Bu dersin amacı, karmaşık ve analitik olarak çözülmesi güç optimizasyon problemlerine yönelik meta-sezgisel yöntemleri ve evrimsel hesaplama tekniklerini teorik ve uygulamalı yönleriyle öğretmektir. Öğrencilerin, doğadan esinlenen algoritmaların çalışma prensiplerini anlamaları, tek ve çok amaçlı optimizasyon problemlerine uygun çözüm yöntemlerini tasarlayabilmeleri ve gerçek dünya problemlerine bu algoritmaları etkin şekilde uygulayabilmeleri hedeflenmektedir. Ders kapsamında ayrıca, öğrencilerin alanla ilgili güncel bilimsel literatürü tarayabilme, akademik makaleleri eleştirel bir bakış açısıyla okuyup analiz edebilme ve elde ettikleri bilgileri yorumlayarak kendi çalışmalarına entegre edebilme becerilerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bunun yanı sıra hiperparametre optimizasyonu, öznitelik seçimi ve vekil-modelleme (surrogate modeling) gibi güncel ve uygulamalı yapay zeka süreçlerinde meta-sezgisel yöntemlerin rolünü kavrayarak mühendislik problemlerine yenilikçi çözümler üretebilme yetkinliği kazandırılması hedeflenmektedir.

Bu ders; genetik algoritmalar, diferansiyel evrim, sürü zekâsı tabanlı yöntemler (PSO, ACO, ABC vb.) ve diğer doğadan esinlenen meta-sezgisel algoritmaların temel yapıları, varyasyon operatörleri ve optimizasyon süreçleri üzerine kapsamlı bir giriş sunar. Tek amaçlı ve çok amaçlı optimizasyon problemleri için NSGA-II, SPEA2 gibi evrimsel çok amaçlı algoritmalar ayrıntılı olarak ele alınır. Ayrıca, makine öğrenimi süreçlerinde meta-sezgisel yöntemlerin kullanımı çerçevesinde hiperparametre optimizasyonu, öznitelik seçimi, model iyileştirme stratejileri ve vekil-modelleme yaklaşımları işlenir. Ders kapsamında öğrencilerin, alanla ilgili güncel bilimsel makaleleri tarama, okuma, anlama ve eleştirel olarak değerlendirme becerileri geliştirilir; literatürde sunulan yöntemlerin karşılaştırmalı analizi ve yorumlanması üzerinde durulur. Ders, teorik anlatımı pratik uygulamalar, örnek problem çözümleri ve literatür inceleme çalışmaları ile destekleyerek öğrencilerin hem gerçek dünyadaki optimizasyon problemlerine uygun meta-sezgisel çözümler geliştirebilmelerini hem de akademik araştırma süreçlerine etkin katılım sağlayabilmelerini hedefler.