Algılayıcılar, çok katmanlı algılayıcılar, yinelemeli sinir ağları, genetik algoritmalar, diferansiyel evrim, parçacık sürü zekâsı, karınca kolonisi optimizasyonu.

Dersin Amacı

Doğal sistemlerden esinlenen sinir ağları, evrimsel algoritmalar ve sürü tabanlı optimizasyon gibi hesaplamalı zeka tekniklerinin temellerini ve uygulamalarını öğrencilere tanıtmak. Bu ders, öğrencilerin biyolojik esinli hesaplama yaklaşımlarını kullanarak karmaşık problemleri modelleme, analiz etme ve çözme becerilerini kazanmalarını amaçlamaktadır.

Kaynakça

Kruse, R., Borgelt, C., Braune, C., Mostaghim, S., Steinbrecher, M., Klawonn, F., & Moewes, C. (2011). Computational intelligence. Vieweg+ Teubner Verlag.

Eiben, A. E., & Smith, J. E. (2015). Introduction to evolutionary computing. springer.

Öğrenme Çıktıları:

1. Hesaplamalı zekayı ve temel mekanizmalarını açıklayabilmek.

2. Verilen bir problem için en uygun hesaplamalı zeka yöntemini belirleyebilmek.

3. Hesaplamalı zeka yöntemlerini makine öğrenmesi ve optimizasyon problemlerine uygulayabilmek.

4. Hesaplamalı zeka algoritmaları için deneysel çalışmalar tasarlayabilmek.

Notlandırma:

• Ara Sınav %50
• Final Sınavı %50

Teslimler: Proje, Rapor

Tamamlayıcı ders: CENG 504, CENG 506