Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Bilişim Teknolojileri Yüksek Lisans Programı ( Tezsiz )
Ders Bilgileri
| EVRİMSEL HESAPLAMA VE PROGRAMLAMA | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kodu | Dönemi | Teori | Uygulama | Ulusal Kredisi | AKTS Kredisi |
| Saat / Hafta | |||||
| IT562 | Bahar | 3 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşulu Olan Ders( ler ) | Yok |
|---|---|
| Dili | Türkçe |
| Türü | Seçmeli |
| Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Öğretim Elemanı( ları ) | Yrd. Doç. Dr. Omid SHARİFİ |
| Öğretim Sistemi | Yüz Yüze |
| Önerilen Hususlar | Yok |
| Staj Durumu | Yok |
| Amacı | Dersin amacı öğrencilere biyolojik hesaplama ve silikon temelli hesaplama arasındaki benzerlikleri belirleme ve bu benzerliklerden çıkarılacak tasarımlama blgi ve becerilerini mühendislik sistemlerinin tasarlanmasına uygulanmasıdır. |
| İçeriği | Evrimsel hesaplama kavramlarına giriş Biyolojik nöral ağlar Yapay sinir ağları Yapay sinirağları algoritmaları Diğer öğrenme yöntemleri - Regrasyon Probabilistik öğrenme yöntemleri |
Dersin Öğrenim Çıktıları
| # | Öğrenim Çıktıları |
|---|---|
| 1 | Everimsel hesaplamanın ögelerini tanımlayabilmek |
| 2 | Biyolojik hesaplama temelleri ve matematiksel modelleri tanımlayabilmek |
| 3 | Biyolojik nöral ağlar ile iletişebilecek sistemler tasarlayabilmek |
| 4 | Hesaplama ile ilgili biyolojik süreçlerin tanımlanabilmesi |
| 5 | Biyolojik - silikon karma sistemlerinin tanımlanabilmesi |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| # | Konular | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
|---|---|---|
| 1 | Evrimsel hesaplama kavramlarına giriş | Anlatım, tartışma, sunum |
| 2 | Nöron, Aksiyon potansiyeli | Anlatım, tartışma, sunum |
| 3 | Biyolojik nöral ağlar | Anlatım, tartışma, sunum |
| 4 | Nöron ile iletişim : Mikro-elektrot yöntemi | Anlatım, tartışma, sunum |
| 5 | Nöron ile iletişim : Optogenetik | Anlatım, tartışma, sunum |
| 6 | Biyolojik ve algoritmiköğrenme modelleri | Anlatım, tartışma, sunum |
| 7 | Yapay sinir ağları | Exam |
| 8 | Yapay sinirağları algoritmaları | Anlatım, tartışma, sunum |
| 9 | Diğer öğrenme yöntemleri - Regrasyon | Anlatım, tartışma, sunum |
| 10 | Probabilistik öğrenme yöntemleri | Anlatım, tartışma, sunum |
| 11 | Biyolojik nöral ağların kültürlenmesi ve eğitilmesi | Anlatım, tartışma, sunum |
| 12 | Biyolojik nöral ağların mühendislik problemlerinin çözümünde kullanılması | Anlatım, tartışma, sunum |
| 13 | Nöro-transmitterler, öğrenme | Anlatım, tartışma, sunum |
| 14 | Biyolojik nöral ağlarda nesne temsili ve hesaplama algoritmaları | Anlatım, tartışma, sunum |
| 15 | ||
| 16 |
Resources
| # | Malzeme / Kaynak Adı | Kaynak Hakkında Bilgi | Referans / Önerilen Kaynak |
|---|
Ölçme ve Değerlendirme Sistemi
| # | Ağırlık | Çalışma Türü | Çalışma Adı |
|---|---|---|---|
| 1 | %40 | Ara Sınav | Ara Sınav |
| 2 | %60 | Son Sınav | Son Sınav |
Dersin Öğrenim Çıktıları ve Program Yeterlilikleri ile İlişkileri
| # | Öğrenim Çıktıları | Program Çıktıları | Ölçme ve Değerlendirme |
|---|---|---|---|
| 1 | Everimsel hesaplamanın ögelerini tanımlayabilmek | 1͵4͵13 | 1͵2 |
| 2 | Biyolojik hesaplama temelleri ve matematiksel modelleri tanımlayabilmek | 1͵3͵4͵13 | 1͵2 |
| 3 | Biyolojik nöral ağlar ile iletişebilecek sistemler tasarlayabilmek | 1͵3͵4͵7͵13 | 1͵2 |
| 4 | Hesaplama ile ilgili biyolojik süreçlerin tanımlanabilmesi | 1͵3͵4͵7͵13 | 1͵2 |
| 5 | Biyolojik - silikon karma sistemlerinin tanımlanabilmesi | 1͵3͵4͵7͵13 | 1͵2 |
İş Yükü Detayları
| # | Etkinlik | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| 2 | Sınıf Dışı Ders Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| 3 | Sunum ve Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| 4 | İnternette tarama, kütüphane ve arşiv çalışması | 0 | 0 | 0 |
| 5 | Belge/Bilgi listeleri oluşturma | 0 | 0 | 0 |
| 6 | Atölye | 0 | 0 | 0 |
| 7 | Ara Sınav için Hazırlık | 0 | 0 | 0 |
| 8 | Ara Sınav | 0 | 0 | 0 |
| 9 | Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| 10 | Ödev | 0 | 0 | 0 |
| 11 | Ara Proje | 0 | 0 | 0 |
| 12 | Ara Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| 13 | Son Proje | 1 | 30 | 30 |
| 14 | Son Uygulama | 1 | 6 | 6 |
| 15 | Son Sınav için Hazırlık | 0 | 0 | 0 |
| 16 | Son Sınav | 0 | 0 | 0 |
| 120 | ||||