EEE 515 | Ders Tanıtım Bilgileri - Elektrik-Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans (Tezsiz)

Dersin Adı

Konveks Optimizasyona Giriş

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
EEE 515	Güz/Bahar	3	0	3	7.5

Ön-Koşul(lar)	Yok
Dersin Dili	İngilizce
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Düzeyi	Yüksek Lisans / Doktora
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	-
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	Dr. Öğr. Üyesi Pınar Oğuz Ekim
Öğretim Eleman(lar)ı	Dr. Öğr. Üyesi Pınar Oğuz Ekim
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilere çeşitli bilim ve mühendislik uygulamalarında ortaya çıkan konveks optimizasyon problemlerini tanımak için gerekli araçları tanıtmak ve eğitimi vermektir. Temel teoriyi sunmak ve özellikle uygulamalarda faydalı olabilecek modelleme bakış açısını kazandırmaktır.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Konveks setleri, konları ve fonksiyonları belirleyebilecek,
Konveks optimizasyon problemlerini formüle edebilecek,
Dual problemleri tanımlayabilecek,
Pratikte sıkça rastlanan problemleri çözmek için yetenekleri geliştirebilecek,
Verilen bir algoritma tanımı ve teorisi için konveks optimizasyon problemlerini ve metodlarını MATLAB’da uygulabilecektir.

Ders Tanımı

Dersin konuları konvex setler, konvex fonksiyonlar, optimizasyon problemleri, doğrusal ve karesel programlar, semidefinite programlama, optimal durumlar ve duality teorisidir. Sinyal işleme, kontrol, sayısal ve analog devreler teorisi, istatistik, makine mühendisliği uygulamaları tanıtılacaktır. Öğrenciler üst düzey proglama deneyimi kazanacaklardır.

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri	X
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Matematiksel optimizasyona giriş; doğrusal olmayan programlama; konvex optimizasyon; dersin amacı ve konuları.	Bölüm 1, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
2	Doğrusal cebirin tekrarı	Linear Algebra and its Applications, Gill Strang, Cengage Learning ISBN-10: 0534422004
3	Konvex setler ve Konlar.	Bölüm 2, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
4	Bazı genel ve önemli örnekler; konveksliği koruyan operasyonlar.	Bölüm 2, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
5	Konvex fonksiyonlar	Bölüm 3, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
6	Bazı genel ve önemli örnekler; konveksliği koruyan operasyonlar; quasiconvex and log-convex fonksiyonlar.	Bölüm 3, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
7	Konvex optimizasyon problemleri, doğrusal ve karesel programlar	Bölüm 4, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
8	2. Dereceden kon programları ve semidefinite programlar; quasiconvex optimizasyon problemleri;	Bölüm 4, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
9	Dualite, Lagrange dual fonksiyonu ve problemi	Bölüm 5, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
10	Optimal durumlar	Bölüm 5, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
11	Uygulamalar: yakınsama ve uydurma; büyüklük yakınsaması; regularizasyon; robust optimizasyon.	Bölüm 6, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
12	Uygulamalar: istatistiksel tahmin; maximum olasılık ve MAP tahmini.	Bölüm 7, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
13	Uygulamalar: geometrik problemler; Projeksiyon; extremal volume ellipsoidler; sınıflandırma; yerleştirme ve yer bulma problemleri.	Bölüm 8, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
14	Dönem projelerinin sınıfa sunulması.
15	Dönem projelerinin sınıfa sunulması.
16	Dönem projelerinin sınıfa sunulması.

Ders Kitabı	Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 0521833787 Numerical Optimization, J. Nocedal and S. Wright, Springer Series in Operations Research, ISBN-13: 978-0-387-22742-9 Linear Algebra and its Applications, Gill Strang, Cengage Learning ISBN-10: 0534422004
Önerilen Okumalar/Materyaller	Lectures on Modern Convex Optimization, A. Ben-Tal and A. Nemirovski, MPS-SIAM Series on Optimization, ISBN-10: 0898714915 Nonlinear Programming, D. Bertsekas, Athena Scientific, ISBN-10: 1886529000

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım	1	10
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev	1	50
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje	1	40
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
Final Sınavı
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	3	100
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	3	42
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev	6	10	60
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje	1	75	75
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar			0
Final Sınavı			0
		Toplam	225

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.		-	-	-	X	-
2	Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.		-	-	X	-	-
3	Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular, değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir.		-	-	X	-	-
4	Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.		-	-	X	-	-
5	Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.		-	-	X	-	-
6	Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir.		-	X	-	-	-
7	Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler.		-	-	-	-	-
8	Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir, bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.		-	-	-	-	-
9	Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar.		-	-	-	-	-
10	Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.		-	-	-	-	-
11	Elektrik ve Elektronik Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların elektrik ve elektronik mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.		-	-	-	-	-
12	Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.		-	-	-	-	-

EEE 515 | Ders Tanıtım Bilgileri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

KÜRESEL KARİYER

BİLİME KATKI

İNSANA DEĞER

TOPLUMA FAYDA