| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Tezli Yüksek Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Bilimsel ve matematiksel prensipleri mühendislik pratiğinde uygulama becerisi kazanır.
- Sistem analizi ve tasarımı uygulamalarında bilgisayar programlarını bir araç olarak kullanma becerisi kazanır
- İleri ölçme, veri analizi ve deney tasarımı prensiplerini uygulama becerisi kazanır
- Sistem/proses tasarımı açamalarını, farklı teknik alternatifleri çevre, maliyet, güvenlik ve diğer kısıtlar altında bir endüstri mühendisliği problemine uygulama becerisi kazanır.
- Bir endüstri mühendisliği problemini tasarlama, analiz etme, ölçme ve değerlendirme becerisi kazanır.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Bilginin gösterimi. Kural tabanlı sistemler. Bilgi edinme, karar ağaçları, ID3 algoritması. Sonuç çıkarma motoru: ileri yönlü zincirleme, geri yönlü zincirleme ve geri yönlü zincirleme algoritmaları. Kesin olmayan düşünme, uzman sistemlerde belirsizlik modelleri, bilgi doğrulama. Bulanık uzman sistemler. Çatı tabanlı uzman sistemler. Karışık sistemler. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Yapay Sinir Ağlarına Giriş |
|
2. Hafta |
İnsan beyninin yapısı ve Yapay Sinir Ağı arasındaki benzeşim |
|
3. Hafta |
Yapay Sinir Ağ Yapıları |
|
4. Hafta |
Yapay Sinir Ağ Yapıları |
|
5. Hafta |
Öğrenme Algoritmaları |
|
6. Hafta |
Öğrenme Algoritmaları |
|
7. Hafta |
YSA'nın mimari tasarımı |
|
8. Hafta |
Midterm |
|
9. Hafta |
YSA ile model kurma aşamaları |
|
10. Hafta |
YSA modelinin geçerlilik analizleri |
|
11. Hafta |
Genel mühendislik uygulama örnekleri |
|
12. Hafta |
Genel mühendislik u
gulama örnekleri |
|
13. Hafta |
YSA ile tahmin |
|
14. Hafta |
YSA ile eniyileme uygulamaları |
|
| Kaynaklar | 1. Fausett, L. , Fundementals of Neural Networks, 1994.
2. Sağıroğlu, Ş., Beşdok, E., Erler, M., Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları-1 Yapay Sinir Ağları, Ufuk Yayıncılık, 2003.
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Sunum
- Soru-Cevap
- Proje
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Proje |
1 |
30 |
| Toplam(%) |
|
60 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
60 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
40 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
2 |
2 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
14 |
196 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
25 |
25 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
25 |
25 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
2 |
2 |
| Ödevler |
1 |
14 |
14 |
| Toplam İş Yükü | 306 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 10.2 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
