VBM622 - ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİ | VBM622 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Önkoşul(lar)-var ise | Yok | |||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Diğer: Yüz yüze öğretim, bilgisayar laboratuvarı çalışması, bireysel çalışma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Öğr.Gör. Dr. Çağdaş Hakan Aladağ | |||||
| Dersin amacı | Öğrencilere esnek hesaplama yöntemlerini gerçek hayat problemleri için etkili bir biçimde kullanmayı öğretmektir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | 1. Esnek hesaplama tanımı 2. Esnek hesaplama yöntemlerinin yapısı 3. Esnek hesaplama yöntemleri kullanım alanları 4. İstatistikte esnek hesaplama yöntemlerinin kullanılması 5. Çeşitli esnek hesaplama yöntemleri 6. Melez yaklaşımlar 7. Gerçek hayat problemleri için esnek hesaplama yaklaşımları üretme | |||||
| Kaynaklar | Ç.H. Aladağ, Tamsayılı Programlamaya Giriş, Ekin Yayınevi, ISBN 978-605-4301-79-9, 2010. R.A. Aliev, Soft Computing & Its Applications, World Scientific Publishing Company, 2001. A. Celikyilmaz, I.B. Turksen, Modeling uncertainty with fuzzy logic, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2009. G. Süleyman, E. Eğrioğlu ve Ç.H. Aladağ, Tek Değişkenli Zaman Serileri Analizine Giriş, Hacettepe Üniversitesi yayınları, ISBN 978-975-491-242-5, 2007. D.K. Pratihar, Soft Computing, Alpha Science Intl Ltd, 2007. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | 1.1 Esnek hesaplama nedir? 1.2 Neden esnek hesaplama? |
| 2. Hafta | 1.3 Problem çözme sanatı2.1 Sezgisel yöntemlerin temel kavramları |
| 3. Hafta | 2.2 Tabu arama algoritması |
| 4. Hafta | 2.3 Tavlama benzetimi |
| 5. Hafta | 2.4 Genetik algoritmalar |
| 6. Hafta | Ara sınav |
| 7. Hafta | 3.1 Yapay sinir ağları |
| 8. Hafta | 3.2 Modellemede yapay sinir ağları |
| 9. Hafta | 4.1 Bulanık mantık |
| 10. Hafta | 4.2 Bulanık sistemler |
| 11. Hafta | 4.3 İstatistikte bulanık mantık temelli yöntemler |
| 12. Hafta | Ara sınav |
| 13. Hafta | 5.1 Melez yaklaşımlar |
| 14. Hafta | 5.2 Esnek hesaplama algoritmaları |
| 15. Hafta | 5.3 Gerçek hayat problemleri çözümünde esnek hesaplama yöntemleri |
| 16. Hafta | Final sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 8 | 15 |
| Sunum | 2 | 20 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 2 | 35 |
| Genel sınav | 1 | 30 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 12 | 70 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 30 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 13 | 3 | 39 |
| Laboratuvar | 13 | 3 | 39 |
| Uygulama | 10 | 2 | 20 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 12 | 6 | 72 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 2 | 10 | 20 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 8 | 5 | 40 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 2 | 13 | 26 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 14 | 14 |
| Toplam İş Yükü | 61 | 56 | 270 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Veri ve Bilgi Mühendisliği (VBM) hakkında detaylı bilgi sahibidir. | X | ||||
| 2. Soyutlama, karmaşıklık, güvenlik, koşut zamanlılık, yazılım süreçleri gibi ortak kavramlara hakimdir ve uzmanlığını bilişim sistemlerinin etkili biçimde tasarlanması, geliştirilmesi ve yönetilmesinde uygular. | X | ||||
| 3. Teori ve pratiğin etkileşimini ve aralarındaki bağları anlar. | X | ||||
| 4. Farklı soyutlama ve detay seviyelerinde düşünebilme yetisine sahiptir; dar kapsamlı bir gerçekleştirmenin ötesine geçerek bir bilişim sisteminin farklı bağlamlarda ele alınabileceğini anlar. | X | ||||
| 5. Herhangi bir teknik veya bilimsel problemi kendi başına çözümler ve mümkün en uygun çözümü sunar; çözümün bütünlüğünü ve varsayımlarını açıkça anlatabilecek iletişim becerisine sahiptir. | X | ||||
| 6. Takım içinde verimli çalışabilme için gerekli olan becerileri edinmek adına sıradan bir ders projesine oranla daha büyük ölçekli bir projeyi tamamlar. | X | ||||
| 7. VBM alanının hızla geliştiğinin farkındadır. En son gelişmeleri takip eder, kariyeri boyunca öğrenir ve becerilerini geliştirir. | X | ||||
| 8. VBM uygulamalarına dair sosyal, yasal, etik ve kültürel hususların farkındadır ve mesleki etkinliklerini bunlarla uyumlu şekilde yürütür. | X | ||||
| 9. Farklı dinleyici kitlelerine yüz yüze, yazılı ya da elektronik olarak İngilizce ve Türkçe sözlü sunumlar yapabilir. | X | ||||
| 10. VBM geniş bir uygulama alanına sahip olduğunun ve fırsatların farkındadır. | X | ||||
| 11. VBM farklı alanlarla etkileşim halinde olduğunun bilincindedir, alan uzmanlarıyla iletişim kurabilir ve onlardan gerekli alan bilgisi öğrenebilir. | X | ||||
| 12. Araştırma problemi tanımlayabilir ve çözmek için bilimsel yöntemler kullanır. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek