ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ
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	Güz	3	0	3	6

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

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	English
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi ELIZABETH HEMOND
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)	Matematik, fen bilimleri ve Enerji Sistemleri Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
2)	Karmaşık Enerji Sistemleri Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3)	Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4)	Enerji Sistemleri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5)	Karmaşık Enerji Sistemleri Mühendisliği problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6)	Enerji Sistemleri Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7)	Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9)	Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; Enerji Sistemleri Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olma.
10)	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibi olma.
11)	Enerji Sistemleri Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalığa sahip olma.