Genel Bilgi
Kod | CENG007 |
Ad | Advanced Swarm Intelligence |
Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
Dönem | Bahar |
Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
AKTS | 6 AKTS |
Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
Eğitim Dil | İngilizce |
Seviye | Doktora Dersi |
Tür | Normal |
Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. MUSTAFA ORAL |
Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Endüstriyel, sosyal ve biyolojik sistemlerin modellenmesinde akıllı ajanlar hakkında bilgi sahibi olmak. Akıllı ajanların sürülerine dayanan simülasyon modellerini geliştirme becerisi kazanmak.
Dersin İçeriği
bireysel ajanların modellenmesi; Pasif parçacık ajanları sosyal ajanlar; Flok davranışı; Flok davranışı uygulamaları; Parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO); yol planlama uygulamaları. Yol planlama için PSO. Karınca kolonisi optimizasyonu (ACO) Arılar Koloni algoritması; Evrimsel Ajanlar (EA) ;Seçilen konular: çok amaçlı optimizasyon
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Russell, Stuart J. ; Norvig, Peter, 2003 , Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed. )
Notlar
Nilsson, Nils,1998 , Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 978-1-55860-467-4
Dersin Öğrenme Çıktıları
Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
---|---|
ÖÇ01 | Endüstriyel, sosyal ve biyolojik sistemlerin modellenmesinde akıllı ajanlar hakkında bilgi sahibi olur. |
ÖÇ02 | Karmaşık yüzeyli genel akıllı ajanların modellemesi hakkında bilgi sahibi olur. |
ÖÇ03 | Karmaşık yüzeyli sosyal ajanların modellenmesini bilme. |
ÖÇ04 | Karmaşık yüzeyli zeki ajanların öğrenilmesi hakkında bilgi sahibi olur |
ÖÇ05 | Karmaşık yüzeyli optimizasyon problemlerini çözmek için akıllı ajanları kullanma becerisine sahip olur |
ÖÇ06 | Akıllı ajan kümelerini temel alan simülasyon modelleri geliştirme becerisine sahip olur. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
---|---|---|---|
PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans düzeyinde kazanılan yetkinlikler temelinde Bilgisayar Mühendisliği temel alanında özgün çalışmalar için gerekli temeli sağlayan ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahiptir. | 4 |
PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | 3 |
PÖÇ03 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 4 |
PÖÇ04 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | 2 |
PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. | 3 |
PÖÇ06 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | 5 |
PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Öğrenme becerilerine sahip olur. | 3 |
PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 4 |
PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını Bilgisayar Mühendisliği alanındaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı veya sözlü olarak aktarır. | |
PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur. | 3 |
PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. | 4 |
PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
Haftalık Akış
Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
---|---|---|---|
1 | Derse giriş: Konuların temel kapsamı | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
2 | ajan sistemi modellemesi | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Beyin Fırtınası |
3 | sosyal ajanlar | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
4 | Parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
5 | Karınca kolonisi optimizasyonu (ACO) | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
6 | Arı Koloni Optimizasyonu | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
7 | Gri Kurt Algoritması | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
8 | Ara Sınav | Sınava hazırlık ve proje geliştirme | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev, Performans Değerlendirmesi |
9 | Seçilmiş konular: Sürü Zekasında Yeni Eğilimler | Ders materyallerini araştırma ve okuma | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama, Grup Çalışması, Beyin Fırtınası |
10 | Seçilmiş konular: Evrime Dayalı Algoritmalar | Ders materyallerini araştırma ve okuma | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama, Grup Çalışması, Beyin Fırtınası |
11 | Seçilmiş konular: Doğaya Dayalı Algoritmalar | Ders materyallerini araştırma ve okuma | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Beyin Fırtınası |
12 | Seçilen konular: Şekil yer tahsisi | Ders materyallerini araştırma ve okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Grup Çalışması, Beyin Fırtınası |
13 | Seçilen konular: çoklu robot görev dağılımı. | Ders materyallerini araştırma ve okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Beyin Fırtınası |
14 | Seçilmiş konular: çok robotlu yol planlama | Ders materyallerini araştırma ve okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Grup Çalışması, Beyin Fırtınası |
15 | Seçilen konular: Site Düzeni optimizasyonu | Ders materyallerini araştırma ve okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Grup Çalışması, Beyin Fırtınası |
16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Proje tasarımı ve sunum sınavına hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Proje / Tasarım, Performans Değerlendirmesi, Sözlü Sınav |
17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Proje tasarımı ve sunum sınavına hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Proje / Tasarım, Sözlü Sınav, Performans Değerlendirmesi |
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 |