Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİ - II	Üçüncü Düzey	SHA 548		2	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	YRD.DOÇ. DR. NURCAN SARIKAYA BAŞTÜRK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Yok
Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze eğitim verilir. Bu ders haftada 3 saat teorik ders verilmek üzere düzenlenmiştir.
Dersin Amacı	Esnek hesaplama yöntemleri uygulamaları hakkında bilgi edinilmesini sağlamak.
Dersin Tanımı	Bu ders temel seviyede esnek hesaplama yöntemleri uygulamaları bilgilerini içermektedir.

Dersin İçeriği

1	Esnek hesaplama yöntemleri uygulamalarında MATLAB kullanımı;
2	Esnek hesaplama yöntemleri uygulamalarında MATLAB kullanımı;
3	Yapay sinir ağları uygulamaları;
4	Yapay sinir ağları uygulamaları;
5	Bulanık mantık sistemleri uygulamaları;
6	Bulanık mantık sistemleri uygulamaları;
7	Genetik algoritma uygulamaları;
8	Karınca koloni algoritması uygulamaları;
9	Tavlama benzetimi algoritması uygulamaları;
10	Tabu araştırma algoritması uygulamaları;
11	Parçacık sürüsü optimizasyon algoritması uygulamaları;
12	Diferansiyel gelişim algoritması uygulamaları;
13	Yapay bağışıklık algoritması uygulamaları;
14	Yapay arı koloni algoritması uygulamaları;
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Bu ders sonunda öğrenci esnek hesaplama yöntemleri uygulamaları hakkında giriş seviyesinde temel bilgileri edinir.
2	-
3	-
4	-
5	-
6	-
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	2	28
Ödevler	14	2	28
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	15	15
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	15	15
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	15	15
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	14	3	42
Toplam iş yükü			189
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	100
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
Yarıyıl içi toplam		100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Yapay Sinir Ağları, Yazar: Prof. Dr. Çetin Elmas; Bulanık Mantık Denetleyiciler, Yazar: Prof. Dr. Çetin Elmas; Yapay Zeka, Yazar: Vasif Vagifoğlu Nabiyev; MATLAB, Yazar: İbrahim Yüksel
Yardımcı Kaynaklar	Ders Notları

Ders İle İlgili Dosyalar