YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
GEN4059 | Biyoinformatikte İşlemsel Yöntemler | Bahar | 3 | 0 | 3 | 6 |
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Öğretim Dili: | İngilizce |
Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
Dersin Seviyesi: | LİSANS |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi ELIZABETH HEMOND |
Opsiyonel Program Bileşenleri: | Bulunmuyor. |
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. |
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. |
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. |
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 |
Ders Notları / Kitaplar: | Relevant course notes or hand-outs will be supplied. |
Diğer Kaynaklar: | 1)An Introduction to Bioinformatics Algorithms (Computational Molecular Biology), Neil Jones and Pavel Pevzner, MIT Press, 2004. |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Ödev | 2 | % 10 |
Projeler | 1 | % 25 |
Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
Final | 1 | % 40 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 35 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 65 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | 98 |
Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
Final | 1 | 2 | 2 |
Toplam İş Yükü | 144 |
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. |