|
|
| BILL5170 | Zeki Optimizasyon Yöntemleri | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Şeyma AYMAZ | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu derste, öğrencilere Meta-sezgisel optimizasyon, biyojik olaylardan ilham alarak hesaplama ve bilişsel zeka alanlarında problem çözme tekniklerinin verilmesi hedeflenmektedir. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Optimizasyonun ne olduğunu öğrenme | 1 - 2 - 3 - 4 | 1,3 | | ÖK - 2 : | Yapay zeka ve algoritmaları hakkında bilgi sahibi olma | 1 - 2 - 3 - 4 - 13 | 1,3 | | ÖK - 3 : | Çeşitli problem çözme algoritmalarını ve teknik-bilimsel açıdan karşılaştırma | 1 - 2 - 5 - 13 | 1,3 | | ÖK - 4 : | Son teknoloji algoritmalarını bilim ve iş dünyasına uygulama | 2 - 3 - 4 - 5 - 11 - 12 | 1,3 | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Akıllı Algoritma ve Meta-sezgisel Optimizasyona Giriş, Stokastik Algoritmalar, Evrimsel Algoritmalar, Fiziksel Algoritmalar, Olasıksal Algoritmalar, Sürü Optimizasyonu Algoritmaları, İmmün Algoritmalar, Programlama Paradigmaları, Test Etme Algoritmaları, Problem Çözme Stratejileri |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Zeki Algoritmalar ve Meta-sezgisel Optimizasyona Giriş | | | Hafta 2 | Stokastik Algoritmalar: Rastgele Arama | | | Hafta 3 | Stokastik Algoritmalar: Lokal aramalar, Stokastik Hill Climbing, Tabu aramalar | | | Hafta 4 | Evrimsel Algoritmalar: Genetik Algoritma | | | Hafta 5 | Evrimsel Algoritmalar: Diferansiyel Gelişim (GDA)
| | | Hafta 6 | Fiziksel Algoritmalar: Simüle Tavlama (Isıl İşlem Algoritması), Harmony Search, Kültürel Algoritma
| | | Hafta 7 | Olasılıksal Algoritmalar: Nüfus Tabanlı Artımlı Öğrenme
| | | Hafta 8 | Olasılıksal Algoritmalar : Bayes optimizasyon Algoritması, Çapraz Entropi Yöntemi | | | Hafta 9 | Ara sınav | | | Hafta 10 | Sürü Optimizasyon Algoritmaları : Parçacık Sürü Optimizasyonu, Karınca Kolonisi Sistemi | | | Hafta 11 | Sürü Optimizasyon Algoritmaları: Kurt Sürüsü Algoritması, Gri Kurt Algoritması
| | | Hafta 12 | Sürü Optimizasyon Algoritmaları: Yapay Goril Optimizasyon Algoritması
| | | Hafta 13 | İmmüne Algoritmalar: Negatif Seçim Algoritması, Klonal Seçim Algoritması
| | | Hafta 14 | Proje Sunumları (2. Arasınav) | | | Hafta 15 | Modern ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Optimizasyon Teknikleri: Pekiştirmeli Öğrenme (RL) Tabanlı Optimizasyon, OPTUNA | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes, Jason Brownlee, Creative Commons, 2011(438 sayfa), ISBN: 978-1-4467-8506-5 | | | 2 | Swarm Intelligence and Bio-Inspired Computation Theory and Applications, Xin-She Yang, Zhihua Cui, Renbin Xiao, Amir Hossein Gandomi, and Mehmet Karamanoglu, Elsevier, First edition 2013(420 sayfa) | | | 3 | Theory and New Applications of Swarm Intelligence, Edited by Rafael Parpinelli and Heitor S. Lopes, InTech, 2012(204 sayfa), ISBN 978-953-51-0364-6 | | | 4 | Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Derviş Karaboğa, Nobel Yayın Dağıtım, 2004 (199 sayfa). | | | |
| 1 | Nature-inspired Metaheuristic Algorithms, Xin-She Yang, Luniver Press, 2010 (160 sayfa). | | | 2 | Engineering Optimization: An Introduction with Metaheuristic Applications, Xin-She Yang, Wiley Press, 2010 (347 pages). | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 2 | 30 | | Ödev | 14 | | 1 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 7 | 14 | 98 | | Arasınav için hazırlık | 6 | 2 | 12 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Proje | 3 | 9 | 27 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 6 | 2 | 12 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 195 |
|