• 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 BİL 4123 Esnek Hesaplama Teknikleri SEÇMELİ 2 2 0 5

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ÖVGÜ KINAY

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Esnek hesaplama teknikleri hakkında temel bilgilere sahip olma. 2   Genetik algoritmalar hakkında temel bilgilere sahip olma. 3   Evrimsel algoritmalar hakkında temel bilgilere sahip olma. 4   Sürü zekası algoritmaları hakkında temel bilgilere sahip olma. 5   Esnek hesaplamalı modeller oluşturabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Esnek hesaplama tekniklerine giriş 2 Tavlama benzetimi algoritması 3 Genetik algoritma 4 Genetik algoritma (devamı) 5 Evrimsel hesaplama 6 Genetik programlama 7 Makale incelemeleri - Proje sunumu 8 Konuların tekrarı 9 Sürü zekası 10 Parçacık sürü optimizasyonu 11 Karınca kolonisi algoritması 12 Karınca kolonisi algoritması (dvm) 13 Yapay arı kolonisi algoritması 14 Proje sunumu

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sınıf sunumu ve tartışma biçiminde öğretilecek. Öğretilen dersin yanı sıra, öğrencilere gruplar halinde sunumlar hazırlatılacak ve tartışmalı oturumlar şeklinde sundurulacaktır. Dersin bazı haftalarında, daha önce verilen ödev sonuçları tartışılarak pekiştirilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 OD Ödev 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.40 + OD * 0.20 + FN * 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU VZ * 0.40 + OD * 0.20 + BUT * 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

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 2 28 Uygulama 14 2 28 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 2 28 Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10 Final Sınavına Hazırlık 1 15 15 Ödev Hazırlama 2 10 20 Final Sınavı 1 2 2 Vize Sınavı 1 1 1 Proje Ödevi 2 2 4 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 136

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 PK.12 PK.13 ÖK.1 5 4 5 3 5 5 4 5 5 ÖK.2 5 5 5 2 5 4 5 5 ÖK.3 5 5 4 3 5 5 ÖK.4 5 5 3 3 2 2 5 5 ÖK.5 4 5 5 4 3 4 5