Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY SİNİR AĞLARI- II Üçüncü 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 Tarih Bölümü mezunları, alanlarında karşılaştıkları ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için bireysel olarak bağımsız çalışır veya ekip üyesi olarak sorumluluk alır.
2 Tarih Bölümü mezunları, edindikleri ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilirler.
3 Tarih Bölümü mezunları, alanları ile ilgili bilgileri toplar, çözümler, yorumlar ve ilgili kişi, kurum ve kuruluşlarla paylaşır
4 Tarih Bölümü mezunları, alanlarında kazandıkları yeterliliklere dayalı olarak, güncel bilgileri içeren ders materyallerine, uygulamalı araç ve gereçlere, araştırma yöntem ve tekniklerine ve diğer kaynaklarda desteklenen ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
5 Tarih Bölümü mezunları, bir yabancı dili kullanarak Tarih Bilimi alanında kuramsal ve uygulamalı bilgileri izler ve ilgili alandaki uzman ve uzman olmayan kişi ve kuruluşlarla bu bilgileri paylaşır.
6 Tarih Bölümü mezunları, alanlarının gerektirdiği bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve bilgi teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
7 Tarih Bölümü mezunları, alanı ile ilgili bilgilerin uygulanması sürecinde etik değerleri gözetir.
8 Tarih Bölümü mezunları, alanlarında sosyal, kültürel hakların evrenselliğini destekler, sosyal adalet bilinci kazanır, tarihi ve kültürel mirasa sahip çıkar.
9 Tarih Bölümü mezunları, alanlarında disiplinler arası araştırma ve inceleme yapar.
10 Tarih Bölümü mezunları, alanlarındaki ilgili kişi ve kurumları bilgilendirir ve onlara düşüncelerini aktarır, sorunlarla ilgili çözüm önerilerini kuramsal ve uygulamalı olarak ortaya koyar.
11 Tarih Bölümü mezunları, çeşitli sosyal, kültürel ve sanatsal etkinliklere katılır
12 Tarih Bölümü mezunları, alanlarında edindiği bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.
13 13- Tarih Bölümü mezunları, alanı ile ilgili sorunlara yönelik olarak çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekler ve bu verileri ilgili alanda bulunan uzman olan ve olmayan kişi ve kurumlarla çeşitli iletişim araçlarıyla paylaşır
14 Tarih Bölümü mezunları,yaşam boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir.
15 Kalite yönetim ve süreçlerine uygun davranır ve katılır
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