Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
İleri OptimizasyonBLM611337.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüOğuz Altun
Dersi Veren(ler)M. Fatih Amasyalı, Oğuz Altun
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersi tamamlayan bir öğrenci bir veya daha fazla değişkene sahip matematiksel fonksiyonların maksimizasyonu veya minimizasyonu, ek kısıtların olması durumu dahil, için gerekli yöntemleri öğrenmeli ve uygulayabilmelidir. Öğrenciler bir problemin tipini tanıyabilmeli ve uygun yöntemi seçebilmelidir.
Dersin İçeriğiTek-boyutlu optimizasyon yöntemleri, Çok-boyutlu optimizasyon yöntemleri, Gradyen İniş Yöntemi, Newton Yöntemi, Eşlenik İniş Yöntemi, Kısıtlamalı Optimizasyon, Makine Öğrenmesi için Optimizasyon
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Numerical Optimization 2. Baskı, Jorge Nocedal, Stephen J. Wright
  • Engineering Optimization: Theory and Practice, Singiresu S. Rao
  • Convex Optimization, Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe
  • Nonlinear Programming, 2. Baskı, D. Bertsekas
  • An Introduction to Optimization 4th Edition, Edwin K.P. Chong, Stanislaw H. Zak
  • Global Optimization Algorithms, Theory and Application 3rd Edition Version 2011 – 12 – 07, Thomas Weise
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci optimizasyon problemlerini belirli sınıflara ayırabilecektir.
  2. Öğrenci Gradyen İniş yöntemini kullanabilecektir.
  3. Öğrenci Newton yöntemini kullanabilecektir.
  4. Öğrenci Eşlenik Gradyen yöntemini kullanabilecektir.
  5. Öğrenci kısıtlı optimizasyon problemlerini çözebilecektir.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Giriş
2Lineer Cebir Tekrarı
3Kalkulus Tekrarı
4Konveks Kümeler ve Fonksiyonlar
5Eniyilik Şartları
6Tek-boyutlu Optimizasyon Yöntemleri
7Gradyen İniş Yöntemi
8Ara Sınav 1
9Newton Yöntemi
10Eşlenik Gradyen Yöntemi
11Quasi-Newton Yöntemleri
12Kısıtlı Öğrenme
13Global Optimization
14Proje Sunumları
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler130
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması135
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler137
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)137
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)147
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok