| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Doktora |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Akıllı sistemlerin avantaj ve dezavantajlarını ifade eder.
- Akıllı sistemlerin gerçek uygulamalarda, hangi durumlarda tercih edildiğini bilir.
- Akıllı sistemlerin gerçek problemlerin çözümünde uygulanmasını öğrenir.
- Belirli problem için uygun metodu seçer.
- MATLAB ve benzeri programları kullanarak, akıllı sistemlerin kullanımına yönelik program geliştirebilir.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Akıllı sistemler ve esnek hesaplamaya giriş, Bulanık küme teorisi, Bulanık çıkarım yöntemleri, Bulanık kümeleme yöntemi, Bulanık denetim ve doğrusal olmayan sistemlere uygulaması, Yapay sinir ağlarına genel bakış, Uyarlanabilir sinirsel-bulanık çıkartım sistemi (Anfis), Sinirsel-Bulanık sınıflandırma (Nefclass), zeki eniyileme tekniklerine giriş ve mühendislikte uygulamaları, Ders projesi. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Akıllı sistemlere giriş |
|
2. Hafta |
Fuzzy küme theorisi |
|
3. Hafta |
Kural tabanlı denetim |
|
4. Hafta |
Bulanık mantık denetimi ve uygulamaları (P,PI,PD,PID) |
|
5. Hafta |
Bulanık mantık denetimi ve uygulamaları (P,PI,PD,PID) |
|
6. Hafta |
Akıllı sınıflandırma yöntemleri (YSA, SVM) |
|
7. Hafta |
Akıllı sınıflandırma yöntemleri (YSA, SVM) |
|
8. Hafta |
Arasınav |
|
9. Hafta |
Akıllı kümeleme yöntemleri (YSA, Bulanık mantık) |
|
10. Hafta |
Sinirsel-bulanık çıkartım sistemi (Anfis) |
|
11. Hafta |
Sinirsel-Bulanık sınıflandırma (Nefclass) |
|
12. Hafta |
Evrimsel eniyileme algoritmaları (GA, PSO) |
|
13. Hafta |
Evrimsel eniyileme algoritmaları (GA, PSO) |
|
14. Hafta |
Evrimsel eniyileme algoritma tabanlı bulanık mantık denetimi |
|
| Kaynaklar | 1. Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems", Negnevitsky, second edition
2. Ders notları |
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Ödev |
1 |
15 |
| Proje |
1 |
25 |
| Toplam(%) |
|
70 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
70 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
30 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
3 |
3 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
0 |
0 |
0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
8 |
112 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
40 |
40 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
30 |
30 |
| Laboratuvar |
0 |
0 |
0 |
| Final Sınavı |
1 |
3 |
3 |
| Ödevler |
2 |
35 |
70 |
| Toplam İş Yükü | 300 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 10 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
