| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Zeki Optimizasyon Yöntemleri | VBL5021 | 1 | 3 + 0 | 7,5 |
| Birim Bölüm | VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL |
| Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz Yüze |
| EBS Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Kadriye Nurdanay ÖZTÜRK (Yıl: 2025 - 2026) |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Bu dersi başarılı olarak tamamlayan öğrenci bir kaç farklı önemli zeki optimizasyon algoritmasını tanımalı, rastgelelik kullanan algoritmaları bilimsel bir yöntem ile karşılaştırabilmeli, konudaki son bilimsel gelişmelerin bir kısmından haberdar olmalı, kara-kutu optimizasyon problemlerini uygun gösterimler ve hedef fonksiyonları ile modelleyebilmeli ve optimizasyon yaparken aşılması gereken zorlukların farkında olmalıdır. |
| Ders İçeriği |
Türev temelli optimizasyon, tek-durumlu ve populasyon yöntemleri, zeki optimizasyon yöntemlerinin karşılaştırılması, optimzasyonda aşılması gereken zorluklar, çok-hedefli optimizasyon, karınca kolonisi optimizasyonu, dağıllım tahmini algoritmaları. |
| Ders Kaynakları |
Essentials of Metaheuristics, Sean Luke
An Introduction to Optimization, 4th Edition, Edwin K. P. Chong and Stanislaw H. Zak |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 3,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Zeki Optimizasyon Yöntemlerine Giriş | Ders |
| 2 | Matematik Tekrarı | Ders |
| 3 | Küme-Kısıtlı ve Kısıtsız Optimizasyonun Temelleri | Ders |
| 4 | Tek-Boyutlu Arama Yöntemleri | Ders |
| 4 | Tek-Boyutlu Arama Yöntemleri | Ders |
| 6 | Gradyen Yöntemleri | Ders |
| 7 | Newton Yöntemi | Ders |
| 8 | Global Arama Algoritmaları | Ders |
| 8 | Global Arama Algoritmaları | Ders |
| 10 | Optimizasyon Problemlerinin Modellenmesi | Ders |
| 11 | Optimizasyon ve Yapay Sinir Ağları | Ders |
| 11 | Optimizasyon ve Yapay Sinir Ağları | Ders |
| 13 | Yöntemlerin Karşılaştırılması | Ders |
| 13 | Yöntemlerin Karşılaştırılması | Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Öğrenci Konveks küme ve fonksiyonları öğrenecektir. | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
| Öğrenci Gradyen İniş yöntemini öğrenecektir. | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
| Öğrenci Newton yöntemini öğrenecektir. | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
| Öğrenci Eşlenik Sezgisel Optimizasyon yöntemlerini öğrenecektir. | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
| Öğrenci yöntemlerin karşılaştırılmasını öğrenecektir. | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
