Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY SİNİR AĞLARI- II Birinci Düzey BİM 502 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Herhangi bir ön şart bulunmamaktadır
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. ALPER BAŞTÜRK
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 Zootekni alanında hayvan yetiştirme, hayvan besleme, hayvan ıslahı, gen kaynakları, ekoloji, biyoteknoloji ve çiftlik yönetimi konularında temel bilgileri edinme, bu bilgileri pratik ve teorik olarak kullanabilme becerisi,
2 Türkiye'de ve Dünya'da hayvancılık ve hayvansal üretimin önemini kavrama, geliştirme yeni fikirler oluşturabilme becerisi,
3 Temel ziraat ile ilgili yerli ve yabancı kaynaklardan günceli takip etme ve bilgi kaynaklarına ulaşma, kaynak araştırması yapabilme becerisi,
4 Zootekni alanına ilaveten, ziraatin diğer alanlarında da (bitkisel üretim) temel bilgilere sahip olma ve gerektiğinde bu bilgileri geliştirebilme becerisi,
5 Tarım ve Mühendislikle ilgili olarak etik değerleri kavrama ve bunlara uygun olarak hareket edebilme becerisi,
6 Büyükbaş, Küçükbaş, Kanatlı grubu hayvanları (genel çiftli hayvanları)tanımlayabilme, adlandırabilme ve yetiştirebilme, bu alanda işletme kurabilme ve işletebilme yeterliliği becerisi,
7 Hayvan genetiği, gen kaynakları ile tüm hayvansal materyalin ve çevrenin korunması ile sürdürülebilirlik için yöntemleri belirleme ve uygulama becerisi,
8 Hayvansal kaynaklı ürünlerin insan beslenmesinde öneminin ve kalite standartlarının kavranması , bu ürünlerin işlenme aşamaları, ekonomik değeri ve pazarlanma noktalarının bilgi ve becerilerinin kazanılması,
9 Zootekni alanında ilgili kişi ve kurumları bilgilendirebilme; saha çalışmaları yapabilme, bilgilerini ve sorunlara karşı çözüm önerilerini aktarabilme becerisi,
10 Çiftlik hayvanlarında fizyoloji, anatomi, üreme biyolojisi, hayvan davranışları-refahı, hayvan hastalıkları ve sağlık konusunda temel bilgiler kazanma ve gerektiğinde kullanabilme becerisi,
11 Hayvan beslenmesinin önemi, yem kaynakları ve bunların etkin şekilde kullanılması, alternatif besin kaynakları, rasyon hazırlama becerisi,
12 Araştırma ve denemeler sonucunda veri analizi, istatistik yöntemlerin uygulanması becerisi,
13 Tarımsal problemlerin çözümünde araştırma, analitik düşünme, bilgiye ulaşma ve çözüm üretme becerisi (Proje, ödev, tez, seminer, staj),
14 Tarımsal problemlerin farkında olma, onları izleyebilme, bu konularla ilgili görüşlerini açık bir şekilde sözlü ve yazılı ifade ederek iletişim kurabilme (Türk dili, sosyal içerikli ders) becerisi,
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