GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| ISL652 | ESNEK HESAPLAMA | Seçmeli Ders Grubu | 2 | 3 | 7,50 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
öğrencilere esnek hesaplama yöntemlerinin temellerini öğretmeyi, bu yöntemlerin veri analizi, optimizasyon ve yapay zeka gibi alanlardaki uygulamalarını incelemeyi amaçlar.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenciler, esnek hesaplama yöntemlerinin temel kavramlarını ve tekniklerini anlayabilecek ve uygulayabileceklerdir. |
| 2 | Öğrenciler, bulanık mantık, evrimsel algoritmalar ve yapay sinir ağları gibi esnek hesaplama araçlarını çözüm arama ve optimizasyon problemlerinde kullanabilecektir. |
| 3 | Öğrenciler, esnek hesaplama yöntemlerinin veri analizi ve yapay zeka uygulamalarındaki rolünü değerlendirebilecektir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
esnek hesaplama yöntemleri, bulanık mantık, evrimsel algoritmalar, yapay sinir ağları ve bunların veri analizi, optimizasyon ve yapay zeka uygulamalarındaki rolünü inceleyerek öğrencilere kapsamlı bir anlayış kazandırmayı hedefler.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Ders Tanıtımı ve Esnek Hesaplamaya Giriş | ||
| 2 | Bulanık Mantık ve Temel Kavramlar | ||
| 3 | Bulanık Kümeler ve İlgili Uygulamalar | ||
| 4 | Evrimsel Algoritmalar: Temel Prensipler | ||
| 5 | Genetik Algoritmalar ve Uygulamaları | ||
| 6 | Yapay Sinir Ağları ve Öğrenme Süreçleri | ||
| 7 | Evrimsel Yapay Sinir Ağları | ||
| 8 | arasınav | ||
| 9 | Optimizasyon ve Esnek Hesaplama Yöntemleri | ||
| 10 | Bulanık Mantık ile Optimizasyon | ||
| 11 | Yapay Zeka ve Esnek Hesaplama | ||
| 12 | Büyük Veri ve Esnek Hesaplama Yöntemleri | ||
| 13 | Esnek Hesaplama ve Veri Madenciliği | ||
| 14 | Esnek Hesaplama Yöntemlerinin Uygulama Alanları | ||
| 15 | Final Projeleri ve Dersin Değerlendirilmesi | ||
| 16 | finalsınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
"Fuzzy Logic with Engineering Applications" – Timothy J. Ross
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 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 12 | 3 | 36 |
| Bireysel Çalışma | 12 | 8 | 96 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 7 | 49 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 6 | 8 | 48 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 231 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek