GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9101076652009 | Optimizasyon Problemlerinin Çözümünde Yapay Zeka Teknikleri I | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 8,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Yapay zeka algoritmalarının temelleri ve Optimizasyon problemleri üzerine uygulanması.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Prof.Dr.Burak Ordin
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay zeka çözüm tekniklerinin öğrenilmesi |
| 2 | Sezgisel algoritmaların öğrenilmesi |
| 3 | Gerçek hayat problemlerinin yapay zeka algoritmalarıyla çözülmesinin öğrenilmesi |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
yok
Dersin İçeriği
Temel Kavramlar,Optimizasyon Problemlerinin sınıflandırılması,Sezgisel Algoritmalar, Isıl İşlem Algoritması, Tabu araştırma algoritması, Genetik Algoritmalar.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Temel Kavramlar ve Yapay Zeka ile İlgili Tanımlar | ||
| 2 | Optimizasyon Problemlerinin Sınıflandırılması-1 | ||
| 3 | Optimizasyon Problemlerinin Sınıflandırılması-2 | ||
| 4 | Sezgisel Algoritmalar | ||
| 5 | Isıl İşlem Algoritması-1 | ||
| 6 | Isıl İşlem Algoritması-2 | ||
| 7 | Isıl İşlem Algoritması-3 | ||
| 8 | Ara sınav | ||
| 9 | Isıl İşlem ile ilgili Örnek Uygulamalar | ||
| 10 | Tabu Araştırma Algoritması | ||
| 11 | Tabu Araştırma Algoritması ile ilgili Örnek Uygulamalar | ||
| 12 | Genetik Algoritma | ||
| 13 | Genetik Algoritma ile ilgili örnek uygulamalar | ||
| 14 | Genetik Algoritma ile ilgili güncel uygulamalar | ||
| 15 | Genetik Algoritma ile ilgili Güncel Uygulamalar ve 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
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 | 96 | 96 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 228 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 4 | |||||
| ÖÇ 2 | 4 | ||||||
| ÖÇ 3 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek