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 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Fen Bilimleri Yüksek Lisans |
| 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 | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| 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 | Bireysel ve ekip üyesi olarak ileri düzey araştırma faaliyetlerini yürütme yeteneği gösterir. | |||||
| 2 | Araştırma konularını irdeleme, değerlendirme ve bilimsel muhakeme ile yorumlama becerisi kazanır. | |||||
| 3 | Yeni yöntemler oluşturur ve bunları özgün araştırma alanları ve konularına uygular. | |||||
| 4 | Deneysel ve/veya analitik verileri sistematik şekilde elde eder, bunları bilimsel sonuçlara ulaşacak şekilde tartışır ve değerlendirir. | |||||
| 5 | Bilimsel felsefe yaklaşımını mühendislik sistemlerinin analiz, modelleme ve tasarımında uygular. | |||||
| 6 | Çalışmış olduğu sahadaki bilgiyi uluslararası düzeyde özgün çalışmaları oluşturacak, sürdürecek, tamamlayacak ve sunacak şekilde sentezler. | |||||
| 7 | Çalıştığı mühendislik alanında bilimsel ve teknolojik gelişmelere katkı sağlar. | |||||
| 8 | Toplumu araştırma faaliyetleri aracılığıyla geliştirmek için endüstriyel ve bilimsel ilerlemelere katkıda bulunur. | |||||
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 | ||