GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| ODM237 | TOHUMCULUK TEKNOLOJİSİNDE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI | Seçmeli Ders Grubu | 2 | 3 | 2,00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu dersin amacı; öğrencilere tohum üretimi, kalite kontrolü, ıslah süreçleri ve depolama aşamalarında yapay zeka, bilgisayarlı görü ve veri analitiği teknolojilerinin kullanımına yönelik teorik ve uygulamalı yetkinlikler kazandırmaktır. Ders; tohuma dayalı fenotipleme, çimlenme ve canlılık (fizyolojik kalite) analizleri, mekanik hasar ve saflık tespiti, tohum sağlığı (patojen teşhisi) ile genotipleme ve veri odaklı tohum ıslahı gibi yenilikçi yaklaşımları kapsayarak öğrencilerin tohumculuk sektöründeki dijital dönüşüm süreçlerine liderlik etmelerini sağlamayı hedefler.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Bilgisayarlı görü, hiperspektral görüntüleme ve yapay zeka algoritmalarını kullanarak tohumlarda fizyolojik kalite (çimlenme, canlılık), fiziksel saflık, mekanik hasar ve patojen varlığını tahribatsız yöntemlerle analiz etme yeteneği kazanır. |
| 2 | Tohum üretimi, ıslahı ve depolama süreçlerinde yüksek çözünürlüklü fenotipleme, makine öğrenmesi modelleri ve akıllı sensör sistemlerini entegre ederek tohum teknolojisinde veri tabanlı kararlar verme yetisi geliştirir. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
[Yok]
Dersin İçeriği
Bu ders kapsamında; tohumculuk sektöründe yapay zeka, makine öğrenmesi ve bilgisayarlı görü sistemlerinin entegrasyonu ve pratik uygulamaları incelenmektedir. Ders boyunca; tohumların fizyolojik ve fiziksel kalitesinin belirlenmesi (çimlenme, canlılık, saflık ve mekanik hasar analizleri), multispektra ve hiperspektral görüntüleme teknikleriyle tohum sağlığı ve patojen tespiti, yapay zeka destekli yüksek çözünürlüklü fenotipleme ve veri odaklı tohum ıslahı süreçleri ele alınmaktadır. Ayrıca, tohum işleme, sınıflandırma, paketleme ve depolama aşamalarında otonom sistemler ile akıllı sensörlerin kullanımı detaylandırılarak öğrencilerin tohum teknolojisinde veri tabanlı karar verme yetenekleri geliştirilmektedir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Tohumculuk Teknolojisine Giriş: Sektördeki Dijital Dönüşüm, Yapay Zekanın Rolü ve Gelecek Vizyonu | ||
| 2 | Tohum Kalite Parametreleri ve Veri Toplama: Optik, Spektral ve Biyometrik Veri Kaynakları | ||
| 3 | Bilgisayarlı Görü ve Görüntü İşleme Temelleri: Tohum Analizinde Geleneksel Yöntemlere Karşı Dijital Yaklaşımlar | ||
| 4 | Tohum Sınıflandırma ve Fiziksel Saflık Analizi: Makine Öğrenmesi ile Tür/Varyete Ayrımı ve Yabancı Madde Tespiti | ||
| 5 | Tahribatsız Fizyolojik Kalite Testleri: Hiperspektral Görüntüleme ile Çimlenme ve Canlılık (Vigor) Tahmini | ||
| 6 | Tohum Sağlığı ve Patojen Tespiti: Yapay Zeka Destekli Erken Dönem Mantar, Bakteri ve Virüs Teşhisi | ||
| 7 | Ara Sınav | ||
| 8 | Tohum Mekanik Hasar ve Çatlak Tespiti: X-Ray Görüntüleme ve Derin Öğrenme (CNN) Uygulamaları | ||
| 9 | Yüksek Çözünürlüklü Tohum Fenotiplemesi: Büyüme Odaları ve Seralarda Otomatik Morfometrik Analizler | ||
| 10 | Veri Odaklı Tohum Islahı ve Genotipleme: Yapay Zeka ile Genotip-Fenotip İlişkilendirmesi ve Aday Seçimi | ||
| 11 | Akıllı Tohum İşleme ve Eleme Teknolojileri: Yapay Zeka Entegreli Renk Ayırıcılar (Color Sorters) ve Otonom Sistemler | ||
| 12 | Tohum Kaplama ve Peletleme Kalite Kontrolü: Görüntü Analizi ile Kaplama Homojenliği ve Kalınlık Ölçümü | ||
| 13 | Akıllı Depolama ve Depo Zararlıları Takibi: Sensör Ağları (IoT) ve Yapay Zeka ile Sıcaklık, Nem ve Zararlı Analizi | ||
| 14 | Tohumculukta Blokzincir, İzlenebilirlik ve Dijital Sertifikasyon: Tohum Tedarik Zincirinde Veri Güvenliği | ||
| 15 | Saha Uygulamaları, Etik, Fikri Mülkiyet Hakları ve Tohum Teknolojisinde Ticari Yapay Zeka Çözümleri | ||
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Ders Notları
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Bütünleme Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 8 | 8 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 8 | 8 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 47 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| ÖÇ 2 | 4 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek