YAPAY ZEKA 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	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 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 yapay zeka mühendisliği konularında yeterli altyapıya sahiptir.
2)	Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için beraber kullanır.
3)	Mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer, bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçer ve uygular.
4)	Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz eder ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlar; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygular.
5)	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır.
6)	Deney tasarlar, deney yapar, veri toplar sonuçları analiz eder ve yorumlar.
7)	Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır.
8)	Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır.
9)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler.
10)	Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır.
11)	Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanır.
12)	Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; girişimcilik ve yenilikçilik konularının farkında olur ve çağın sorunları hakkında bilgiye sahiptir.
13)	Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir.
14)	Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği konularında bilinç; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalığa sahiptir.