GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İST-517 | ESNEK HESAPLAMA | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Son yıllarda veri analizi ve karar verme problemlerinde popülerlik kazanan esnek hesaplama yöntemlerinin temellerini tanıtmaktır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Ali Zafer Dalar
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Esnek hesaplamaya ait temel kavramları anlama |
| 2 | Esnek hesaplama tekniklerini anlama |
| 3 | Bazı güncel esnek hesaplama uygulamaları hakkında bilgi edinme |
| 4 | Bir temel esnek hesaplama yazılımını kullanabilme |
| 5 | Esnek hesaplama uygulamaları geliştirebilme |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Esnek hesaplama yöntemleri ve uygulamaları
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Giriş ve Genel Bakış: Esnek hesaplama nedir? Tarihçe ve temel prensipler, Esnek hesaplama, yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilişkileri | ||
| 2 | Bulanık Mantık Sistemleri: Bulanık mantığın temelleri, Bulanık kümeler ve işlemler, Bulanık mantık tabanlı sistemlerin tasarımı | ||
| 3 | Evrimsel Hesaplama: Genetik algoritmaların temelleri, Evrimsel stratejiler ve programlama, Uygulama örnekleri | ||
| 4 | Yapay Sinir Ağları: Yapay sinir ağlarının temelleri, Öğrenme algoritmaları, Derin öğrenme ve uygulamaları | ||
| 5 | Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO): PSO'nun temelleri ve algoritması, PSO'nun uygulama alanları | ||
| 6 | Karınca Kolonisi Optimizasyonu ve Diğer Sürü Zekası Yöntemleri: Karınca kolonisi optimizasyonunun temelleri, Sürü zekası ve uygulamaları | ||
| 7 | Hibrit Esnek Hesaplama Modelleri: Esnek hesaplama tekniklerinin entegrasyonu, Hibrit sistemlerin avantajları ve uygulamaları | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Uygulama Alanları ve Vaka Çalışmaları: Finans, sağlık, mühendislik, vb. alanlarda esnek hesaplama | ||
| 10 | Bulanık Mantık Uygulamaları: Gerçek dünya bulanık mantık uygulama örnekleri | ||
| 11 | Evrimsel Hesaplama Uygulamaları: Optimizasyon ve tasarım problemlerinde evrimsel hesaplama | ||
| 12 | Yapay Sinir Ağları Uygulamaları: Görüntü işleme, dil işleme gibi alanlarda YSA uygulamaları | ||
| 13 | PSO ve Sürü Zekası Uygulamaları: PSO ve sürü zekasının çeşitli optimizasyon problemlerinde kullanımı | ||
| 14 | Dersin Kapanışı ve Gelecek Trendleri: Esnek hesaplamanın geleceği ve yeni araştırma yönleri, Öğrenci projelerinin sunumu |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
J.-S.R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy And Soft Computing, by Prentice Hall, 1997.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 15 | 5 | 75 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 15 | 4 | 60 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 181 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ 1 |
| ÖÇ 2 |
| ÖÇ 3 |
| ÖÇ 4 |
| ÖÇ 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek