GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
İSTATİSTİKTE SEZGİSEL OPTİMİZASYON VE UYGULAMALARI/5551303
Dersin Adı: İSTATİSTİKTE SEZGİSEL OPTİMİZASYON VE UYGULAMALARI
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 7.5
Dersin Yarıyılı: 1 Dersin Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERS KATALOG TANIMI (İÇERİĞİ)
 -- TEMEL DERS KİTABI
 -- YARDIMCI DERS KİTAPLARI
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- DERSİN AMACI ve HEDEFİ
 -- DERSİN ÖĞRENİM ÇIKTILARI
Genel optimizasyon yöntemlerini bilir
Sezgisel optimizasyon kavramını bilir
Genetik algoritmayı bilir
Tavlama Benzetimi yöntemini bilir
Parçacık Sürü Optimizasyonu yöntemini bilir
Sezgisel optimizasyon yöntemlerini istatistik problemlerinin çözümünde kullanabilir

 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir
 --DERSİN HAFTALIK DAĞILIMI
1. Hafta  Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Optimizasyon tekrarı
2. Hafta  Doğrusal Programlama Yazılım Uygulamaları (Sınıflandırma Problemi için Doğrusal Programlama Yaklaşımı)
3. Hafta  Doğrusal Olmayan Programlama Yazılım Uygulamaları (Arama yöntemleri ile Regresyon Modeli Parametre Tahmini)
4. Hafta  Sezgisel Optimizasyon kavramı
5. Hafta  Tavlama Benzetimi
6. Hafta  Tavlama Benzetimi (En Çok Olabilirlik Fonksiyonu Optimizasyonu Uygulaması)
7. Hafta  Genetik Algoritma - ikili kodlama
8. Hafta  Genetik Algoritma - reel kodlama, Arasınav
9. Hafta  Genetik Algoritma (Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli Parametre Tahmini Uygulaması)
10. Hafta  Parçacık Sürü Optimizasyonu
11. Hafta  Parçacık Sürü Optimizasyonu (Kümeleme Analizi ile İlgili Yazılım Uygulaması)
12. Hafta  Yapay Sinir Ağları
13. Hafta  Proje Sunumları
14. Hafta  Proje Sunumları
15. Hafta  Final Sınavı
16. Hafta  --
 -- ÖĞRETİM FAALİYETLERİ
 -- DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
0
0
 Ödev
5
30
 Uygulama
0
0
 Projeler
1
20
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Dönemiçi Çalışmaların Yıliçi Başarıya Oranı (%)  
50
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
50
 -- DERSİN İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
3
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
 Okuma Faaliyetleri
14
3
42
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
14
3
42
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
10
3
30
 Sunu hazırlama
5
2
10
 Sunum
2
3
6
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
0
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
3
5
15
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
187
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.48
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. Lisans yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir ve derinleştirir.X
2
2. İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanır.X
3
3. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.X
4
4. İstatistik alanında edindiği yüksek lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. Bilimsel bir araştırma probleminin tanımlanmasından, raporlanmasına kadar ki tüm süreci gerçekleştirerek, sözlü, yazılı ve görsel olarak aktarır.X
6
6. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ve bilişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.X
7
7. Disiplinler arası çalışmalarda istatistik bilimini kullanabilme becerisine sahiptir.X
8
8. İstatistik literatürünü takip edebilecek bir yabancı dile sahiptir.X
9
9. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımlarını ve bilişim teknolojilerini, problemlerini çözecek şekilde araştırmalarında etkin olarak kullanır.X
10
10. İstatistik alanında edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken, toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.X
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
   (Prof. Dr. H. Hasan ÖRKCÜ)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
   (https://abs.gazi.edu.tr/hhorkcu)
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
   (hhorkcu@gazi.edu.tr)