| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İnsan Merkezli Yapay Zeka | BYM4595 | 3 | 3 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Biyomühendislik Lisans Programı (%30 İngilizce) |
| Ders Kategorisi | Genel Kültür Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Biyomühendislik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Selcen Arı Yuka |
| Dersi Veren(ler) | Yasemin Budama Kılınç, Selcen Arı Yuka |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Öğrencilere yapay zekâ (YZ) ve büyük dil modellerinin (LLM) temel çalışma prensiplerini kavratarak biyomühendislik alanındaki güncel ve potansiyel kullanım alanlarını tanıtmak. YZ araçlarının akademik üretim, veri analizi ve mesleki kariyer gelişiminde etkin, etik ve sorumlu kullanımına yönelik farkındalık kazandırmak. YZ çıktılarında ortaya çıkabilecek halüsinasyon, dezenformasyon ve güvenilirlik sorunlarını tanımlayarak doğrulama ve çapraz kontrol becerilerini geliştirmek. Biyomühendislik ve sağlık bilimlerinde YZ destekli yenilikçi uygulamaları tanıtarak öğrencilerin teknoloji okuryazarlığını artırmak. Öğrencileri YZ çağında sürekli öğrenme, eleştirel düşünme, girişimcilik ve inovasyon odaklı kariyer planlamasına hazırlamak. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Yapay zekânın temel kavramları ve büyük dil modellerinin çalışma prensipleri, akademik ve mesleki alanlarda etkin, etik ve güvenilir kullanımı, YZ araçları, prompt yazma teknikleri, bilgi doğrulama yöntemleri, akademik dürüstlük ve veri gizliliği, biyomühendislik ve sağlık alanındaki güncel YZ uygulamaları, veri analizi, translasyonel tıp ve biyo-girişimcilik |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar | |
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Yapay zekâ ve büyük dil modellerinin temel prensiplerini açıklayabilir ve farklı YZ araçlarını (LLM, görsel üretici, veri analiz aracı vb.) amacına uygun şekilde kullanabilir.
- YZ çıktılarındaki hatalı veya halüsinatif bilgileri tespit edebilir; tersine arama, literatür tarama ve çapraz referans yöntemleriyle doğrulama yapabilir.
- Akademik dürüstlük, veri gizliliği, telif hakları ve etik ilkeler çerçevesinde YZ destekli ödev, rapor, sunum ve proje hazırlayabilir.
- Temel ML/DL yaklaşımlarını anlayarak YZ’nin biyomühendislikteki kullanım potansiyelini analiz edebilir.
- YZ’nin mesleki dönüşüm, kariyer gelişimi, translasyonel tıp ve biyo-girişimcilik üzerindeki etkilerini değerlendirerek stratejik ve bilinçli kararlar alabilir.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - | - |
| PÇ-4 | - | - | - | - | - |
| PÇ-5 | - | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - | - |
| PÇ-8 | - | - | - | - | - |
| PÇ-9 | - | - | - | - | - |
| PÇ-10 | - | - | - | - | - |
| PÇ-11 | - | - | - | - | - |
| PÇ-12 | - | - | - | - | - |
| PÇ-13 | - | - | - | - | - |
| PÇ-14 | - | - | - | - | - |
| PÇ-15 | - | - | - | - | - |
| PÇ-16 | - | - | - | - | - |
| PÇ-17 | - | - | - | - | - |
| PÇ-18 | - | - | - | - | - |
| PÇ-19 | - | - | - | - | - |
| PÇ-20 | - | - | - | - | - |
| PÇ-21 | - | - | - | - | - |
| PÇ-22 | - | - | - | - | - |
| PÇ-23 | - | - | - | - | - |
| PÇ-24 | - | - | - | - | - |
| PÇ-25 | - | - | - | - | - |
| PÇ-26 | - | - | - | - | - |
| PÇ-27 | - | - | - | - | - |
| PÇ-28 | - | - | - | - | - |
| PÇ-29 | - | - | - | - | - |
| PÇ-30 | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Derse giriş ve tanıtım yapay zeka nedir? Büyük dil modellerinin çalışma prensibi, YZ'nin meslekleri ve kariyerleri değiştirme örnekleri (iş tanımlarının değişimi/dönüşümü, lisans eğitiminde güncellenen eğitim, sürekli öğrenme senaryoları) | |
| 2 | Farklı LLM modelleri, Metin editörleri, Görsel Üreticiler, Veri Analiz Araçları ve Sunum Asistanları, Prompt yazma teknikleri, Prompt yazma uygulaması | |
| 3 | Halüsinatif bilgi kavramı ve YZ araçlarında sorunlar, Tersine görsel ve literatür arama, YZ güvenilirliği ve çapraz referans kontrolü, Halüsülasyon literatür ve bilgi kontrol/doğrulama teknikleri | |
| 4 | Akademik dürüstlük kavramı ve etik ilkeler (intihal, uydurma vb), Veri Gizliliği, Kaynak gösterme sorumluğunun kapsamı, ödev-sunum-rapor-proje hazırlıklarında YZ kullanımı, YZ Kullanımı Etik Taahhütnamesi | |
| 5 | Mesleki açıdan YZ'nin kariyer gelişiminde değer kazandırma için kullanılması | |
| 6 | Zihinsel kapasitenin YZ çağında değişimine dair çalışmalar ve farklındalık, Eleştirel düşünme (insan) ve yardımcı (YZ) roller | |
| 7 | Dezenformasyon, sosyal izolasyon vs. dijital sosyalleşme. Gelecekte bireysel ve sosyal dinamikler açısından senaryolar | |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Veri saklama ve paylaşma prensipleri, Genomik veri gizliliği, YZ ile tasarlanan biyomoleküler ürünlerde telif hakları, biyoterörizm ve biyosavunma | |
| 10 | Biyomühendislikte YZ devrim örnekleri: Görüntü işleme ve modelleme uygulamalarına bakış | |
| 11 | Lab-on-a-chip sistemlerinin YZ ile entegrasyonu, otonom laboratuvarlar, Sağlık sektöründe dijital twin | |
| 12 | Translasyonel tıp uygulamlarında YZ'nin sağladığı fırsatlar. Teknik uzmanlığı kullanma stratejileri, Biyo-Girişimcilik ve İnovasyon Fırsatları, Fon sağlama stratejileri, Fon sağlayıcıların önceliklerini analiz etme | |
| 13 | Sunumlar | |
| 14 | Sunumlar | |
| 15 | Sunumlar | |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | 1 | 30 |
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 13 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 1 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 1 | 8 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
