ELEKTRONİK VE BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ - DR

Bu dersin amacı, biyolojik bağışıklık sisteminin işleyiş prensiplerinden esinlenen Yapay Bağışıklık Sistemleri (Artificial Immune Systems, AIS) yaklaşımını derinlemesine incelemek; bu alandaki temel teorileri, algoritmaları ve uygulamaları doktora düzeyinde aktarmaktır. Öğrencilerin AIS yöntemlerini matematiksel ve algoritmik boyutlarıyla anlamaları, AIS’i diğer doğadan esinlenen hesaplama yöntemleriyle (genetik algoritmalar, parçacık sürü optimizasyonu, yapay sinir ağları vb.) karşılaştırarak güçlü ve zayıf yönlerini değerlendirmeleri, aynı zamanda bilimsel araştırma ve uygulama alanlarında AIS tabanlı özgün çözümler geliştirebilmeleri hedeflenmektedir.

Bu ders, biyolojik bağışıklık sisteminin işleyiş prensiplerinden esinlenen Yapay Bağışıklık Sistemleri (Artificial Immune Systems – AIS) alanını kuramsal ve uygulamalı yönleriyle kapsamaktadır. Ders kapsamında; • Biyolojik temeller: Doğal ve adaptif bağışıklık sistemi, antijen–antikor etkileşimi, immün ağ teorisi, self–non-self ayrımı, tehlike teorisi. • Teorik altyapı: AIS’in matematiksel modelleri, formal tanımlar, bilgi işleme perspektifi. • Temel algoritmalar: Negatif seçim algoritması, klonal seçim algoritmaları, immün ağ modelleri, tehlike teorisine dayalı yöntemler. • Optimizasyon ve öğrenme: AIS’in optimizasyon, sınıflandırma, kümeleme, öznitelik seçimi ve makine öğrenmesi problemlerinde uygulanışı. • Disiplinler arası uygulamalar: • Siber güvenlik ve anomali tespiti • Biyoenformatik ve medikal teşhis sistemleri • Mühendislik, enerji ve endüstriyel hata tespiti • Robotik ve akıllı sistemler • Güncel yaklaşımlar: AIS’in derin öğrenme ve diğer sezgisel optimizasyon yöntemleri ile hibrit kullanımı, yeni araştırma alanları ve açık problemler. • Araştırma odaklı çalışmalar: Öğrencilerin literatürdeki güncel eğilimleri takip ederek özgün bir AIS tabanlı proje geliştirmeleri ve bilimsel rapor formatında sunmaları.