DERS ADI

: Evrimsel Hesaplama Yöntemleri

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
CSE 5002 Evrimsel Hesaplama Yöntemleri SEÇMELİ 3 0 0 9

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. ZERRİN IŞIK

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans
Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans
Biyomedikal Teknolojiler Yüksek Lisans (İng)
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Bütünleşik Doktora
Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)
Bilgisayar Mühendisliği Bütünleşik Doktora
Bilgisayar Mühendisliği Doktora

Dersin Amacı

Bu kurs biyolojik sistemlerin nasıl veri sakladıkları ve işledikleri konusunda öğrencilerin bilgi ve beceri kazanmalarını hedefler. Bu beceriler arasında Evrim ve onun ürünlerinin hesaplama biliminin temel kavramları ile ilişkilendirilmesi, biyolojik bazı süreçlerin tanımlananarak bu süreçlerden mühendislik ürünlerinin çıkarılması bulunmaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Hesaplama biliminin temeli olarak Evrim
2   Biyolojik sistemlerde bilgi akışı ve transferi
3   Biyolojik birim ve süreçler ile hesaplama kavramlarının karşılaştırılması
4   Biyolojik hesaplama modelleri
5   Biyolojik hesaplama kavramlarından algoritma ve sistemlerin tanımlanması

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Biyolojik kavramlar; Evrim, Hücre, DNA, RNA, Protein, Nöron
2 Biyoelektriğe giriş
3 Biyoelektrik potansiyel ve akım
4 Hücre ağları ve biyolojik bilgi akışı
5 Nöral ağlar ve Biyolojik bilgi işleme modelleri
6 Cochlear impalntosyonu, sesin biyolojik olarak işlenmesi
7 DNA ve Genetik
8 DNA temelli hesaplama
9 Hesaplama teorisi
10 Moleküler (kimyasal) bilgisayarlar
11 Makina öğrenmesi ve biyolojik öğrenme
12 Beyin : Biyolojik hesaplamanın temeli
13 Beyin : Fonksiyonel alanlar, Biyolojik Bilgisayarlar (ex-vivo)
14 Gözden geçirme

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Yardımcı Kitaplar:
Lamm Ehud, Unger Ron., Biological Computation, Chapman and Hall, 2011.
Plonsey, Robert., Barr Roger C. Bioelectricity A Quantitative Approach, Kluwer
Publications, 2000.
Pevsner, Jonathan. Bioinformatics and Functional Genetics, Wiley-Liss, 2003.
Amos, Martyn. Theoretical and Experimental DNA Computation, Springer-Verlag, 2005.
Koza, John R. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural
Selection, The MIT Press, 1992.
Goldberg, David. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning,
Addison-Wesley, 1989.
Diğer: Lecture Notes,problem sets.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Teorik dersler, problem kümeleri, evde bağımsız çalışmalar ve projeler

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 PRJ PROJE
2 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU PRJ * 1


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Süleyman Sevinç, 17403

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlk derste duyurulacaktır.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 13 3 39
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 7 91
Vize Sınavına Hazırlık 2 10 20
Final Sınavına Hazırlık 1 15 15
Diğer Kısa Sınavlara Hazırlık 3 3 9
Ödev Hazırlama 4 4 16
Kitap Okuma 3 7 21
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 2 2 4
Diğer Kısa Sınav 3 3 9
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 226

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11
ÖK.134555
ÖK.233555
ÖK.345555
ÖK.445555
ÖK.545555