EM0024 Modern Sezgiseller

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod EM0024
Ad Modern Sezgiseller
Yarıyıl . Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Yüksek Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. CENK ŞAHİN


Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerin sezgisel algoritmalarla ilgili konularda mühendislik uygulamalarıyla bilgilendirilmelerini sağlamaktır.

Dersin İçeriği

Tavlama Benzetimi, Tabu Arama, Genetik Algoritma, Differansiyel Gelişim Algoritması, Karınca Kolonisi, Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Algoritmaları

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

D.E. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning”.

Notlar

D.E. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning”.


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Sezgisel algoritmaları anlayabilme
ÖÇ02 Sezgisel algoritmaları kullanarak mühendislik problemlerini çözebilme
ÖÇ03 Bir sezgisel algoritma projesini sunabilme
ÖÇ04 Bir programlama dili yardımı ile sezgiselleri kodlayabilme ve sonuçlarını değerlendirebilme


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Endüstri Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yapar, alanla ilgili bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bu bilgiyi değerlendirir, yorumlayıp uygular. 4
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Endüstri Mühendisliğindeki güncel teknik ve yöntemler ve bunların sınırları için detaylı bilgi sahibi olmak 5
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Endüstri Mühendisliği alanındaki güncel değişiklikleri ve uygulamaları takip eder ve gerektiğinde bu yenilikleri inceler ve öğrenir. 5
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve kullanma 3
PÖÇ05 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirebilme/önerebilme, sistem, parça veya süreç tasarımları için yeni çözümler önerebilme yeteneğine sahip olma 3
PÖÇ06 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Endüstri Mühendisliği problemlerini tasarlayabilme, problemlerin çözümü için yeni yöntemler geliştirebilme ve uygulayabilme 4
PÖÇ07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Analitik modelleme ve deneysel araştırma kurma ve uygulama becerisi ve bu süreçte ortaya çıkan karmaşık konuları analiz etme/çözme 5
PÖÇ08 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Çok disiplinli takımlarda çalışma, liderlik rolü ve sorumluluk alma ve karmaşık problemlere çözümler geliştirme
PÖÇ09 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Sınırlı kaynakları kullanarak bilgiyi bilimsel metotlarla tamamlayabilme ve uygulayabilme becerisi ve kendi alanındaki bilgilerle çeşitli disiplinlerden gelen bilgileri bütünleştirebilme 3
PÖÇ10 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Sözlü ve yazılı iletişim için en az Avrupa Dil Portföyü B2 Düzeyi'nde yabancı dil kullanabilme
PÖÇ11 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Araştırma bulgularını ulusal ve uluslararası ortamlarda sözlü veya yazılı olarak sistematik ve açık bir şekilde sunabilme 2
PÖÇ12 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama
PÖÇ13 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Verilerin toplanması, yorumlanması ve duyurulması süreçlerinde ve mesleki etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri göz önünde bulundurma 3


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Modern Sezgisellere giriş Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
2 Tavlama benzetimi algoritması Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
3 Tavlama benzetimi algoritması, Uygulama örnekleri Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
4 Tabu arama algoritması Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Soru-Cevap, Anlatım
5 Tabu arama algoritması, Uygulama örnekleri Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
6 Genetik Algoritma Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
7 Genetik Algoritma,Uygulama örnekleri Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
8 Ara Sınav Dersr Notlarını okuma ve öğretilen konuları tekrar gözden geçirme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
9 Karınca kolonisi Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
10 Karınca koloni algoritmaları,Uygulama örnekleri Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
11 Diferensiyel gelişim algoritması Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
12 Diferensiyel gelişim algoritması,Uygulama örnekleri Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
13 Yapay Zeka Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
14 Makine Öğrenmesi Algoritmaları Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
15 Final Sınavı DersrNotlarını okuma ve öğretilen konuları tekrar gözden geçirme Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
16 Proje Sunumları Ders Notlarını okuma ve öğretilen konuları tekrar gözden geçirme Ölçme Yöntemleri:
Proje / Tasarım
17 Ödev Teslimleri Ders Notlarını okuma ve öğretilen konuları tekrar gözden geçirme Ölçme Yöntemleri:
Ödev


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 5 70
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 0 0 0
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 15 15
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 30 30
Toplam İş Yükü (Saat) 157
Toplam İş Yükü / 25 (s) 6,28
AKTS 6 AKTS