Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

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

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

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