Ders Adı Sezgisel Yöntemler ve Genetik Algoritmalar
Ders Kodu 01BLG5120
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisansüstü
Yıl 1
Dönem 1.Yarıyıl
AKTS 6
Dersi Veren(ler)
Dersin Yardımcıları
Dersin Öğrenme Çıktıları Biyolojik yapılara giriş, Genetik algoritmalar, programlama ve makine öğreniminin temelleri, Arama stratejileri, Matematiksel temeller, Öğrenme sistemlerinde rasgelelik, Mikroskobik dinamik sistem modelleri, Şema teorisi, ağaç temelli genetik programlamanın öğrenilmesi.
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
-
Dersin İçeriği Biyolojik yapılara giriş. Genetik algoritmalar: programlama ve makine öğreniminin temelleri. Arama stratejileri. Matematiksel temeller. Öğrenme sistemlerinde rasgelelik. Mikroskobik dinamik sistem modelleri. Şema teorisi, ağaç temelli genetik programlama. Uygulamalar. Dönem ödevi.
Dersin Verildiği Diller Türkçe
Dersin Hedefleri
Dersin Amacı Biyolojik yapılara giriş, Genetik algoritmalar, programlama ve makine öğreniminin temelleri, Arama stratejileri, Matematiksel temeller, Öğrenme sistemlerinde rasgelelik, Mikroskobik dinamik sistem modelleri, Şema teorisi, ağaç temelli genetik programlamayı öğretmek.
WorkPlacement Kullanılmamaktadır
Hafta Konular  
1 Biyolojik yapılara giriş.
2 Genetik algoritmalar
3 Genetik algoritmalar
4 Genetik algoritmanın programlanması
5 Makine öğreniminin temelleri.
6 Makine öğreniminin temelleri.
7 Arama stratejileri
8 Matematiksel temeller.
9 Matematiksel temeller.
10 Öğrenme sistemlerinde rasgelelik
11 Mikroskobik dinamik sistem modelleri.
12 Şema teorisi
13 Ağaç temelli genetik programlama
14 Uygulamalar
No Bölüm Öğrenme Çıktısı Katkı Düzeyi
1 Matematik ve fen bilgilerini mühendislikte uygulama becerisi kazanır. 4
2 Deney tasarlama, deney yapma, deney sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır. 3
3 İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemin(donanım veya yazılım) süreçlerini tasarlayabilir. 3
4 Çok disiplinli konularda çalışabilir. 4
5 Mühendislik problemlerini tanımlama, modelleme ve çözme becerisi kazanır 4
6 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanır. 4
7 Mühendislik çözümlerinin evrensel ve ulusal boyutlarda etkilerini anlama becerisi kazanır. 3
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği, bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisi kazanır 4
9 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanma becerisi kazanır 3
10 Zaman yönetimi yapabilme ve meslek gelişimi planlayabilme becerisi kazanır. 4
11 Bilgisayar mühendisliği ile ilgili projeleri ayrıntıları ile planlayabilme becerileri kazanır. 4
12 Yenilikçi ve sorgulayıcı düşünüp sıra dışı yollar keşfedebilme becerisi kazanır 4
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 70
Kısa Sınav 0 0
Ödev 1 20
Devam 0 0
Uygulama 0 0
Labaratuvar 0 0
Proje 1 10
Atölye 0 0
Seminer 0 0
Arazi Çalışması 0 0
TOPLAM 100
Yıliçinin Başarıya Oranı 40
Finalin Başarıya Oranı 60
TOPLAM 100
AKTS kredilerinin belirlenmesinde öğrenci işyükü anketlerinden faydalanılmaktadır.
Etkinlik Sayısı Süresi Toplam
Ders Süresi (Sınav Haftaları Hariç) 14 2 28
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 3 42
Ödevler 4 20 80
Sunum 0 0 0
Proje 1 5 5
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 1 8 8
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 10 10
İşyükü Saati (30) 30
Toplam İşyükü / Saat 173    
Dersin Akts Kredisi 6    
Ders Notu Mitchell, M., An Introduction to Genetic Algorithms, The MIT Press, 1996. Genetic Algorithms: Concepts and Designs (Advanced Textbooks in Control and Signal Processing), by Kim-Fung Man, Kit-Sang Tang, Sam Kwong, Springer, 2001.
Diğer Kaynaklar
Materyal
Dökümanlar
Ödevler
Sınavlar
Materyal Diğer
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri
Konferanslar, Uygulamalı Dersler, Sunumlar, Seminerler, Projeler, Laboratuar Uygulamaları(gerekirse)