CENG548 Nature-Inspired Computing

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

Genel Bilgi

Kod CENG548
Ad Nature-Inspired Computing
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl . Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil İngilizce
Seviye Yüksek Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Doç. Dr. MUSTAFA ORAL


Dersin Amacı / Hedefi

Bu dersin temel amacı doğadan ilham alan hesaplamalı incelemeyi yapmaktır. yapay yaşamdaki yöntemler, evrimsel hesaplama ve ilgili alanlar üzerinde durularak İlgili temel hesaplama prensiplerini anlama.

Dersin İçeriği

Kavramsal Çerçeve tanımları, terminoloji, farklı paradigmalara giriş, öz-örgütlenme ve ortaya çıkma gibi temel kavramlar, tarihçe, genel bakış. Hücresel Otomata: temeller, özellikler, ortamlar, kendi kendini kopyalayan makineler, adaptasyon, uygulamalar. Çok Katmanlı Yapay Yaşam Dünyaları: Sürü, sürü zekası, karınca kolonisi optimizasyonu, Sinir Ağları: Genetik Algoritmalar: biyoloji, yöntem, varyantlar, uygulamalar; Genetik Algoritmalar: biyoloji, yöntem, çeşitler, uygulamalar; Evrim Stratejileri: yöntem, varyasyonlar, optimizasyon, Doğadan Esinlenen Hesaplamada İleri / Araştırma Konuları:

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

Nabiyev V. V., 2005 Yapay Zeka: Problemler, Yöntemler, Algoritmalar, Ankara (2. Baskı) 2 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 Tartışılan algoritmaları motive eden doğal olayları tanımlayabilir
ÖÇ02 Doğadan ilham alan algoritmaların güçlü yanlarını, zayıf yanlarını ve uygunluğunu anlar
ÖÇ03 Doğadan ilham alan algoritmaları optimizasyon, tasarım ve öğrenme problemlerine uygular.
ÖÇ04 NP zor ve hesaplama karmaşıklığının temel kavramlarını anlar


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. 3
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. 5
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. 5
PÖÇ05 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
PÖÇ06 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. 4
PÖÇ07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Öğrenme becerilerine sahip olur. 5
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. 2
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. 1
PÖÇ12 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Kavramsal Çerçeve tanımları, terminoloji, farklı paradigmalara giriş, öz organizasyon ve ortaya çıkış gibi temel kavramlar, tarihçe, genel bakış Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
2 Hücresel Otomatlar: temel bilgiler, özellikler, ortamlar, kendi kendini kopyalayan makineler, adaptasyon, uygulamalar Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
3 Çok Aracılı Yapay Yaşam Dünyaları: Sürü, sürü zekası, karınca kolonisi optimizasyonu Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
4 Neural Nets: Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
5 Genetik Algoritmalar 1: biyoloji, yöntem, çeşitler, uygulamalar Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
6 Genetik Algoritmalar 2: biyoloji, yöntem, çeşitler, uygulamalar Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
7 Evrim Stratejileri: yöntem, varyasyonlar, optimizasyon Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
8 Ara Sınav Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 eş-evrim, türleşme, yaratıcı evrimsel sistemler, ağ gösterimleri ve genetik işlemler, mekansal olarak dağılmış popülasyonlar Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
10 Gelişen Yapay Sinir Ağları Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Beyin Fırtınası
11 Doğadan İlham Alan Hesaplamada İleri / Araştırma Konuları: Orman Algoritması Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Beyin Fırtınası
12 Doğadan İlham Alan Hesaplamada İleri / Araştırma Konuları: Bakteriyel yiyecek arama optimizasyonu Algoritması (BFOA) Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Beyin Fırtınası
13 Doğadan İlham Alan Hesaplamada İleri / Araştırma Konuları: Ateşböceği Algoritması (FFA) Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Beyin Fırtınası
14 Doğadan İlham Alan Hesaplamada İleri / Araştırma Konuları: Çiçek Tozlaşma Algoritması (FPA) Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Beyin Fırtınası
15 Doğadan İlham Alan Hesaplamada İleri / Araştırma Konuları: Cuckoo Search Algorithm (CSA) Ders materyallerini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Beyin Fırtınası
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Proje sunumuna hazırlanma Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, Performans Değerlendirmesi
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Proje sunumuna hazırlanma Ölçme Yöntemleri:
Ödev, Proje / Tasarım, 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

Güncelleme Zamanı: 13.05.2024 03:07