.png){kind=spacer}
GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EBLG455 | Kuantum Bilgisayarlar ve Kuantum Hesaplama | Seçmeli Ders Grubu | 4 | 7 | 6.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Otomatik öğrenme, deneyim ile otomatik olarak kendini geliştirebilen bilgisayar programlarının nasıl tasarlanacağı ile ilgilidir. Bu dersin amacı kuantum modellerini ve platformlarını tanıtmak, bu platformlarda programlamayı göstermektir. Öğrencilerimiz Qbitleri kullanarak iş dünyasına değer kazandıracak çözümler üzerine çalışacaklardır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Kuantum Bilgisayarlar ve Kuantum Bilişimi açıklayabilecek ve Qbitleri kullanarak programlamayı bilecekler. |
| 2 | Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenmeni kullanarak güncel uygulamalar geliştirebilecekler. |
| 3 | Makine Öğrenmesinde Kuantum Fourier dönüşümünün kullanabileceklerdir. |
| 4 | Büyük Veri ve Kuantum Mekaniği konusunu tartışabileceklerdir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok.
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Bu ders kuantum bilişim teknikleri kullanarak klasik otomatik öğrenme yöntemlerinin verimliliğini arttırmayı içerir ve aynı zamanda kuantum sistemlerini analiz etmek için klasik makine öğrenimi yöntemlerinin nasıl kullanılabileceğini gösterir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Kuantum Bilgisayarları - Miras CPU ile fiziksel farklar - Kuantum Bilgi Kuramı | ||
| 2 | Yapay Zeka Makine Öğrenimi | ||
| 3 | Büyük Veri ve Kuantum Mekaniği | ||
| 4 | Kuantum Hesaplaması Modeller | ||
| 5 | Klasik Bilgisayarlarda Kuantum Benzeri Öğrenme | ||
| 6 | Bulgu özdeğerler ve Büyük özvektörlerine ilişkin ML algoritmalarının kuantum versiyonları | ||
| 7 | Kuantum Hesaplamalı Zeka | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Kuantum Bilgisayar Servis Sağlayıcıları; IBM, Microsoft, D- Wave | ||
| 10 | Q# giriş | ||
| 11 | İkili QuBit sınıflandırılması | ||
| 12 | Kuantum algoritması ile doğrusal sistem çözmek | ||
| 13 | Klasik otomatik öğrenme kullanarak kuantum sistemler çözümlemek | ||
| 14 | Quantum Analitiğin geleceği |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 80 |
| Ev Ödevi | 1 | 20 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok.
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 2 | 28 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 30 | 30 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 40 | 40 |
| Ev Ödevi | 4 | 5 | 20 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 150 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 5 | 2 | 3 | 4 | 2 | 4 | 3 | 3 | 5 | 4 | 3 |
| ÖÇ 3 | 5 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 |
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek