AKTS - Doğal Hesaplama

Doğal Hesaplama (CMPE564) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Doğal Hesaplama CMPE564 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 Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
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;
  • Tepe Tırmanma, Tavlama Benzetimi, Genetik Algoritmalar, Yapay Sinir Ağları, Sürü Zekası (örn. Karınca Kolonileri, Parçacık Sürü Optimizasyonu) ve Yapay Bağışıklık Sistemleri gibi doğadan esinlenmiş hesaplama/optimizasyon teknikleri hakkında gereken bilgileri edinme.
  • Bahsedilen doğadan esinlenmiş teknikleri iyileştirme/geliştirme.
  • Bahsedilen doğadan esinlenmiş teknikleri pratik önemi olan gerçek yaşam problemlerine uygulama .
  • Doğadan esinlenmiş hesaplama algoritmalarını kodlamak suretiyle yazılım geliştirebilme.
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 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 Matematik, fen bilgisi ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi X
2 Deney tasarlama ve yapma ve deney sonuçlarını analiz ederek yorumlama becerisi. X
3 Belirlenen gereksinimlere göre bir sistem, bileşen ve işlem tasarımlama becerisi. X
4 Disiplinler arası alanlarda iş yapabilme becerisi.
5 Mühendislik problemlerini belirleme, formüle etme ve çözme becerisi. X
6 Profesyonel ve meslek etiği sorumluluğunu kavrama.
7 Etkin iletişim kurma becerisi.
8 Yaşam boyu eğitimin bir gereksinim olduğunu tanımak ve aynı zamanda bu eğitime angaje olma becerisi.
9 Çağdaş konular hakkında bilgi sahibi olmak. X
10 Mühendislik uygulamaları için gerekli modern mühendislik araçlarını, tekniklerini ve yetenekleri kullanma becerisi. X
11 Proje yönetimi becerileri ve uluslar arası standartları ve metodolojileri tanıma. X
12 Gerçek hayat problemleri için mühendislik ürünleri ve prototipleri yaratabilme yeteneği. X
13 Profesyonel bilgiye katkı yeteneği.
14 Metodolojik bilimsel araştırma yapabilme yeteneği.
15 Orijnal ya da var olan bir bilgi kümesi etrafında bir bilimsel yapıt üretme, raporlama ve sunma yeteneği.
16 Üretilen orijinal fikri savunma yeteneği.

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