Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY SİNİR AĞLARI- II İkinci Düzey BİM 502 Seçmeli 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Herhangi bir ön şart bulunmamaktadır
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı --
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
Dersin Amacı Bulanık mantığa giriş bulanık küme teorisinin anlaşılması, bulanık çıkarım sistemlerinin anlaşılması
Dersin Tanımı Bulanık çıkarım sistemlerinin mühendislikteki uygulmalarının öğretilmesi

Dersin İçeriği
1 Giriş
2 Bulanık Mantığın Temel Kavramları
3 Bulanık Kümeler
4 Bulanık İlişki, Bulanık Grafikler ve Bulanık Aritmetik
5 Bulanık Kurallar eğer-öyleyse
6 Mamdani Tipi Bulanık Çıkarım
7 Sugeno Tip Bulanık Çıkarım
8 Vize sınavı
9 Bulanık Mantık Uygulamaları
10 Yapay sinir ağları ve bulanık mantık
11 Karar Verme Sistemleri
12 Adaptif Öğrenme
13 ANFIS - 1
14 ANFIS - 2
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2 İhtiyaçları karşılayacak sistem tasarımı
3 Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
4 Yazılım Geliştirilmesi
5 Literatür takibi yapabilme
6 Bulanık Çıkarım sistemlerinin mühendislik problemlerine uygulanması
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Matematik, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2 Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
3 İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
4 Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
5 Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
6 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
7 Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
9 Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisi
10 Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Ödevler 7 5 35
Sunum / Seminer hazırlama 7 1 7
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 7 5 35
Toplam iş yükü     191
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 65
Kısa sınav 7 35
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Jyh-Shing Roger Jang, Chuen-Tsai Sun and Eiji Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall, 1997.
Yardımcı Kaynaklar Timothy J. Ross, Fuzzy Logic with Engineering Applications, Wiley, 2010.

Ders İle İlgili Dosyalar