Doğal Hesaplama (COMPE 564) Ders Detayları

Transkript

1 Doğal Hesaplama (COMPE 564) Ders Detayları Ders Adı Doğal Hesaplama Ders Kodu COMPE 564 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Güz Ön Koşul Ders(ler)i Öğretim üyesinin kararı Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders Verilme Şekli Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri İngilizce Bilgisayar Mühendisliği Seçmeli Dersleri Fen Bilimleri Yüksek Lisans Yüz Yüze Anlatım Dersin Koordinatörü

2 Dersin Öğretmen(ler)i Dersin Asistanı Dersin Amacı Dersin Eğitim Çıktıları Dersin İçeriği Dersin amacı doğadan esinlenmiş hesaplama tekniklerini öğretmek ve bu yolla öğrenciye hesaplama ve optimizasyon temelli gerçek yaşam problemlerini çözebilme yeteneğini kazandırmaktır. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Tepe Tırmanma, Tavlama Benzetimi, Genetik Algoritmalar, Yapay Sinir Ağları, Sürü Zekası (örn. Karınca Kolonileri, Parçacık Sürü ) ve Yapay Bağışıklık Sistemleri gibi doğadan esinlenmiş hesaplama/optimizasyon teknikleri hakkında gereken bilgileri edinme. Bahsedilen doğadan esinlenmiş teknikleri iyileştirme/geliştirme. Bahsedilen doğadan esinlenmiş teknikleri pratik önemi olan gerçek yaşam problemlerine uygulama. Doğadan esinlenmiş hesaplama algoritmalarını kodlamak suretiyle yazılım geliştirebilme. Tarama Yoluyla Problem Çözme: Tepe Tırmanma, Tavlam Benzetimi; Yapay Sinir Ağları; Genetik Algoritmalar; Sürü Zekası (örn. Karınca Kolonileri, Parçacık Sürü ) ve Yapay Bağışıklık Sistemleri Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları HaftaKonular Ön Hazırlık 1 Doğal Hesaplamaya Giriş Bölüm 1 ve 2 (Ders Kitabı) 2 Doğal Hesaplamaya Giriş Bölüm 1 ve 2 (Ders Kitabı)

3 3 Tarama Yoluyla Problem Çözme: Tepe Tırmanma, Tavlam Benzetimi 4 Evrimsel Hesaplama: Genetik Algoritmalar 5 Evrimsel Hesaplama: Genetik Algoritmalar Bölüm 3 (Ders Kitabı) ve Kaynak #1 Bölüm 3 (Ders Kitabı) ve Kaynak #1 Bölüm 3 (Ders Kitabı) ve Kaynak #1 6 Yapay Sinir Ağları Bölüm 4 (Ders Kitabı) ve Kaynak #2 7 Yapay Sinir Ağları Bölüm 4 (Ders Kitabı) ve Kaynak #2 8 Sürü Zekası: Karınca Kolonisi 9 Sürü Zekası: Karınca Kolonisi 10 Sürü Zekası: Parçacık Sürü 11 Sürü Zekası: Parçacık Sürü Bölüm 5 (Ders Kitabı)ve Kaynak #3 Bölüm 5 (Ders Kitabı) ve Kaynak #3 Bölüm 5 (Ders Kitabı) Bölüm 5 (Ders Kitabı) 12 Yapay Bağışıklık Sistemleri Bölüm 6 (Ders Kitabı) 13 Yapay Bağışıklık Sistemleri Bölüm 6 (Ders Kitabı) 14 Yapay Bağışıklık Sistemleri Bölüm 6 (Ders Kitabı) 15 Gözden geçirme 16 Gözden geçirme Kaynaklar Ders Kitabı: 1. Leandro Nunes de Castro, Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms and Applications, Chapman & Hall/CRC, 2006, ISBN Diğer Kaynaklar: 1. S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice-Hall, 2003, ISBN:

4 2. J. Hertz, A. Krogh and R.G. Palmer, Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Wesley Publishing Company, 1991, ISBN: M. Dorigo and T. Stützle, Ant Colony Optimization, MIT Press, ISBN: Artificial Intelligence, Patrick H. Winston, Addison-Wesley, ISBN: Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Sayı Katkı Payı Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler 2 20 Sunum 1 20 Projeler - - Seminer - - Ara Sınavlar/Ara Juri 1 20 Genel Sınav/Final Juri 1 40 Toplam 5 100

5 Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı Toplam 100 Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi İleri düzey hesaplama ve/veya bilişim bilgilerini yazılım mühendisliği problemlerini çözmede uygulama becerisi.

6 2 Farklı teknolojiler, yazılım mimarileri ve yaşam-döngüsü yaklaşımları kullanarak çözümler geliştirmek. 3 Bir yazılım sistemini, bileşenini, sürecini veya programını, modern teknikler ve yazılım mühendisliği uygulamalarına yönelik mühendislik araçlarını kullanarak, tasarlama, gerçekleştirme ve değerlendirme becerisi. 4 Yazılım gereksinimlerini anlamak için, veri toplama, analiz etme ve yorumlama becerisi. 5 Yazılım projeleri üzerindeki çalışmalar kapsamında ortaya çıkan problemler üzerinde etkin sözlü ve yazılı iletişim ve kritik düşünme becerileri. 6 Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izlemede bilgiye erişim becerisi ve yazılım mühendisliği alanında bilimsel araştırma yapmak ve bir projeyi gerçekleştirmek. 7 Yazılım Mühendisliği ile ilgili profesyonel, hukuksal, sosyal ve sorumluluklar konularında anlayış. 8 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi. 9 Yazılım Mühendisliği çözümlerinin, karar verme boyutunda, küresel, sosyal ve hukuki boyutları üzerindeki etkisini anlamak. 10 Yazılım Mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standartlarının geliştirilmesi, benimsenmesi ve sürekli kullanımının desteklenmesi. ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü

7 Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj Alan Çalışması Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi Sunum/Seminer Hazırlama Projeler Ödevler Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi Toplam İş Yükü 224