Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
YAPAY SİNİR AĞLARI- II	İkinci Düzey	BİM 502		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	mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahiptir.
2	Mesleki etik ilke ve değerlere uygun davranır
3
4
5
6
7
8
9
10
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