• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS EKO 6067 YAPAY SİNİR AĞLARI VE GENETİK ALGORİTMALAR SEÇMELİ 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

Ekonometri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF.DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Doktora

Dersin Amacı

Dersin amacı, öğrencileri Yapay Sinir Aglari ve Genetik Algoritmalar hakkindaki guncel bilgilerden haberdar etmek, bu alandaki yeni gelişmeleri takip edebilme ve karsilastiklari problemlerinin çözümünde kullanabilme becerilerini geliştirmektir

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Yapay Sinir Aglari tekniklerinin temel prensiplerinin kavrayabilme. 2   Genetik Algoritma tekniklerinin temel prensiplerinin kavrayabilme. 3   Ogrenilen tekniklerin yoneylem arastirmasi problemlerinde arac olarak kullanabilme. 4   Yapay Sinir Aglari ve Genetik Algoritma tekniklerinin klasik yontemlerden farkini anlayarak ne zaman ise yarayabilecigini anlayabilme. 5   Bazi spesifik is yasami problemlerinde etkin cozumleri uretebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Ikili Genetik Algoritma 2 Genetik Algoritma Parametrelerinin Secilmesi 3 Surekli Parametrelere Sahip Genetik Algoritma 4 Alternatif Caprazlama ve Mutasyon Teknikleri 5 Matlab ile Genetik Algoritmalar Analizi 6 Gercek Sinir Aglarinin Yapisi 7 Yapay Sinir Aglarinin Olusturulmasi ve Ozellikleri 8 Vize haftası 9 Sosyal Bilimlerde Yapay Sinir Aglari 10 Geri Yayilim Algoritmasina Giris 11 Geri Yayilim Algoritmasina Devam 12 Karar Destek Vektorleri 13 Matlab ile Yapay Sinir Aglari Analizi 14 Matlab ile Yapay Sinir Aglari Analizi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

David E. Goldberg.Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison Wesley. 1989. Randy L.Haupt and Sue Ellen Haupt.Practical Genetic Algorithms. Wiley-Blackwell.2004. Jeff Heaton. Introduction to the Math of Neural Networks Heaton Research.2012. G David Garson. Neural Networks: An Introductory Guide for Social Scientists Sage Publications.1998.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım Metodu, İspat Metodu, Tartışma Metodu ve Problem Çözme Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA 3 YYS YARIYIL SONU SINAVI 4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + BUT* 0.40 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders anlatımı 13 3 39 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 3 39 Vize Sınavına Hazırlık 1 30 30 Final Sınavına Hazırlık 1 30 30 Final Sınavı 1 3 3 Vize Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 144

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 ÖK.1 1 ÖK.2 1 ÖK.3 1 ÖK.4 1 ÖK.5 1