TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | EM0024 |
| Ad | Modern Sezgiseller |
| 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 | Türkçe |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. CENK ŞAHİN |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
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 | ||