REKLAMCILIK
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
MBG4059	Biyoinformatikte İşlemsel Yöntemler	Bahar	3	0	3	6

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi CEMALETTİN BEKPEN
Dersin Amacı:	Bu dersin amacı, biyoinformatikde kullanılan temel hesaplama yöntemleri ve biyoinformatikde önemli uygulamaları olup aynı zamanda biyoinformatik dışında da pek çok uygulaması olan küme algoritmalar hakkında bir anlayış kazandırmaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1. Nükleik asit ve protein dizilerinin modellenmesinde faydalı olan temel hesaplama modellerini tanır.
2. Çeşitli moleküler biyoloji verisinin analizi için yararlı algoritmaları tasarlar ve uygular.
3. Genetik Algoritma ve bunun biyoinformatik uygulamalarını tartışır.
4. Açgözlü Algoritmalar ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tartışır.
5. Gibbs örneklemesi ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tartışır.
6. Beklenti Maksimizasyonu ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tanır.
7. Saklı Markov modelleri ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tanır.
8. Bayesian ağlar ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tanımlar.
9. Grafikler ve bunun bunun biyoinformatik uygulamalarını tanımlar.

Dersin İçeriği

Bu ders, biyoinformatik uygulamalarda yaygın olarak kullanılan hesaplamalı yöntemler ve algoritmalar konusunda geniş bir alt yapı sağlayacaktır. Çeşitli mevcut yöntemler eleştirel olarak tarif edilecek ve her birinin güçlü ve kısıtlı yönleri ele alınacaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Hesaplama karmaşıklığı ve algoritma tasarım tekniklerine kısa bir giriş
2)	Kesin dizi arama algoritmaları
3)	Rabin-Karp algoritması, örüntü eşleştirme, soneki ağaçları
4)	Dinamik programlama elemanları, Manhattan turist problemi, k-band algoritması
5)	Yaklaşık dizge eşlemesi, böl ve fethet algoritmaları
6)	Branch ve bound araması
7)	Genetik Algoritma
8)	Açgözlü Algoritmalar
9)	Gibbs örneklemesi
10)	Beklenti Maksimizasyonu
11)	Saklı Markov modelleri
12)	Bayesian ağlar
13)	Grafikler
14)	Tekrar

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Haftalık ders notları iletilecektir. Weekly course notes will be provided.
Diğer Kaynaklar:	An Introduction to Bioinformatics Algorithms (Computational Molecular Biology), Neil Jones and Pavel Pevzner, MIT Press, 2004.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ödev	2	% 10
Projeler	1	% 15
Ara Sınavlar	1	% 25
Final	1	% 50
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 35
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 65
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	6	84
Sunum / Seminer	5	4	20
Ara Sınavlar	1	2	2
Final	1	2	2
Toplam İş Yükü			150

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Reklam ve marka iletişiminin serbest pazar ekonomisi içinde nasıl işlediğiniı anlamak için kitle iletişimi,tüketici davranışı,psikoloji,ikna,sosyoloji,pazarlama ve diğer ilişkili alanlarla ilgili teorik kavramları bu alana uygulayabilmek	2
2)	Reklam alanla ilgili teori,kavram, yöntem, araç ve fikirleri tartışabilmek ve yorumlayabilmek	2
3)	Bir reklam ajansı gibi yapılanarak, bir reklam kampanyasını ve marka stratejilerini araştırma, yaratma,kurgulama,yazma ve sunma becerilerini göstermek	2
4)	Çeşitli ürün ve hizmetlerle ilgili birincil ve ikincil veri araştırması yapabilmek	2
5)	Kitle iletişim araçlarının gelişimiyle beraber reklam tarihi ve reklamın bu pazardaki yerini kavrayacak bir anlayış geliştirebilmek	2
6)	Bir yabancı dili kullanarak Reklamcılık alanıyla ilgili bilgileri, teknikleri, yöntemleri, araştırmaları takip edebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B1)	2
7)	Reklam alanındaki uygulamalara yönelik uygulamalara ilişkin ortaya çıkan problemlere yönelik bireysel ya da takım olarak sorumluluk alabilmek	3
8)	Küresel ekonomi içinde reklamın kültürel, toplumsal, politik ve ekonomik olarak nasıl işlediğini kavramak	2
9)	Reklam alanının dinamiklerini yaratıcı ve eleştirel bakış açısıyla bütünsel bir biçimde anlayabilmek ve buna yönelik orjinal stratejiler geliştirebilmek	2
10)	Yazılı,basılı,görsel ve online basında yaratıcı reklam stratejileri geliştirebilmek ve aynı zamanda bu stratejileri farklı kültür ve medya kategorilerine nasıl entegre edebileceğini kavrayabilmek	2
11)	Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar programları ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanmak (“European Computer Driving Licence”, Advanced Level”)	2
12)	Öğrenme koşullarınının gerekliliklerini tanımlayabilmek ve gereğini yerine getirebilmek	2
13)	Reklamcılık mesleğinin gerektirdiği temel etik kuralları anlayabilmek ve uygulayabilmek	2