AKTS - İleri Doğal Hesaplama
İleri Doğal Hesaplama (MDES662) Ders Detayları
Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
İleri Doğal Hesaplama | MDES662 | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Ders(ler)i |
---|
Öğretim üyesinin onayı |
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 | Bu dersin amacı doğadan esinlenmiş farklı hesaplama tekniklerini öğretmek; hesaplama ve optimizasyon problemlerinin doğadan esinlenmiş yöntemlerle uygulamalı çözümlerini öğretmek; doğa olaylarının benzetim ve taklidine ilşkin deneyim kazandırmak; alternatif vasıtalar kullanarak hesaplama yapılması hakkında giriş düzeyinde bilgi sahibi olmaktır. |
Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Dersin İçeriği | Evrimsel hesaplama, karınca kolonisi optimizasyonu, parçacık sürü optimizasyonu, yapay arı kolonileri, hücresel özdevinirler, L-sistemleri, yapay yaşam, DNA hesaplaması. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Doğal Hesaplamaya Giriş | De Castro Bölüm 1 &2 |
2 | Evrimsel Hesaplama | De Castro Bölüm 3 ve Kaynak #1 |
3 | Evrimsel Hesaplama | De Castro Bölüm 3 ve Kaynak #1 |
4 | Sürü Zekası: Karınca Kolonisi Optimizasyonu | De Castro Bölüm 5 ve Kaynak #2 |
5 | Sürü Zekası: Karınca Kolonisi Optimizasyonu | De Castro Bölüm 5 ve Kaynak #2 |
6 | Sürü Zekası: Parçacık Sürü Optimizasyonu | De Castro Bölüm 5 ve Kaynak #5 |
7 | Sürü Zekası: Parçacık Sürü Optimizasyonu | De Castro Bölüm 5 ve Kaynak #5 |
8 | Sürü Zekası: Yapay Arı Kolonisi Algoritması | Kaynak #4 |
9 | Doğal Olayların Benzetim ve Taklidi: Hücresel Özdevinirler | De Castro Bölüm 7.3 |
10 | Doğal Olayların Benzetim ve Taklidi: LSistemleri | De Castro Bölüm 7.4 |
11 | Yapay Yaşam | De Castro Bölüm 8 |
12 | Yapay Yaşam | De Castro Bölüm 8 |
13 | Yeni Vasıtalarla Hesaplama: DNA Hesaplaması | De Castro Bölüm 9 |
14 | Yeni Vasıtalarla Hesaplama: DNA Hesaplaması | De Castro Bölüm 9 |
15 | Genel gözden geçirme | - |
16 | Final sınavı | - |
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 |
3. M. Dorigo and T. Stützle, Ant Colony Optimization, MIT Press, 2004. | |
4. Artificial Intelligence, Patrick H. Winston, Addison-Wesley, 1992. | |
5. http://mf.erciyes.edu.tr/abc/publ.htm | |
6. http://www.swarmintelligence.org |
Değerlendirme System
Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | - | - |
Laboratuar | - | - |
Uygulama | - | - |
Alan Çalışması | - | - |
Derse Özgü Staj | - | - |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
Ödevler | 1 | 10 |
Sunum | 1 | 10 |
Projeler | 1 | 30 |
Rapor | - | - |
Seminer | - | - |
Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 20 |
Genel Sınav/Final Juri | 1 | 30 |
Toplam | 5 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 70 |
---|---|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 30 |
Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
Temel Meslek Dersleri | |
---|---|
Uzmanlık/Alan Dersleri | X |
Destek Dersleri | |
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 | Matematik, fen ve temel bilimler alanlarındaki bilgileri uzmanlık seviyesinde anlama ve uygulama becerisi kazanır. | |||||
2 | Mühendislik alanında güncel teknik ve yöntemlerle bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşma, kazanılan bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi kazanır. | |||||
3 | Alanıyla ilgili en son gelişmelerin de farkında olarak problemleri tanımlar, formüle eder ve çözümlerde yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler gelistirir. | |||||
4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı arastırmaları tasarlar ve uygular, çalışma sonuçlarını ve elde ettiği verileri uzmanlık seviyesinde analiz eder ve yorumlar. | |||||
5 | Alanındaki uygulamaları, teknikleri, modern araç ve gereçleri uzmanlık seviyesinde kullanma becerisi kazanır. | |||||
6 | Bağımsız olarak özgün bir çalışma sürecini tasarlar, yürütür ve sonuçlandırır. | |||||
7 | Disiplinler arası ve disiplin içi takımlarda çalışabilir, liderlik yapabilir, farklı disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir ve çözüm yaklaşımları geliştirebilir. | |||||
8 | Mesleki tüm etkinliklerde bilimsel, toplumsal, etik değerleri gözetir ve sorumluluk bilincini uzmanlık seviyesinde kazanır. | |||||
9 | Yaptığı akademik çalışmaların süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslar arası akademik ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktararak literatüre katkı sağlar, uzmanlık alanında çalışan topluluklar ve bilimsel çalışanlarla etkin iletişim kurar. | |||||
10 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği becerisini uzmanlık seviyesinde kazanır. | |||||
11 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletisim kurar. | |||||
12 | Mühendislik uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. |
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 | 1 | 16 |
Sunum/Seminer Hazırlama | 1 | 15 | 15 |
Projeler | 1 | 25 | 25 |
Raporlar | |||
Ödevler | 1 | 15 | 15 |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 8 | 8 |
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
Toplam İş Yükü | 137 |