Ders Adı Sinir-Bulanık Mantık ve Esnek Hesaplama
Ders Kodu 01BLG5114
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisansüstü
Yıl 1
Dönem 1.Yarıyıl
AKTS 6
Dersi Veren(ler) Dr. Öğr. Üyesi Utku KÖSE
Dersin Yardımcıları
Dersin Öğrenme Çıktıları Bulanık Mantık temellerini bilmek, Bulanık Mantık tekniğini kullanabilmek, Yapay Sinir Ağları sisteminin temellerini bilmek, Yapay Sinir Ağları'nı kullanabilmek, ANFIS sisteminin temellerini bilmek, ANFIS'i kullanabilmek.
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
-
Dersin İçeriği Bulanık kümelere giriş,klasik kümeler ve bulanık kümenin temel ilkeleri, klasik ve bulanık bağıntılar, üyelik fonksiyonları, bulanık ve klasik dönüşümler, bulanık aritmetik, klasik ve bulanık mantık, bulanık kural temelli sistemler, bulanık sınıflandırma, bulanık küme teorisinin uygulamaları, yapay sinir ağları, türev tabanlı eniyileme yöntemleri, genetik algoritma, rastgele- araştırma yöntemleri, Tavlama benzetimi. ANFIS, CANFIS, Sinir-bulanık sınıflandırma.
Dersin Verildiği Diller Türkçe
Dersin Hedefleri Bulanık Mantık tekniğini anlamak. Yapay Sinir Ağları tekniğini anlamak. ANFIS tekniğini anlamak. ANFIS tekniği ile gerçek dünya problemlerine çözümler üretmek.
Dersin Amacı Bulanık ile klasik mantık arasındaki farkı anlayabilme. Bulanık mantığı problemlerde kullanabilme, probleri çözme. Farklı eniyileme yöntemlerini bulanık mantıkta kullanabilme.
WorkPlacement
Hafta Konular  
1 Bulanık mantığa giriş
2 Keskin kümeler ve bulanık küme kuramı
3 Bulanık mantık prensipleri.
4 Bulanık mantık denetleyicilerinin temel yapısı
5 Sistem değişkenleri ve bulanık parametreler
6 Bulanıklaştırma stratejileri, bilgi tabanının oluşturulması
7 Bulanık muhakeme teknikleri
8 Durulaştırma stratejileri ve bulanık kontrol kurallarının tasarımı
9 Bulanık mantık denetleyicileri ile ilgili tasarım ve uygulama örnekleri
10 Bir dinamik sistemin matematiksel modelinin elde edilmesi
11 Bulanık mantık denetleyici ile bir dinamik sistemin denetiminin
12 Bulanık mantık denetleyicili bir dinamik sistemin denetiminin benzetimi
13 Bulanık mantık denetleyicili bir dinamik sistemin denetiminin benzetimi (devam)
14 Dönem projelerinin değerlendirilmesi
No Bölüm Öğrenme Çıktısı Katkı Düzeyi
1 Matematik ve fen bilgilerini mühendislikte uygulama becerisi kazanır. 3
2 Deney tasarlama, deney yapma, deney sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır. 4
3 İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemin(donanım veya yazılım) süreçlerini tasarlayabilir. 3
4 Çok disiplinli konularda çalışabilir. 4
5 Mühendislik problemlerini tanımlama, modelleme ve çözme becerisi kazanır 4
6 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanır. 4
7 Mühendislik çözümlerinin evrensel ve ulusal boyutlarda etkilerini anlama becerisi kazanır. 3
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği, bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisi kazanır 3
9 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanma becerisi kazanır 4
10 Zaman yönetimi yapabilme ve meslek gelişimi planlayabilme becerisi kazanır. 4
11 Bilgisayar mühendisliği ile ilgili projeleri ayrıntıları ile planlayabilme becerileri kazanır. 5
12 Yenilikçi ve sorgulayıcı düşünüp sıra dışı yollar keşfedebilme becerisi kazanır 5
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 80
Kısa Sınav 0 0
Ödev 1 20
Devam 0 0
Uygulama 0 0
Labaratuvar 0 0
Proje 0 0
Atölye 0 0
Seminer 0 0
Arazi Çalışması 0 0
TOPLAM 100
Yıliçinin Başarıya Oranı 40
Finalin Başarıya Oranı 60
TOPLAM 100
AKTS kredilerinin belirlenmesinde öğrenci işyükü anketlerinden faydalanılmaktadır.
Etkinlik Sayısı Süresi Toplam
Ders Süresi (Sınav Haftaları Hariç) 14 2 28
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 3 42
Ödevler 3 20 60
Sunum 0 0 0
Proje 3 15 45
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 1 8 8
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 10 10
İşyükü Saati (30) 30
Toplam İşyükü / Saat 193    
Dersin Akts Kredisi 6    
Ders Notu J.S.R. Jang, C.T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing,Prentice Hall, 1996. S.K. Pal, S. Mitra, Neuro-Fuzzy Pattern Recognition, John Wiley&Sons, 1999.
Diğer Kaynaklar
Materyal
Dökümanlar
Ödevler
Sınavlar
Materyal Diğer
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri
Konferanslar, Uygulamalı Dersler, Sunumlar, Seminerler, Projeler, Laboratuar Uygulamaları(gerekirse)