Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
OPTİMİZASYON YÖNTEMLERİ VE PROGRAMLAMA Birinci Düzey HM 530 Seçmeli 7 3.00 3.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Ön Koşul Bulunmamaktadır.
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı Doç. DR. ÜMİT HALUK ATASEVER
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı YOK
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
Dersin Amacı Öğrencilere yapay zeka optimizasyon algoritmaları ile parametre optimizasyonu yapabilme kabiliyeti kazandırma
Dersin Tanımı Optimizasyon kavarmının anlaşılması, Konvansiyonel ve modern optimizasyon algoritmaları

Dersin İçeriği
1 Optimizasyon ve Temel Kavramlar
2 Genetik Algoritma
3 Genetik Algoritma ile Uygulamalar
4 Diferansiyel Gelişim Algoritması
5 Diferansiyel Gelişim Algoritması ile Uygulamalar
6 Yapay Arı Kolonisi Algoritması
7 Yapay Arı Kolonisi Algoritması ile Uygulamalar
8 Diferansiyel Arama Algoritması
9 Diferansiyel Arama Algoritması ile Uygulamalar
10 Geri-İzleme Arama Algoritması
11 Geri-İzleme Arama Algoritması ile Uygulamalar
12 Optimizasyon Algoritmaları ile Görüntü İşleme Uygulamaları
13 Optimizasyon Algoritmaları ile Görüntü İşleme Uygulamaları
14 Optimizasyon Algoritmaları ile Mesleki Uygulamalar
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Yapay zeka optimizasyon algoritmaları hakkında detaylı bilgiler.
2 Parametre optimizasyonu gerektiren problemlerin çözümünde yapay zeka optimizasyon algoritmalarının kullanımı.
3 ------
4 -----
5 -----
6 -----
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Matematik, fen bilimleri ve harita mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.
2 Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 2 28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 5 2 10
Ödevler 2 5 10
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 5 5
Laboratuvar 4 2 8
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 5 5
Yarıyıl sonu sınavı 1 1 1
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     69
AKTS     3.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 2 10
Yarıyıl içi toplam   50
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   50
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   50
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Karaboğa Derviş, Yapay Zerka Optimizasyon Algoritmaları,Nobel Dağıtım
Yardımcı Kaynaklar ----

Ders İle İlgili Dosyalar