Uygulamalı Biyoinformatik: Genomik Veri Analizlerinde Makine Öğrenimi ve Gelecek Perspektifleri Sertifika Eğitimi: BIF601 | Canlı - Çevrimiçi | 5 - 6 - 7 - 8 Ekim 2026 | Pazartesi - Perşembe (4 Gün) - 19:00 - 22:00
〰️
Uygulamalı Biyoinformatik: Genomik Veri Analizlerinde Makine Öğrenimi ve Gelecek Perspektifleri Sertifika Eğitimi: BIF601 | Canlı - Çevrimiçi | 5 - 6 - 7 - 8 Ekim 2026 | Pazartesi - Perşembe (4 Gün) - 19:00 - 22:00 〰️
Türkçe-İngilizce Sertifika ve Transkript verilecektir.
Bilgi ve Kayıt için İletişim: dna-academy@nardobiotech.com
Whatsapp: 0 549 502 13 14
BIF601 - Uygulamalı Biyoinformatik:
Genomik Veri Analizlerinde Makine Öğrenimi ve Gelecek Perspektifleri
Sertifika Eğitimi
BIF601 modülü, biyoinformatikte makine öğrenimi (ML), derin öğrenme (DL) ve yapay zekâ (AI) tabanlı yaklaşımlara odaklanan en ileri seviye eğitimdir. BIF501’de kazanılan çoklu omik entegrasyon becerilerinin üzerine inşa edilen bu programda katılımcılar, genomik veri setlerini ML/DL algoritmalarıyla analiz etmeyi, modelleri açıklanabilir hale getirmeyi ve kişiselleştirilmiş tıp senaryolarına uyarlamayı öğrenecektir.
Eğitim boyunca Google Colab ve bulut tabanlı çalışma ortamlarında; veri hazırlama ve özellik çıkarımı için pandas, NumPy, temel makine öğrenimi uygulamaları için scikit-learn ve XGBoost, derin öğrenme modelleri için TensorFlow, Keras ve PyTorch adım adım uygulanacaktır. Model seçimini otomatikleştirmek amacıyla AutoML, AutoKeras ve TPOT araçları tanıtılacak; kurulan modellerin neden o kararı verdiğini açıklayabilmek için SHAP ve LIME gibi açıklanabilir yapay zekâ (Explainable AI) yöntemleri gösterilecektir.
Büyük ölçekli genomik veri setleriyle çalışmak için Spark ML ve RAPIDS.ai gibi hızlandırıcı/büyük veri çerçevelerinin nasıl devreye alınacağı anlatılacak; elde edilen çıktıların biyolojik bağlamda yorumlanması için Cytoscape, STRING ve Pathway Commons üzerinde ağ ve yolak düzeyinde değerlendirme yapılacaktır.
Program kapsamında ayrıca, kişiselleştirilmiş tıp, farmakogenomik ve AI tabanlı klinik karar destek sistemleri örnek vaka çalışmalarıyla ele alınacak; böylece katılımcılar genomik veriyi yalnızca analiz etmekle kalmayıp gerçek hayattaki biyomedikal problemlere uygulayabilecek düzeye gelecektir.
Eğitim Seviyesi: Orta - İleri Seviye (Akademisyenler, Araştırmacılar ve İlgili Mezun, Lisans - Lisansüstü Öğrenciler) Ön koşul: BIF301, BIF401, BIF501 tamamlamış olmak veya eş değer düzeyde komut ve veri yapısına hakim olmak.
Eğitim Seviyesi Açıklaması: Eğitim serisinin bu final modülü, biyoinformatik analizleri Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) ile birleştirerek katılımcıları geleceğin teknolojilerine hazırlar. Programda; genomik veriler üzerinde sınıflandırma ve regresyon modelleri kurma, Derin Öğrenme (Deep Learning) algoritmalarını (TensorFlow, PyTorch) uygulama ve SHAP/LIME ile "Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI)" yaklaşımları öğretilecektir. Ayrıca büyük veri işleme (Spark ML) ve GPU hızlandırma (RAPIDS.ai) gibi yüksek performanslı hesaplama tekniklerine de değinilerek, kişiselleştirilmiş tıp ve hastalık tahmin modelleri üzerine vaka çalışmaları yapılacaktır.
Kimler İçin Uygundur: Biyolojik verilerden kestirimsel modeller geliştirmek isteyen, "Hassas Tıp (Precision Medicine)" ve yapay zeka destekli tanı sistemlerine ilgi duyan tüm araştırmacılar için uygundur. Biyoinformatik yetkinliklerini Veri Bilimi (Data Science) araçlarıyla birleştirerek akademik veya endüstriyel kariyerinde fark yaratmak isteyenler için idealdir. Tıp Fakültesi, Sağlık Bilimleri Fakültesi, Veteriner Fakültesi, Ziraat Fakültesi, Mühendislik Fakültesi, Fen Fakültesi, Spor Bilimleri Fakültesi.
Eğitimde Kullanılacak Materyaller (BIF601)
Sunum slaytları: Yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) temelleri, biyoinformatikte kullanılan algoritmalar (Sınıflandırma, Regresyon, Kümeleme), Derin Öğrenme (Deep Learning) mimarileri, Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) ve genomik büyük veri kavramlarını içeren vizyoner sunumlar.
Örnek veri setleri: Sınıflandırma ve regresyon modelleri için düzenlenmiş tabular genomik veriler, görüntü işleme veya dizi analizi için örnek derin öğrenme veri setleri; GPU desteğiyle Google Colab'da işlenebilecek boyutta hazırlanmış veriler.
Biyoinformatik yazılımlar/paketler: pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, Keras, PyTorch, AutoML, AutoKeras, TPOT; model yorumlama için SHAP, LIME; büyük veri için Spark ML ve RAPIDS.ai kütüphaneleri.
Çalışma ortamı: Google Colab (GPU aktif) ve bulut tabanlı ortamlar; yüksek performanslı hesaplama gerektiren modellerin kodlanıp çalıştırılabileceği hazır not defterleri.
Kılavuzlar ve protokoller: "Veri ön işleme ve özellik mühendisliği → model seçimi ve eğitimi → hiperparametre optimizasyonu → model değerlendirme → SHAP/LIME ile açıklama" akışını içeren uçtan uca makine öğrenimi dokümanları.
Pratik çalışma rehberleri: Katılımcıların kendi genomik verilerinden "özellik (feature)" çıkarımı yapabilmeleri, veri setlerini eğitim/test olarak ayırmaları ve model performanslarını raporlamaları için gerekli teknik rehberler.
Bu materyaller, katılımcıların klasik biyoinformatik analizlerinin ötesine geçerek genomik veriler üzerinde tahmin modelleri geliştirebilmeleri ve yapay zeka teknolojilerini kullanabilmeleri için tasarlanmıştır. Eğitim süresince, hastalık tahmini ve biyomarker keşfi gibi senaryolar üzerinden gerçek verilerle modelleme yapılacaktır. Derin öğrenme gibi uzun süren eğitim süreçlerinde, zaman yönetimini sağlamak adına önceden eğitilmiş modellerin ağırlıkları (pre-trained weights) ve sonuçları üzerinden ilerlenecek, katılımcıların iş akışını kesintisiz deneyimlemeleri sağlanacaktır.
BIF601: Uygulamalı Biyoinformatik: Genomik Veri Analizlerinde Makine Öğrenimi ve Gelecek Perspektifleri - Sertifika Eğitimi
Eğitim Programı
Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimine (ML) Giriş
Geleneksel biyoistatistik ile makine öğrenimi arasındaki farklar.
Denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised) öğrenme kavramları.
Biyoinformatikte yapay zekanın kullanım alanları ve potansiyeli.
Genomik Veri Hazırlığı ve Özellik Mühendisliği
DNA/Protein dizilerinin sayısal verilere dönüşümü (One-hot encoding, k-mers).
pandas ve NumPy kütüphaneleri ile veri temizliği ve manipülasyonu.
Veri setinin Eğitim (Train), Test ve Doğrulama (Validation) olarak ayrılması.
Temel ML Algoritmaları: Sınıflandırma ve Regresyon
scikit-learn kütüphanesi ile modelleme süreçleri.
Karar Ağaçları (Decision Trees), Random Forest ve SVM algoritmaları.
Model başarı metriklerinin (ROC-AUC, Accuracy, F1-Score) yorumlanması.
İleri Düzey Algoritmalar ve Otomatik Modelleme (AutoML)
Gradient Boosting yöntemleri: XGBoost ile yüksek performanslı modeller.
Hiperparametre optimizasyonu ve model iyileştirme.
AutoML, AutoKeras ve TPOT ile en iyi modelin otomatik seçimi.
Derin Öğrenme (Deep Learning) Temelleri
Yapay Sinir Ağlarına (Neural Networks) giriş.
TensorFlow, Keras ve PyTorch kütüphanelerinin yapısı.
Biyolojik diziler için CNN ve RNN mimarilerine genel bakış.
Büyük Veri Çerçeveleri ve Hızlandırma
Büyük ölçekli genomik verilerle (Big Data) çalışmanın zorlukları.
Spark ML ile dağıtık veri işleme mantığı.
RAPIDS.ai ile GPU tabanlı hızlandırma ve performans artışı.
Açıklanabilir Yapay Zeka (Explainable AI - XAI)
"Kara kutu" (Black box) modellerin biyolojik olarak yorumlanması sorunu.
SHAP ve LIME kütüphaneleri ile model kararlarının açıklanması.
Modelin hangi geni/özelliği neden önemli bulduğunun keşfi.
AI Tabanlı Ağ Biyolojisi ve Sistem Analizleri
Makine öğrenimi çıktılarının biyolojik ağlara entegrasyonu.
Cytoscape üzerinde tahmin sonuçlarının görselleştirilmesi.
Sistem biyolojisi bağlamında model tahminlerinin doğrulanması.
Kişiselleştirilmiş Tıp ve Karar Destek Sistemleri
Hastalık risk tahmini ve erken tanı modelleri.
Farmakogenomik verilerle kişiye özel ilaç yanıtı tahmini.
Klinik Karar Destek Sistemlerinde (CDSS) yapay zeka entegrasyonu.
Genomik Veri Analizlerinde Gelecek Perspektifleri
Biyoinformatikte yükselen trendler ve geleceğin teknolojileri.
Yapay zeka etiği, veri gizliliği ve güvenilirlik.
Akademik ve endüstriyel kariyer fırsatları.
Vaka Sunumu: Uçtan Uca ML/DL Modelleme İş Akışı
Veri toplamadan model dağıtımına (deployment) kadar tam süreç incelemesi.
Başarılı bir ML projesinin adımları ve kontrol listesi.
Gerçek bir araştırma projesinin simülasyonu.
Demo: Örnek Bir Hastalık Tahmin Modelinin Kurulması
Canlı demo: Katılımcılarla birlikte sıfırdan bir tahmin modelinin kodlanması.
Modelin eğitilmesi, test edilmesi ve sonuçların yorumlanması.
Sertifika takdimi, kaynak önerileri ve kapanış.
——————————————
Aşağıda Uygulamalı Biyoinformatik - Genomik Veri Analizlerinde Makine Öğrenimi ve Gelecek Perspektifleri - Sertifika Eğitimi (BIF601) programımızın gerçekleştirileceği tarihleri görebilirsiniz.
Eğitim Tarihleri ve Saatleri:
Genomik Veri Analizlerinde Makine Öğrenimi ve Gelecek Perspektifleri - Sertifika Eğitimi (BIF601)
Canlı - Çevrimiçi
5 - 6 - 7 - 8 Ekim 2026
Pazartesi - Perşembe (4 Gün) - 19:00 - 22:00
Eğitim Yeri: DNA Academy - Çevirimiçi Eğitim Modülü
Eğitim ücreti: (Ön kayıt formumuz üzerinden kampanyalar ve taksit imkanları için bilgi alınız.)
Türkçe-İngilizce Sertifika ve Transkript verilecektir.
Bilgi ve Kayıt için İletişim: dna-academy@nardobiotech.com
Whatsapp: 0 549 502 13 14
Ad - Soyad, Fakülte, Enstitü, Bölüm-Birim, Ana bilim dalı bilgileriniz ile aşağıdaki mail adresi üzerinden kayıt olabilir, daha detaylı bilgi alabilir ve sorularınızı iletebilirsiniz.
DNA Academy - Uygulamalı Biyoinformatik: Genomik Veri Analizleri Sertifika Programları
BIF101, BIF201, BIF301, BIF401, BIF501 ve BIF601 modüllerinden oluşan genomik veri analizleri sertifika programlarımıza ön kayıt için lütfen aşağıdaki formu doldurunuz.
Ön kayıt formumuzu doldurmanız işleri hızlandırır ve size doğru yönlendirme yapmamızı sağlar.