MECH611 - Bursa Teknik Üniversitesi

Bursa Teknik Üniversitesi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Makine Mühendisliği Doktora
MECH611
Artifical Intelligence and Heuristic Algorithm in Mechanics
Yarıyıl
Kodu
Adı
2
MECH611
Artifical Intelligence and Heuristic Algorithm in Mechanics
T+U
Kredi
AKTS
3
3
6,50
Dersin Dili:
İngilizce
Dersin Düzeyi:
Doktora
Dersin Staj Durumu:
Yok
Bölümü/Programı:
Makine Mühendisliği Doktora
Dersin Türü:
Seçmeli
Dersin Amacı:
Bu dersin amacı, öğrencilerin sezgisel algoritmalarla ilgili konularda mühendislik uygulamalarıyla bilgilendirilmelerini sağlamaktır.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Yapay zeka optimizasyon algoritmaları ve uygulamaları
Ön Koşulları:
Dersin Koordinatörü:
Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ
Dersi Veren:
Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ
Dersin Yardımcıları:
Dersin Kaynakları
Ders Notları
Kaynakları
Dökümanlar
Ödevler
Sınavlar
:
:
:
:
:
Heuristic Search: Theory and Applications, Stefan Schroedl, Stefan Schroedl,Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Derviş Karaboğa, Nobel Yayın Dağıtım ,Applied
Optimization: Formulation and Algorithms for Engineering Systems by Ross Baldick
Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler
Mühendislik Bilimleri
Mühendislik Tasarımı
Sosyal Bilimler
:
:
:
:
100
Eğitim Bilimleri
Fen Bilimleri
Sağlık Bilimleri
Alan Bilgisi
:
:
:
:
Ders Konuları
Hafta
Konu
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Yapay zeka ve Sezgisel algoritmalara giriş
Genetik algoritmalar
Genetik algoritmalar ve uygulama örnekleri
Parçacık sürüsü algoritması
Parçacık sürüsü algoritması ve uygulama örnekleri
Diferensiyel gelişim algoritması
Diferensiyel gelişim algoritması ve uygulama örnekleri
Yapay bağışıklık sistemi algoritmaları
Yapay bağışıklık sistemi algoritmaları ve uygulama örnekleri
Arı kolonisi algoritması
Arı kolonisi algoritması ve uygulama örnekleri
Armoni arama algortiması
Armoni arama algortiması ve uygulama örnekleri
Projelerin sözlü sunumu
Ön Hazırlık
Dökümanlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
Sıra No
Açıklama
Ö01
Ö02
Ö03
Sezgisel algoritmaları ve yapay zekayı anlayabilme
Sezgisel algoritmaları kullanarak mühendislik problemlerini çözebilme,
Bir sezgisel algoritma projesini sunabilme
Programın Öğrenme Çıktıları
Sıra No
Açıklama
P04
P05
P03
P01
P02
Matematik bilim ve mühendislik hakkında yeterli bilgiye sahip olma ve bu bilgiyi makine mühendisliği problemlerini modellemek ve çözmek üzere kullanma yeteneği
Bilimsel metotları ve mevcut sınırlı bilgiyi kullanarak yeni bilgi üretme yeteneği
Sosyal ve bilimsel sorumlulukların farkında olma, veri toplama, değerlendirme ve yayımlama evrelerinde ahlaki kurallara bağlı kalma
Makine mühendisliği problemlerini çözmek üzere modern teknikleri uygulama ve geliştirme yeteneği
Makine mühendisliği alanındaki gelişmeleri takip etme, Makine Mühendisliği ve ilgili alanlarla ilgili çalışmaların sonuçlarını anlama, açıklama ve bunları yazılı ve sözlü olarak açık bir şekilde ulusal ve
uluslararası toplantılarda sunabilme becerisi
Değerlendirme Ölçütleri
AKTS Hesaplama İçeriği
Yarıyıl Çalışmaları
Sayısı Katkı
Sayısı
Süresi
Toplam İş Yükü Saati
Ders Süresi
14
3
42
Sınıf Dışı Ç. Süresi
15
5
75
Ödevler
3
15
45
%0
Sunum/Seminer Hazırlama
0
0
0
0
%0
Ara Sınavlar
1
3
3
Proje
0
%0
Uygulama
0
0
0
Yaryıyıl Sonu Sınavı
1
%50
Laboratuvar
0
0
0
Proje
0
0
0
Yaryıyıl Sonu Sınavı
1
3
3
Ara Sınav İçin Çalışma Süresi
0
0
0
Yarıyıl Sonu Sınavı İçin Çalışma Süresi
3
9
27
Ara Sınav
1
%30
Kısa Sınav
0
%0
Ödev
3
%20
Devam
0
Uygulama
Toplam
%100
Etkinlik
Toplam İş Yükü
AKTS Kredisi
Dersin Öğrenme Çıktılarının Programın Öğrenme Çıktılarına Katkıları
Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok yüksek
P01 P02 P03 P04 P05
Tüm
4
4
5
3
4
Ö01
5
4
4
5
5
Ö02
3
5
3
2
4
Ö03
4
2
5
3
3
195
6