Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Evrimsel ElektronikEHM540637.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Ortak Yüksek Lisans Programı (2. Öğretim)
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim, İngilizce)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimElektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüNihan Kahraman
Dersi Veren(ler)Herman Sedef
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıAkıllı sistemlerle, evrimsel algoritmalarla öğrenciyi tanıştırarak bu algoritmaları devre tasarımında kullanabilmeyi öğretmek
Dersin İçeriğiYapay Sinir Ağları, Yapay Arı Kolonisi, Genetik Algoritmalar ve Parçacık Sürü Optimizasyonu, Melodi Arama Algoritması gibi Akıllı algoritmalarla Devre Tasarımı
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Kahraman, N., Erkmen B., Yıldırım T, "Threshold Voltage Modeling Using Neural Networks", Neural Network World, Cilt: 19, No: 3/09, Sf: 255-262, 2009.
  • Kahraman, N., Yıldırım T., “Technology Independent Circuit Sizing for Standard Cell Based Design Using Neural Networks”, Digital Signal Processing, No:19, 2009
  • Odacıoğlu EC.,Kahraman N., Yıldırım T., “Two Stage Comparator Design with Artificial Neural Networks”, INISTA, International Symposium on INnovations in Intelligent SysTems and Applications, Istanbul, 2007, pg: 174-176
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Güncel evrimsel algoritmalar hakkında bilgi sahibi olmak
  2. Evrimsel algoritmaların kullanılabileceği sektörleri öğrenmek
  3. Elektronik Devre Tasarımında evrimsel algoritmaları kullanmak
  4. Devre tasarımında evrimsel algoritmaların karşılaştırmasını yapmak
  5. Öğrenciler evrimsel agoritmalar kullanarak devre optimizasyonlarında kendi modellerini oluşturabilirler

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Yapay Sinir AğlarıDers Kitabı
2Yapay Sinir Ağları ile devre optimizasyonuDers Kitabı
3Genetik Algoritmalar Ders Kitabı
4Genetik Algoritmalar ile devre optimizasyonuDers Kitabı
5Parçacık Sürü OptimizasyonuDers Kitabı
6Parçacık Sürü Optimizasyonu ile devre tasarımıDers Kitabı
7Melodi Arama AlgoritmasıDers Kitabı
8Melodi Arama Algoritması ile devre optimizasyon yöntemleriDers Kitabı
9Yıliçi 1
10Yapay Arı KolonisiDers Kitabı
11Yapay Arı Kolonisi ile devre optimizasyon yöntemleriDers Kitabı
12Yapay Sinir Ağları ile teknolojiden bağımsız devre tasarımıDers Kitabı
13Evrimsel Algoritmaların devre tasarımındaki yeri ve karşılaştırmalarDers Kitabı
14Evrimsel Algoritmalarla devre optimizasyonunda güncel gelişmeler-öğrenci seminerleriDers Kitabı
15Evrimsel Algoritmalarla devre optimizasyonunda güncel gelişmeler-öğrenci seminerleriDers Kitabı
16Final SInavı

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri110
Projeler330
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati153
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması152
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler324
Sunum / Seminer124
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)124
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)124
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok