• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS CSE 6008 Genetik Programlama SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. ZERRİN IŞIK

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği Bütünleşik Doktora (İngilizce) Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans (İngilizce) Bilgisayar Mühendisliği Doktora (İngilizce) Biyomedikal Teknolojiler Yüksek Lisans (İngilizce) İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Bütünleşik Doktora

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Standart Genetik Algoritmanın tanımlanabilmesi 2   Genetik Algoritma kullanarak verilen mühendislik problemine çözüm bulmak 3   Genetik Programlam ve LISP kullanarak verilen mühendislik problemine çözüm üretmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Evrim, Doğal Seçim, Genetik Algoritma, LISP 2 Genetik Algoritmalar için Temsil Sorunu 3 Genetik Programlama ve Örneklere Genel Bakış 4 Genetik Operatörler 5 Çözümlerin Kalitesi, Goodness of Fit Fonksiyonu 6 Genetik Algoritma tarafından üretilen çözümlerin kaliteleri 7 Optimizasyon ve Genetik Algoritma 8 Genetik Algoritmanın programlanması 9 Genetik Algoritmaların bazı uygulamaları 10 Genetik Algoritmalarda ileri operatörler 11 Paralelizm ve Genetik Algoritmalar 12 Genetik Algoritma ve Makina Öğrenmesi 13 Genetik Algoritma ve Makina Öğrenmesi uygulamaları 14 Gözden geçirme

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Teorik dersler, verilen problem kümelerine çözüm üretmek, evde gerçekleştirilen bağımsız çalışma, okuma ödevleri.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 PRJ PROJE 3 YSS YIL SONU SINAVI 4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.35 + PRJ * 0.15 + YSS * 0.50 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.35 + PRJ * 0.15 + BUT * 0.50

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

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 14 3 42 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 4 56 Vize Sınavına Hazırlık 2 10 20 Final Sınavına Hazırlık 1 10 10 Ödev Hazırlama 4 6 24 Sunum Hazırlama 2 10 20 Tasarım Projesi 1 20 20 Final Sınavı 1 2 2 Vize Sınavı 2 2 4 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 198

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 ÖK.1 4 5 4 5 ÖK.2 3 4 5 3 ÖK.3 3 5