ANKARA HACI BAYRAM VELİ ÜNİVERSİTESİ DERS TANIMLAMA FORMU Dersin Kodu ve Adı Nicel Araştırma Yöntemleri
Dersin Yarıyılı 2.Yarıyıl
Dersin Katalog Tanımı (İçeriği) Temel Ders Kitabı
Yardımcı Ders Kitapları Hamdy A. Taha, “Yöneylem Araştırması”, (Çeviren) Ş. Alp Baray, Şakir Esnaf, Literatür Yayıncılık, 2000.
Dersin Kredisi (AKTS) 7.0
Dersin Önkoşulları Bu dersin önkoşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Ders Devam Durumu Derse devam zorunluluğu bulunmaktadır.
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Dili Türkçe
Dersin Amacı ve Hedefi Modern sistemlerin bulanık mantık teorisi ile modellenmesi ile, yeni gelişmelere uyum sağlayabilecek bir alt yapı oluşturulmak istenmektedir. Genetik algoritmalar, programlama ve makine öğreniminin temellerinin bilinmesidir.
Dersin Öğrenim Çıktıları
Dersin Veriliş Biçimi Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
Dersin Haftalık Dağılımı
1. Bulanık mantiğın tarihçesi, bulanık küme teorisi ve uygulamalar 2. Bulanık küme işlemleri
3. Bulanık ilişkiler, hesaplamalar, grafikler ve ilişkiler 4. Bulanık sayılar ve bulanık fonksiyonlar 5. Geleneksel ve klasik bulanık kontrol ve uzman sistemleri 6. MATLAB ile bulanık mantık uygulamaları 7. MATLAB ile bulanık mantık uygulamaları 8. Ara sınav
9. Genetik algoritmalara giriş 10. Genetik algoritmanın programlanması
11. Makine öğreniminin temelleri ve çğrenme sistemlerinde rasgelelik 12. Şema teorisi ve ağaç temelli genetik programlama 13. MATLAB ile genetik algoritma uygulamaları 14. Sezgisel yöntemler
15. MATLAB ile sezgisel yöntem uygulamaları 16. Final Sınavı
Öğretim Faaliyetleri
Haftalık teorik ders saati Haftalık uygulamalı ders saati Okuma Faaliyetleri İnternetten tarama, kütüphane çalışması Materyal tasarlama, uygulama Rapor hazırlama Sunu hazırlama Sunum
Ara sınav ve ara sınava hazırlık Final sınavı ve final sınavına hazırlık
Değerlendirme Ölçütleri
Sayısı Toplam Katkısı (%)
Ara sınav 1 30
Ödev/Sunum 1 20
Uygulama/Staj 0 0
Projeler 0 0
Pratik 0 0
Kısa Sınav 0 0
Dönem İçi Başarıya Oranı (%) 1 50
Finalin Başarıya Oranı (%) 1 50
Devam Durumu
Dersin İş Yükü
ETKİNLİKLER SAYISI (HAFTA) SÜRESİ (SAAT) TOPLAM İŞ YÜKÜ
Teorik Ders Süresi 14 3 42
Uygulamalı Ders Süresi 14 2 28
Okuma Faaliyetleri 14 1 14
Kütüphane Çalışması ve İnternetten Tarama 14 1 14
Materyal Tasarlama ve Uygulama 0 0 0
Uygulama/Staj 0 0 0
Proje (Hazırlık ve varsa Sunum Süresi Dahil) 14 1 14
Rapor (Hazırlık ve varsa Sunum Süresi Dahil) 0 0 0
Sunum Hazırlama 1 20 20
Sunum Yapma 1 3 3
Ara Sınav ve Sınava Hazırlık (Quiz veya Kısa Sınav Dahil) 1 20 20
Final Sınavı ve Sınava Hazırlık 1 20 20
Diğer 0
Toplam İş Yükü 175
Toplam İş Yükü/25 7.00
AKTS KREDİSİ 7.0
1 Alanında teorik ve uygulama açısından mesleki uzmanlık ve beceriye sahip olma ve alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme. 4 2 Alanında toplumsal bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket edebilme, kazandığı bilgi ve becerileri sorumluluk ilkelerine uygun olarak sosyal ve çalışma hayatında uygulayabilme. 3 3 Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgilere dayanarak karşılaştığı güncel soruna ilişkin uygun ekonometrik ve istatistik yöntemlerini seçme, kullanma ve değerlendirme becerisine sahip olma. 4 4 Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme ve disiplinler arası ve disiplin içi çalışmalarda verimli sonuçlara ulaşabilmek için takımla çalışma becerilerine sahip olma. 3
5 Kurum ve kuruluşların projelerini planlama, yönetme ve alanında bağımsız çalışmaları yürütebilecek araştırma yöntem bilgisine sahip olma. 3
6 İleri düzeyde ekonometri ve istatistik paket programlarını kullanabilme. 5
7 İş hayatında bilişim teknolojileri ile ilgili konularda beceri sahibi olma. 3
8 Analitik düşünme, araştırma yapabilme ve araştırma yöntemlerini kullanarak sorunlara bilimsel çözümler getirebilecek niteliklere sahip olma. 4
9 Yöneylem Araştırması ile ilgili terimleri ve temel teorileri kavrama, uygulama ve değerlendirme becerisine sahip olma. 5
10 Yöneylem Araştırması alanlarında teorik ve uygulama açısından mesleki uzmanlık ve beceriye sahip olma. 4
Doç. Dr. Ayşe YILDIZ
1. Radim Belohlavek and George J. Klir (2011). Concepts and Fuzzy Logic , MIT Press.
2. D. Goldberg, (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, AddisonWesley.
1. Bulanık mantık teorisini kavrayabilme
2. Bulanık mantık sistemlerinin MATLAB ile uygulamalarını yapabilme 3. Genetik algoritma, programlama ve makine öğreniminin temellerini kavrama
Ders Çıktıları ile Program Çıktıları Arasındaki Katkı Düzeyi
Dersi Verecek Öğretim Elemanı ve İletişim
Bilgileri [email protected]
