AKTS - Doğal Hesaplama
Doğal Hesaplama (CMPE564) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Doğal Hesaplama | CMPE564 | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| Öğretim üyesinin kararı |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | N/A |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | Dersin amacı doğadan esinlenmiş hesaplama tekniklerini öğretmek ve bu yolla öğrenciye hesaplama ve optimizasyon temelli gerçek yaşam problemlerini çözebilme yeteneğini kazandırmaktır. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Tarama yoluyla problem çözme, tepe tırmanma, tavlam benzetimi, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar, sürü zekası (karınca kolonileri, parçacık sürü optimizasyonu) ve yapay bağışıklık sistemleri. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Doğal Hesaplamaya Giriş | Bölüm 1 ve 2 (Ders Kitabı) |
| 2 | Doğal Hesaplamaya Giriş | Bölüm 1 ve 2 (Ders Kitabı) |
| 3 | Tarama Yoluyla Problem Çözme: Tepe Tırmanma, Tavlam Benzetimi | Bölüm 3 (Ders Kitabı) ve Kaynak #1 |
| 4 | Evrimsel Hesaplama: Genetik Algoritmalar | Bölüm 3 (Ders Kitabı) ve Kaynak #1 |
| 5 | Evrimsel Hesaplama: Genetik Algoritmalar | Bölüm 3 (Ders Kitabı) ve Kaynak #1 |
| 6 | Yapay Sinir Ağları | Bölüm 4 (Ders Kitabı) ve Kaynak #2 |
| 7 | Yapay Sinir Ağları | Bölüm 4 (Ders Kitabı) ve Kaynak #2 |
| 8 | Sürü Zekası: Karınca Kolonisi Optimizasyonu | Bölüm 5 (Ders Kitabı)ve Kaynak #3 |
| 9 | Sürü Zekası: Karınca Kolonisi Optimizasyonu | Bölüm 5 (Ders Kitabı) ve Kaynak #3 |
| 10 | Sürü Zekası: Parçacık Sürü Optimizasyonu | Bölüm 5 (Ders Kitabı) |
| 11 | Sürü Zekası: Parçacık Sürü Optimizasyonu | Bölüm 5 (Ders Kitabı) |
| 12 | Yapay Bağışıklık Sistemleri | Bölüm 6 (Ders Kitabı) |
| 13 | Yapay Bağışıklık Sistemleri | Bölüm 6 (Ders Kitabı) |
| 14 | Yapay Bağışıklık Sistemleri | Bölüm 6 (Ders Kitabı) |
| 15 | Gözden geçirme | |
| 16 | Gözden geçirme |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Leandro Nunes de Castro, Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms and Applications, Chapman & Hall/CRC, 2006, ISBN 1-58488-643-9. |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice-Hall, 2003, ISBN: 0-13-790395-2. |
| 3. J. Hertz, A. Krogh and R.G. Palmer, Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Wesley Publishing Company, 1991, ISBN: 0-201-50395-6. | |
| 4. M. Dorigo and T. Stützle, Ant Colony Optimization, MIT Press, 2004. ISBN: 0-262-04219-3. | |
| 5. Artificial Intelligence, Patrick H. Winston, Addison-Wesley, 1992. ISBN: 0-201-533774. |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | 2 | 20 |
| Sunum | 1 | 20 |
| Projeler | - | - |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 20 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 40 |
| Toplam | 5 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 60 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 40 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | X |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Yazılım mühendisliği araştırma alanında en gelişmiş teknoloji ve literatürü kavrama | X | ||||
| 2 | Yazılım mühendisliğinde dünya çapında araştırma yapma ve bu alanda en iyi konferans ve dergilerde bilimsel makale yayınlama becerisi | |||||
| 3 | Yazılım mühendisliğinde sayısal ve niteliksel çalışmalar yürütebilme | X | ||||
| 4 | Yazılım mühendisliği alanında akademik çevre ve endüstri arasında köprü kurabilmek için gerekli becerileri edinme ve gerçek dünyada karşılaşılan problemleri çözmek için yazılım mühendisliği yaklaşımlarını geliştirme ve uygulama | X | ||||
| 5 | Bilim ve teknolojideki güncel gelişmeleri takip edebilmek için gereken bilgiye ulaşma ve bilimsel araştırma gerçekleştirme veya yazılım mühendisliği alanına proje geliştirme becerisi | X | ||||
| 6 | Yazılım mühendisliği alanında mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilinci | |||||
| 7 | Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; yazılım mühendisliği uygulamaları standartları ve yöntemleri için uluslararası mükemmellik standartlarının bilinmesi | |||||
| 8 | Karar alırken, Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel, çevresel, sosyal ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | |||||
| 9 | Yazılım mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standardını geliştirmek, benimsemek ve sürdürülebilir kullanımını desteklemek | |||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 3 | 48 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 1 | 5 | 5 |
| Projeler | |||
| Raporlar | |||
| Ödevler | 2 | 5 | 10 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 131 | ||