SD0821 Yapay Zeka ve Akıllı Gıda Sistemleri

Genel Bilgi

Dersin Amacı / Hedefi

Bu dersin genel amacı, gıda mühendisliği alanında akıllı gıda sistemleri ve yapay zeka uygulamalarına yönelik temel kavramları tanımlamak, gıda üretim süreçlerinden elde edilen verileri uygun yöntemlerle toplamak ve düzenlemek, sensör ve izleme sistemlerinin kullanımını açıklamak, elde edilen verileri basit analizlerle değerlendirmek, sonuçları grafik ve tablolarla sunmak ve gıda kalite ve güvenliği bağlamında yorumlamaktır.

Dersin İçeriği

Akıllı gıda sistemlerinin tanımı ve kapsamı, gıda sektöründe dijital dönüşüm ve Gıda 4.0 yaklaşımı, yapay zekanın temel kavramları ve gıda mühendisliğindeki uygulama alanları, gıda verisi türleri ve veri toplama yöntemleri, sensör teknolojileri ve gerçek zamanlı izleme sistemleri, akıllı ambalajlama uygulamaları, IoT tabanlı gıda sistemleri, görüntü işleme tekniklerinin gıda kalite değerlendirmede kullanımı, gıda kalite kontrol uygulamaları ve kusur tespiti, gıda güvenliği uygulamaları ve risk izleme sistemleri, gıda endüstrisinde yapay zeka uygulamalarına ilişkin örnekler, güncel bilimsel çalışmaların incelenmesi ve değerlendirilmesidir.

Dersin Ön Koşulu

Kaynaklar

Hassoun, A. (Ed.). (2024). Food Industry 4.0: Emerging trends and technologies in sustainable food production and consumption. Academic Press. Donis-Gonzalez, I. (2024). Sensors and real-time monitoring in food processing. Springer.

Notlar

Artificial Intelligence and IoT-Based Technologies for Sustainable Farming and Smart Agriculture Kılınç, İ., & Durak, M. (Ed.). (2023). Gıda endüstrisinde dijital dönüşüm ve Gıda 4.0. Nobel Akademik Yayıncılık. Devadas, M. R., Hiremani, V., Jagannath, P. G., Ambreen, L., Patrick, H. A., Devadas, M. R. (2025). Sustainable Agriculture Applications Using Large Language Models. Bentham Science Publishers.

Dersin Öğrenme Çıktıları

Haftalık Akış

Öğrenci İş Yükü - AKTS