GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BMH732 | GENETİK ALGORİTMALAR VE PROGRAMLAMA | Seçmeli Ders Grubu | 4 | 8 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Genetik algoritmalar, programlama ve makine öğreniminin temelleri, arama stratejileri, matematiksel temeller, genler konularında bilgi sahibi olmak ve kodlayabilme yetilerini kazandırmaktır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Gökalp ÇINARER
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Temel optimizasyon kavramlarını anlar |
| 2 | Genetik algoritma operatörlerini anlar |
| 3 | Hibrit genetik algoritmaları anlar |
| 4 | Genetik algoritma çeşitlerini anlar |
| 5 | Alternatif algoritmaları anlar |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Python dilini kullanarak dili diğer dillerden ayıran özelleşmiş yapıları kullanmak ve kolaylıklarını öğrencilere kavratmak. Bunun için profilleme, tuning, özelleşmiş metin işlemleri, çalışma zamanı servisleri vb. konular gösterilecektir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Biyolojik yapılara giriş | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 2 | Biyolojik yapıların algoritmik analizi | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 3 | Programlama ve öğrenme algoritmalarının temelleri | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 4 | Makine öğrenmesi algoritmaları | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 5 | Genetik algoritmalar | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 6 | Genetik algoritmaların uygulanması | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 7 | Çizge algoritmaları (en kısa yol, en küçük kapsar ağaç) | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 8 | Çizge algoritmaları (en kısa yol, en küçük kapsar ağaç) | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 9 | Matematiksel temeller | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 10 | Arama algoritmaları | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 11 | Arama stratejileri | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 12 | Mikroskobik dinamik sistem modelleri | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 13 | Genetik programlama | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
| 14 | Ağaç temelli genetik programlama | Teorik ve Problem Çözme | Yoktur |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
[1] Genetic Algorithms, Goldberg, Dorling Kindersley Pvt Ltd., 2008. - Genetic Algorithms Concepts and Designs, Man, Kim-Fung, Tang, Kit Sang, Kwong, Sam, Springer, 1999. [2] Sivanandam, S. N., Deepa, S. N., Sivanandam, S. N., & Deepa, S. N. (2008). Genetic algorithms (pp. 15-37). Springer Berlin Heidelberg. [3] Mitchell, M. (1998). An introduction to genetic algorithms. MIT press.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 30 |
| Ev Ödevi | 2 | 70 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Uygulama Sınavı | 4 | 4 | 16 |
| Tartışma | 3 | 3 | 9 |
| Gözlem | 2 | 2 | 4 |
| Proje Sunma | 4 | 3 | 12 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 2 | 14 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 7 | 2 | 14 |
| Okuma | 2 | 2 | 4 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 118 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | ||
| ÖÇ 2 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | |||
| ÖÇ 3 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 3 | 5 | ||
| ÖÇ 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | ||
| ÖÇ 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek