GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9101076682009 | Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Yapay Zeka Teknikleri-II | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 8,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Yapay zeka algoritmaları, Optimizasyon problemleri üzerine uygulanması.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Prof.Dr.Burak ORDIN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Karınca kolonisi algoritmasının öğrenilmesi |
| 2 | Yapay bağışıklık algoritmasının öğrenilmesi |
| 3 | Diferansiyel gelişim algoritmasının öğrenilmesi |
| 4 | Öğrenilen teknikleri içeren hibrid algoritmaların birlikte kullanılmasının öğrenilmesi |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Karınca Kolonisi Algoritması, Yapay Bağışıklık Algoritması, Diferansiyel Gelişim Algoritması, Hibrid Algoritmalar.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Karınca Koloni Algoritması-1 | ||
| 2 | Karınca Koloni Algoritması-2 | ||
| 3 | Karınca Koloni Algoritması ile ilgili Örnek Uygulamalar | ||
| 4 | Yapay Bağışıklık Algoritması-1 | ||
| 5 | Yapay Bağışıklık Algoritması-2 | ||
| 6 | Yapay Bağışıklık Algoritması ile ilgili Örnek Uygulamalar | ||
| 7 | Diferansiyel Gelişim Algoritması-1 | ||
| 8 | Arasınav | ||
| 9 | Diferansiyel Gelişim Algoritması-2 | ||
| 10 | Diferansiyel Gelişim Algoritması ile ilgili Örnek Uygulamalar | ||
| 11 | Diferansiyel Gelişim Algoritması ile ilgili Güncel Uygulamalar-1 | ||
| 12 | Diferansiyel Gelişim Algoritması ile ilgili Güncel Uygulamalar-2 | ||
| 13 | Hibrid Algoritmalar | ||
| 14 | Hibrid Algoritmalar ile ilgili Örnek Uygulamalar | ||
| 15 | Öğrenci Sunumları | ||
| 16 | Yarıyıl sonu sınavı |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
•Stuart Russell and Peter Norvig, “Artificial Intelligence : A Modern Approach”, Prentice-Hall, 2003. •Patrick H. Winston, “Artificial Intelligence”, Addison-Wesley, 1992. •Reeves, C. R., Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems, McGraw-Hill, Maidenhead, UK, 1995. •Karaboğa, D., “Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları”, Atlas yayın dağıtım, 2004.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.
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
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 80 | 80 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 98 | 98 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 230 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 5 | 3 | 4 | |||
| ÖÇ 2 | 4 | 5 | 4 | 4 | |||
| ÖÇ 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | |||
| ÖÇ 4 | 4 | 5 | 4 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek