| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları | İST425 | 7 | 3 + 0 | 5,0 |
| Birim Bölüm | İSTATİSTİK VE BİLGİSAYAR BİLİMLERİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Orhan GÖÇÜR |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Bulanık mantık sistemlerini tanıtmak, üyelik işlev ve tiplerini tanıtmak, Bulanık mantık kullanım alanlarını örnekleriyle açıklamak.Öğrencilere Yapay Sinir Ağları’na dayalı teknikler ile diğer öğrenme yöntemlerini ve pratik uygulamalarını öğretmek • Yapay Sinir Ağlarının bilgisayar mühendisliğindeki, bilgisayar bilimlerindeki ve yapay zeka alanındaki önemini göstermek |
| Ders İçeriği |
Bulanık mantıkla klasik mantığın karşılaştırılması, Üyelik işlev tanımı ve tipleri, Bulanıklaştırma-karar verme-durulama birimleri, Mamdani ve Sugeno tipi bulanık mantık birimleri, Bulanık mantık kontrolcüler. Yapay Sinir Ağlarına Giriş,Yapay Sinir Hücresi, Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Temel Elemanları,Yapay Sinir Ağı Araçları (Matlab, JOONE, …),Makine Öğrenmesi, Öğreticili, Destekleyici ve Öğreticisiz Öğrenme,Tek Katmanlı Algılayıcılar, Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP),Diğer Yapay Sinir Ağı Modelleri (LVQ, SOM, ART, …),Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanları, Nesne Tanıma,Bulanık Mantık, Genetik Algoritmalar |
| Ders Kaynakları |
Yapay Zeka Uygulamaları, Çetin Elmas, 2018
Prof. Dr. Ercan Öztemel, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, ISBN: 975-67-97-39-8, 2006 2. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 3. J. M. Zurada, Int. To Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 1992 ISBN 053495460X, 9780534954604. |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | ||||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Bulanık mantık ve tarihçesi | Ders |
| 2 | Bulanık mantık ve klasik mantığın karşılaştırılması | Ders |
| 3 | Bulanık mantık alt birimleri- Bulanıklaştırma | Ders |
| 4 | Bulanık mantık alt birimleri-Karar verme | Ders |
| 5 | Bulanık mantık alt birimleri-Durulaştırma | Ders |
| 6 | Mamdani tipi bulanık mantık birimi | Ders |
| 7 | Sugeno tipi bulanık mantık birimi | Ders |
| 8 | Yapay Sinir Ağlarına Giriş,Yapay Sinir Hücresi, Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Temel Elemanları | Ders |
| 9 | Yapay Sinir Ağı Araçları (Matlab, JOONE, …) | Ders |
| 10 | Makine Öğrenmesi, Öğreticili, Destekleyici ve Öğreticisiz Öğrenme | Ders Tartışmalı Ders |
| 11 | Tek Katmanlı Algılayıcılar | Ders |
| 12 | Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP) | Ders |
| 13 | Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanları, Nesne Tanıma,Bulanık Mantık, Genetik Algoritmalar | Tartışmalı Ders |
| 14 | Uyarlanabilir sinirsel bulanık mantık birimi | Ders Tartışmalı Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Yapay sinir ağını bilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje Laboratuvar Çalışması | Ders Laboratuar | Dinleme ve anlamlandırma Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| Temel yapay sinir ağ modellerini tanır. | Yazılı Sınav Ödev / Proje Laboratuvar Çalışması | Ders Laboratuar | Dinleme ve anlamlandırma Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| Örüntü tanıma, işaret işleme ve kontrol problemlerine uygularken pratik problemleri bilir | Yazılı Sınav Ödev / Proje Laboratuvar Çalışması | Ders Laboratuar | Dinleme ve anlamlandırma Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| MATLAB ve onun Yapay Sinir Ağ Aracını kullanarak temel YSA modellerini ve algoritmalarını bilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje Laboratuvar Çalışması | Ders Laboratuar | Dinleme ve anlamlandırma Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay sinir ağını bilir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Temel yapay sinir ağ modellerini tanır. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Örüntü tanıma, işaret işleme ve kontrol problemlerine uygularken pratik problemleri bilir | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| MATLAB ve onun Yapay Sinir Ağ Aracını kullanarak temel YSA modellerini ve algoritmalarını bilir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
