslenme veri türleri ve dijital izlem teknikleri
4Makine öğrenmesine giriş: Sınıflandırma ve regresyon
5Görüntü işleme ile besin tanıma sistemleri
6Mobil uygulamalar ve sensör tabanlı izlem
7Nutrigenetik verilerle özelleşmiş beslenme
8Davranışsal beslenme örüntülerinin modellenmesi
9Literatür sunumu: AI ile diyet öneri sistemleri
10Etik, veri güvenliği, algoritmik önyargılar
11Proje tasarım
12Proje sunumları
13Proje sunumları
14Güncel gelişmelerin tartışması
Kaynak
1. Ertel, W. (2024). Introduction to artificial intelligence. Springer Nature 2. Clark, G. (2023). Artificial intelligence in nutrition: Personalized meal planning and diet analysis. Independently Published 3. Wooldridge, M. (2018). Artificial intelligence: Everything you need to know about the coming AI (Vol. 27). Penguin UK 4. Bohr, A., & Memarzadeh, K. (Eds.). (2020). Artificial intelligence in healthcare. Academic Press 5. Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., Dong, Y., Li, H., Ma, S., Wang, Y., Dong, Q., Shen, H., & Wang, Y. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and vascular neurology, 2(4), 230–243

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Beslenme ve diyetetik alanındaki temel bilgi ve kanıta dayalı güncel gelişmeleri araştırma, uygulama, doğruluk, güvenilirlik ve geçerliliğini değerlendirme bilgisine sahiptir
X
2
Beslenme ve diyetetik alanında disipline özgü eğitim ile kazandıkları teorik bilgileri pratik uygulama alanlarında kullanabilme ve eğitim materyalleri geliştirebilme becerisine sahiptir.
X
3
Bireylerin enerji ve besin öğesi gereksinimlerini bilimsel yöntemlerle saptama, yeterli ve dengeli beslenme kuralları doğrultusunda bireye özgü beslenme plan ve programını geliştirebilme bilgisine sahiptir.
X
4
Diyetisyenlik mesleğini etkileyen plan, politika, yasa, yönetmelik ve mevzuatları izleyebilme becerisine sahiptir. Toplumun beslenme durumunun saptanmasına yönelik yöntemleri kullanarak, sağlığın korunması, iyileştirilmesi ve geliştirilmesi için besin ve beslenme plan ve politikası geliştirebilme bilgisine sahiptir.
X
5
Hasta bireylerin beslenme durumlarını değerlendirme ve klinik bulgularına dayalı olarak beslenme açısından yorumlayabilme ve hastaya özgü tıbbi beslenme tedavileri geliştirebilme bilgisine sahiptir.
6
Üretim tüketim zincirinde birey ve toplumun besin kalitesine etki eden etmenleri değerlendirebilme ve besin güvenliği, güvencesine yönelik standartlar ve yasal düzenlemeleri uygulayabilme bilgisine sahiptir.
X
7
Beslenme ve diyetetik alanıyla ilgili sorunları saptama, temel bilgileri derinlemesine düşünme, uygulamaya geçirme, özellikle problem çözme ve karar verme becerisine sahip olma, araştırma projesi oluşturabilme, bilgi toplama ve rapor hazırlama sürecinde güncel teknolojileri, bilgisayar ve bilgi işlem becerilerini kullanma, mantığa ve kanıta dayalı veri sunabilme becerisine sahiptir. Akademik çalışmalar veya uygulama temelli yöntemler ile eğitim öğretim verebilir.
X
8
Beslenme ve diyetetik alanında edindiği güncel bilgi ve becerileri kullanarak bireyin, grubun, kurumun ve toplumun beslenme durumunu saptar, değerlendirir, yorumlar, çözüm yolları üretir, bireysel tıbbi beslenme tedavisi uygular, sağlık ve sosyal alanlarda ulusal ve uluslararası tüm paydaşlarla ekip çalışması yapar, etik kurallara göre hareket eder.
X
9
Hedef grubun enerji ve besin ögesi gereksinimlerini göz önünde tutarak, beslenme ve diyetetik açısından değerlendirerek, toplu beslenme yapılan kurumlarda menü planlaması yapar ve yiyeceklerin satın alınmasından servisine kadar tüm aşamalarda besin güvenliğine dikkat ederek, uygun hizmet sunumunu teknolojik gelişmelerden de faydalanarak sağlar.
10
Bireyi ve toplumu güvenli ve sağlıklı yiyecekler seçmeye teşvik edecek stratejiler geliştirir, uygular, ilgili eğitim materyallerini hazırlar ve günceller.
11
Ürün geliştirme, besin analizi ve kalitesini etkileyen etmenlere yönelik laboratuvar uygulamaları yapar, yorumlar ve yasal düzenlemelere göre değerlendirir.
12
Tüm yaşam döngüsü boyunca bireylerin ve toplumun sağlıklı beslenme bilincinin oluşturulması ve bilgi düzeyinin arttırılmasına yönelik araştırma, proje ve programları planlar, yönetir, değerlendirir, izler, raporlar ve ekip çalışmalarına liderlik eder, ulusal ve uluslararası besin ve beslenme plan ve politikalarının oluşturulmasına destek verir.
X
13
Görevini mesleki sorumluluk ve etik değerler çerçevesinde gerçekleştirir, yaşam boyu öğrenmenin önemini benimseyerek bilim, teknoloji ve sağlık konusundaki gelişmeleri takip ederek kendini sürekli geliştirir.
X
14
Beslenme ve diyetetik alanında bireysel ve/veya ekip çalışmalarındaki uygulamaların doğruluğunu göstermek için bilgilerini kullanır, gerekçeler ve kanıtlar sunarak düşünce ve görüşlerini sözlü ve yazılı olarak açık bir şekilde ifade eder ve tüm paydaşlarla etik ilkeler doğrultusunda iletişim kurar.
X
15
Farklı yaş gruplarındaki hasta bireylerin sosyokültürel ve ekonomik yapısını, beslenme alışkanlıklarını dikkate alarak interdisipliner yaklaşım içerisinde bireye uygun tıbbi beslenme tedavisini planlar, uygular, izler ve değerlendirir. Klinik araştırmalara katılır.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 40
Genel Sınavın Başarıya Oranı 60
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Bilgi / Destek Butonu