Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Öğretim Metodu<br />
Öğrenciden İstenilen<br />
Gereklilikler<br />
Başarı Notunun<br />
Hesaplanması<br />
Önerilen Kaynaklar,<br />
Araç ve Gereçler<br />
Her konu için, teorik bilgiler verildikten sonra, bir takım sorunlar gösterilir ve<br />
çözülür.Konu tamamladıktan sonra öğrencilere ödevler verilir ve öğrencinin<br />
çözümünde zorlandığı kısımlar beraberce gözden geçirilir.<br />
Öğrencilerin soruları tahtada çözülerek cevaplanır.<br />
Öğrenci derslere devam etmek zorundadır ve derse gelmeden önce daha önceden<br />
işlenmiş olan konuları tekrar etmesi gerekmektedir. Her öğrenci verilmiş olan<br />
ödevleri çözmek zorundadır. Ödevlerinde karşılaştığı sorunlara açıklık getirmek<br />
için sorular sormalıdır.<br />
Öğrenci notunun son hali; ara sınavın % 40 ile final sınavın % 60 ının toplanarak<br />
hesaplanması ile bulunmaktadır. <strong>Yüksek</strong> <strong>Lisans</strong> programı dersini başarı ile<br />
geçebilmesi için minumum 70/100 (2.00, CC), Doktora program dersini başarı ile<br />
geçebilmesi için minimum 75/100 (2.50, CB) olması zorunludur.<br />
<strong>Lisans</strong>üstü programlarına derecelendirme sistemi 100 puan üzerindendir, ancak söz<br />
konusu derecelendirme sistemi uyarlanabilir ve kullanılabilir.<br />
Karaboga D. and Pham D.T.: Intelligent Optimisation Techniques. Springer Verlag,<br />
2000.<br />
Digital Design Principles and Practices, John F. Wakerly, Prentice Hall, New<br />
Jersey, 2001.<br />
Mihalewicz Z., and Fogel D., How to Solve It: Modern Heuristics Springer Verlag,<br />
1999<br />
Haftalara Göre Ders Planı<br />
Haftalar<br />
Konular<br />
1. Hafta Algılama ve tepki<br />
2. Hafta İşaret algılama ve yorumlama<br />
3. Hafta Optimizasyon problemlerinin sınıflandırılması<br />
4. Hafta Optimizasyon metodlarının sınıflandırılması<br />
5. Hafta Zeki optimizasyon ve arama algoritmaları<br />
6. Hafta Isıl işlem algoritması<br />
7. Hafta Tabu araştırma algoritması<br />
8. Hafta ARA SINAV<br />
9. Hafta Genetik algoritma<br />
10. Hafta Karınca koloni algoritması<br />
11. Hafta Yapay bağışıklık algoritması<br />
12. Hafta Diferansiyel gelişim algoritması<br />
13. Hafta Parçacık sürüsü algoritması<br />
14. Hafta Yapay arı koloni algoritması<br />
ERCİYES ÜNİVERSİTESİ<br />
FEN BİLİMLERİ ENSTİTUSÜ<br />
HARİTA MÜHENDİSLİĞİ<br />
ANABİLİMDALI<br />
I. GENEL BİLGİLER<br />
Ders Adı<br />
Bilgisayar Grafikleri ve Veri Görselleştirme<br />
Dönemi: BAHAR Dili: Türkçe<br />
Kredisi (T-P-K) : 3-0-3 ECTS Kredisi: 7.0<br />
Öğretim Üyesi Doç.Dr. Erkan BEŞDOK<br />
Görüşme Saatleri Pzt. /Salı /Çrş. /Prş./Cuma: 14.00-14.30<br />
E posta: ebesdok@erciyes.edu.tr<br />
WEB:<br />
Fakülte iletişim adresi:<br />
<strong>Erciyes</strong> <strong>Üniversitesi</strong>, Mühendislik Fakültesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 38039-Kayseri /<br />
TURKİYE<br />
Tel: 90 352 437 49 01 Dahili 32650<br />
Faks: 90 352 437 57 84
Change language