Haftalar
28 hafta, 28 ders
Her kart bir haftanın sayfasına gider. Modül rengi sol kenarda, sınav ve takvim notları kartın altında yer alır.
Güz Yarıyılı
Başlangıç ve Python Temelleri
Hafta 1–4- 01Python Temelleri 23 Eyl
Yapay Zeka Tıbbı Nasıl Dönüştürüyor? İlk Kod
Yapay zekanın tıptaki yerine güncel örneklerle bakış, Google Colab ortamının kurulumu ve ilk saatte gerçek veriyle çalışan ilk Python kodunuz.
İlk ders - 02Python Temelleri 30 Eyl
Kodlayan Hekim İlk Kez Kodlatıyor: Klinik Hesaplayıcı
Bu hafta yapay zekaya, tıp öğrencisinin gerçekten kullanacağı beş hesaplamalı bir klinik araç yazdırıyoruz; sonra o kodu birlikte okuyor, içine bilerek bir hata sokup düzelttiriyoruz. Değişkenleri ve veri tiplerini de bu kodun içinde tanıyacağız.
- 03Python Temelleri 7 Eki
Yeniden Başlıyoruz: Araç Senin Seviyene İner, Kaynağı Sen Verirsin
Bu hafta kimse kod yazmıyor, kimse bilgisayar getirmiyor. Kurulda gördüğünüz pH ve tamponlar ile DNA–RNA konularını yapay zekaya üç ayrı dilde anlattırıyoruz, ürettiği beş sorudan bozuk olanı birlikte buluyoruz ve kaynağa bağlı bir aracın temiz metinle neden doğru, bozuk metinle neden yanlış çalıştığını görüyoruz.
- 04Python Temelleri 14 Eki
Ajan İş Başında: Hücre Zarı Simülatörü ve Doğru Soru Sormanın Dört Parçası
Bu hafta bir yapay zeka ajanının perdede, tek istemle, hücre zarında taşınımı oynatan bir simülatör yazmasını izliyoruz; sonra aynı konuyu dört parçalı istemle, kendi hocanızı oluşturarak ve sizi sınayan bir sorgulama simülasyonuyla çalışmanın yolunu görüyoruz. Bilgisayar gerekmiyor, ödev yok.
Sağlık Verisiyle Çalışma
Hafta 5–7- 05NumPy ve Pandas 21 Eki
Ders yok: Önlük Giyme Töreni
21 Ekim'de ders yapılmadı; gün önlük giyme törenine ayrıldı. Bu haftanın planlanan içeriği 4 Kasım dersine taşındı.
Tatil — ders yok Önlük giyme töreni; ders yok - 06NumPy ve Pandas 28 Eki
Ders yok: Cumhuriyet Bayramı arası
28 Ekim Çarşamba sabahı Cumhuriyet Bayramı arifesi nedeniyle ders yapılmayacak. İçerik 4 Kasım dersine taşındı.
Tatil — ders yok Cumhuriyet Bayramı arası; ders yok - 07NumPy ve Pandas 4 Kas
Pandas II: Veri Temizleme, Eksik Veri ve Özetleme
Eksik değerlerin saptanması ve yönetimi, tip düzeltme, gruplayarak özetleme.
İki haftanın içeriği birlikte
Görselleştirme ve İstatistik
Hafta 8–11- 08Görselleştirme & İstatistik 11 Kas
Ara Değerlendirme ve Görselleştirme I: Epidemiyolojik Grafikler
Ara değerlendirme; Matplotlib ve Seaborn ile çubuk, çizgi ve histogram grafikler.
Ara değerlendirme - 09Görselleştirme & İstatistik
Görselleştirme II: Dağılımlar, Korelasyon ve Veriyle Hikâye
Kutu grafiği, saçılım grafiği, korelasyon ısı haritası ve etkili görsel anlatım ilkeleri.
- 10Görselleştirme & İstatistik
Tanımlayıcı İstatistik ve Olasılık Sezgisi
Merkezi eğilim, yayılım, normal dağılım ve olasılığın klinik ölçümlerde yorumu.
- 11Görselleştirme & İstatistik
Çıkarımsal İstatistiğe Giriş: p-Değeri ve Güven Aralığı
Hipotez testi mantığı, p-değeri, güven aralığı ve literatürde sık yapılan yanlış yorumlar.
Makine Öğrenmesine Giriş
Hafta 12–14- 12Makine Öğrenmesi
Makine Öğrenmesine Giriş I: Denetimli Öğrenme ve İlk Model
Denetimli öğrenme kavramı, eğitim/test ayrımı ve scikit-learn ile ilk sınıflandırma modeli.
- 13Makine Öğrenmesi
Makine Öğrenmesine Giriş II: Model Değerlendirme ve ROC
Karışıklık matrisi, duyarlılık, özgüllük, PPV/NPV, ROC eğrisi ve eşik seçimi.
- 14Makine Öğrenmesi
Mini Proje Atölyesi: Uçtan Uca Sağlık Verisi Analizi
Yarıyılın tüm adımlarını birleştiren mini proje: veri yükleme, temizleme, görselleştirme, model ve rapor.
Güz yarıyılı son ders
Bahar Yarıyılı
Tıpta Derin Öğrenme ve Karar Destek
Hafta 15–16- 15Derin Öğrenme
Tıbbi Görüntülerde Derin Öğrenme Sezgisi
Yapay sinir ağları ve evrişimli ağların (CNN) sezgisel açıklaması; hazır modellerle röntgen/patoloji uygulaması.
Bahar yarıyılı başlangıcı - 16Derin Öğrenme
Sağlıkta Tahmin ve Karar Destek: Yanlılık ve Eşitlik
Klinik karar destek sistemleri, model çıktısının karara dönüşümü, algoritmik yanlılık ve eşitlik.
Büyük Dil Modelleri ve Üretken Yapay Zeka
Hafta 17–21- 17LLM ve Üretken YZ
Büyük Dil Modelleri (LLM): Nasıl Çalışır, Neden Halüsinasyon Görür?
LLM'lerin çalışma ilkesi, token ve olasılıksal üretim, tıptaki olanaklar, sınırlar ve halüsinasyon.
- 18LLM ve Üretken YZ
Üretken Yapay Zeka Okuryazarlığı: Araçların Etkin ve Eleştirel Kullanımı
Popüler üretken YZ araçlarının karşılaştırılması, güçlü ve zayıf yönleri, eleştirel kullanım ilkeleri.
- 19LLM ve Üretken YZ
Prompt Mühendisliği I: Sistematik İstem Teknikleri
Rol, bağlam, görev ve format bileşenleriyle etkili istem yazma; akademik ve klinik örnekler.
- 20LLM ve Üretken YZ
Prompt Mühendisliği II: Yapılandırılmış Çıktı ve Doğrulama
Tablo/JSON gibi yapılandırılmış çıktı isteme, uzun metin özetleme, vaka tartışması ve çıktı doğrulama.
- 21LLM ve Üretken YZ
Yapay Zeka ile Literatür Taraması ve Kanıta Dayalı Tıp
YZ destekli literatür araçları, kanıta dayalı tıp piramidi, uydurma referans tuzağı ve doğrulama yolları.
Agentic Yapay Zeka ve Araç Ekosistemi
Hafta 22–24- 22Agentic YZ
Ara Değerlendirme ve Agentic Yapay Zeka I: Ajan Kavramı
Bahar ara değerlendirmesi; ajan (agent) kavramı, araç kullanımı ve çok adımlı görevler.
Ara değerlendirme Sınav haftası - 23Agentic YZ
Agentic Yapay Zeka II: YZ'ye Kod ve Veri Analizi Yaptırma
YZ ile kod yazdırma ve veri analizi, üretilen kodun okunması ve doğrulanması, sorumluluk.
- 24Agentic YZ
Yapay Zeka Araçları Ekosistemi: Hekimlik İçin Faydalı Araçlar
Transkripsiyon, görsel ve ses üretimi, NotebookLM gibi araçlar ve hekimlik pratiğine uygun kullanım alanları.
Etik, Mahremiyet ve Gelecek
Hafta 25–28- 25Etik & Gelecek
Sağlık Verisinde Mahremiyet, KVKK ve Veri Güvenliği
Kişisel sağlık verisi kavramı, KVKK ilkeleri, anonimleştirme ve hasta verisinin YZ araçlarında kullanım kuralları.
- 26Etik & Gelecek
Tıpta Yapay Zeka Etiği ve Regülasyon
Etik ilkeler, sorumluluk, aydınlatılmış onam, şeffaflık ve açıklanabilirlik; FDA/CE onayı ve insan denetimi.
- 27Etik & Gelecek
Öğrenme Sürecinde Yapay Zeka: Etik ve Etkin Kullanım, Akademik Dürüstlük
YZ ile ders çalışmanın etkili yolları, öğrenmeyi engelleyen kullanım biçimleri ve akademik dürüstlük kuralları.
- 28Etik & Gelecek
Proje Sunumları ve Geleceğe Bakış
Öğrenci proje sunumları, hekimlikte yapay zeka kariyer ve araştırma yolları, yıl sonu değerlendirmesi.
Proje sunumları