BESLENME VE DİYETETİK (İNGİLİZCE)
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
GEP0020	Herkes için Yapay Zeka	Bahar Güz	3	0	3	5

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	GE-Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Hibrit
Dersin Koordinatörü:
Dersin Amacı:	Yapay Zeka günlük hayatın içinde bize en yakın olan telefonlarımız başta olmak üzere bir çok alanda kullandığımız ve verilerimiz ile beslediğimiz günümüzün en önemli teknolojilerinde başı çekmektedir.Yapay Zekanın yaşama, çalışma, öğrenme ve bakış açınızı nasıl değiştireceği üzerinde durulacaktır. Yapay Zeka, yalnızca geliştiricilerin veya akademisyenlerin anlaması gereken bir konu olmadığı teknik olmayan kişilerin de yapay zekayı anlamasının gereklilikleri verilecektir. Sorunları çözmek, keşifler yapmak ve dünyayı değiştirmek için yapay zekayı teknik alanlar dışında da nasıl kullanılacağı hakkında temel bilgiler verilecektir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler;
1) Yapay zeka kavramını ve gerçek dünyadaki karşılığını açıklayabilir.
2) Sinir ağları, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve veri bilimi dahil ortak yapay zeka terminolojisinin arkasındaki anlamları açıklayabilir.
3) Makine öğrenimi ve veri bilimi projeleri kullanabilir.
4) Yapay zeka konusunu çevreleyen etik ve toplumsal tartışmalarda yer alabilir.

Dersin İçeriği

Bu derste öğrenciler yapay zeka kavramını ve tarihini öğrenecek ve veri ve yapay zeka teknolojisi arasındaki ilişkiyi anlayacaklardır. Makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka sunumu gibi teknik kavramlar hakkında bilgi edinir. Yapay sinir ağları ve öğrenme algoritması hakkında temel bilgiler edinir. Yapay zekanın gerçek dünyadaki iş modellerinde nasıl etkili bir şekilde kullanılacağı ve hangi alanlarda inovatif olarak bütünleştirilebileceği tartışılacaktır. Yapay zeka projesinin nasıl yapıldığını ve nereden başlayacağını öğrenir. Yapay zekanın veri ve kullanımla ilgili önyargıları ve sınırlılıkları hakkında bilgi sahibi olmak. İş ve toplum üzerindeki etkilerini etik ve sosyal açıdan tartışabilecektir. Yapay zekanın gelişimi ve yeni iş alanlarının açılması hakkında farkındalık kazanmak.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Yapay zeka nedir, tarihçesi ve kilometre taşları, bağlantılı olduğu alanların tanıtılması
2)	Veri nedir, yapay zeka ile ilikisi
3)	Gerçek dünyada yapay zeka, yapay zeka türleri ve sınıflandırma prensipleri
4)	Makine öğrenmesi nedir, türleri, model eğitimi ve kullanım alanları
5)	Yapay zeka teminolojisi, makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramlarının ilişkisi
6)	Yapay sinir ağları ve öğrenme algoritması
7)	Veriyi anlamak ve farklı iş kollarında veriyi kullanmak için ileri seviye sinir ağları
8)	Kimler yapay zeka projesi yapmalı, bir yapay zeka projesine nasıl başlanır. Yapay zeka framework'leri/kütüphaneleri ve yapay zeka için özelleşmiş donanımlar.
9)	Yapay zeka teknolojisi bir iş modeline yenilikçi şekilde nasıl entegre edilir
10)	İşletmelerde ve toplumda yapay zeka incelemesi ve yapay zekanın limitleri
11)	Yapay zekada yanlılık (bias) ve saldırıya (attack) karşı direnci (robust)
12)	Yapay zeka ile geleceği tahmin etme ve toplumsal etkisi
13)	Yapay zeka ile gelişmekte olan ve yeni oluşan iş alanları
14)	Özet ve soru-cevap

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Jerry Kaplan, Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know (What Everyone Needs To Know), Oxford University Press;
Diğer Kaynaklar:	AI for Everyone - Coursera - Prof. Dr. Andrew Ng, Element of AI - University of Helsinki, …

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ödev	3	% 30
Ara Sınavlar	1	% 30
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 40
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	4	56
Ödevler	3	6	18
Ara Sınavlar	1	4	4
Final	1	4	4
Toplam İş Yükü			124

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Beslenme ve Diyetetik alanındaki teorik ve metodolojik yaklaşımları, kanıt-temelli ilkeleri ve bilimsel literatürü uygulamalarında sistematik olarak kullanmak.	4
2)	Birey, aile ve toplumun sağlığının korunması, iyileştirilmesi ve geliştirilmesi için teorik ve uygulama bilgisine sahip olmak.	3
3)	Toplumda beslenme ile ilgili problemler için daha fazla risk altında bulunan özel grupların (gebeler, emziren anneler, bebekler, adölesanlar, yaşlılar vb) beslenme durumunu değerlendirmek.	5
4)	Beslenme ve diyetetik alandaki uygulama ve araştırmalarda bilişim ve sağlık bakım teknolojilerini kullanmak.	4
5)	Farklı ortamlarda, danışanları ve iş arkadaşlarıyla etkili profesyonel ilişkilerin başlatılması için etkin bir şekilde iletişim kurmak.	4
6)	En az bir yabancı dili kullanarak alanındaki bilgileri izleme ve meslektaşları ile uluslararası düzeyde iletişim ve işbirliği gerçekleştirebilmek.	5
7)	Yaşam boyu öğrenme, sorun çözme ve eleştirel düşünme becerilerini kullanmak.	4
8)	Mesleki uygulamalarında etik ilke ve değerlere uygun davranmayı, temel değer ve sosyal hakların evrenselliğini gözetmek.	3
9)	Toplumsal sorumluluk bilinci ile interdisipliner anlayış içinde araştırma, proje ve etkinliklerde rol almak.	3
10)	Sağlık bilimlerine yönelik veritabanları ve bilgi kaynaklarında literatür taraması yapmak, bilgiye erişme ve kullanma becerisi kazanmak.	4
11)	Diğer diyetisyenlerin yetiştirilmesi, sağlık profesyonellerinin ve bireylerin beslenme konusunda eğitilmeleri için sorumluluk almak ve tüm süreçlere aktif bir şekilde katılmak.	5
12)	Diyetetik uygulamalarını, içinde bulunduğu toplumun kültürel farklılıklarını ve bu toplum içindeki farklı grupların farklı sağlık ihtiyaçlarını da dikkate alarak gerçekleştirmek.	4