1. Eğitim Bilgi Sistemi
  2. Bilişim Sistemleri Mühendisliği Bölümü
  3. Bulanık Sistem ve Yapay Sinir Ağları (2016 - 2017)
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Bulanık Sistem ve Yapay Sinir Ağları ISE 431 7 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi TUĞRUL TAŞCI
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı Bulanık mantık, insan mantık çıkarım sistemlerini lineer olmayan karmaşık çözümlenmesi amacı ile modeller. Yapay sinir ağları (YSA), beynin belirli bir işi veya fonksiyonu gerçekleştirme yöntemini/yolunu modellemek için tasarlanan yapılardır. Bu ders bulanık mantık ve yapay sinir ağları ile ilgili temel bilgiler verir ve uygulama örnekleri sunar.
Dersin İçeriği Bulanık Kümeler. Üyelik fonksiyonları. Bulanık İşlemler. T-norm ve S-norm işlemler. Bulanık kurallar. Bulanıklaştırma, berraklaştırma, bulanık çıkarım. Mamdani bulanık çıkarım. Mamdani bulanık çıkarım uygulamaları. Sugeno bulanık çıkarım ve uygulama örneği. Matlab ortamında bulanık mantık uygulamaları. Beyinin yapısı. Yapay sinir. Perceptron. Çok katmanlı sinir ağları. Öğrenme. Geriye- yayılım algoritması. Momentum katsayısı. Matlab ortamında YSA uygulama örnekleri.
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Bulanık mantık ile ilgili temelleri kavramak, Anlatım, Soru-Cevap, Sınav , Sözlü Sınav,
2 Yapay sinir ağları ile ilgili temelleri kavramak, Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
3 Karşılaşılan problemlerde bulanık mantığın ve YSA yapılarının nasıl uygulanacağını kavramak, Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
4 Yaygın kullanılan bulanık çıkarım metotlarını öğrenmek, Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Sınav , Ödev,
5 Örnek bulanık mantık ve YSA yazılım araçlarını öğrenmek Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Sınav , Sözlü Sınav, Ödev,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Bulanık Kümeler. Üyelik fonksiyonları.
2 Bulanık İşlemler. T-norm ve S-norm işlemler.
3 Bulanık kurallar. Bulanıklaştırma, berraklaştırma, bulanık çıkarım.
4 Mamdani bulanık çıkarım.
5 Mamdani bulanık çıkarım uygulamaları.
6 Sugeno bulanık çıkarım ve uygulama örneği.
7 Matlab ortamında bulanık mantık uygulamaları.
8 Beynin yapısı. Yapay sinir.
9 Perceptron.
10 Çok katmanlı sinir ağları.
11 Öğrenme.
12 Geri yayılım algoritması.
13 Geri yayılımda momentum katsayısı.
14 Matlab ortamında YSA uygulama örnekleri.
Kaynaklar
Ders Notu Bulanık Mantık ve YSA, Sakarya Üniversitesi, Ders Notu
Ders Kaynakları 1.J.-S.R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani, Neuro Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, Upper Sllade River, NJ 07458, 1997
2.S. Haykin, Neural Networks, A Comprehensive Foundation, Macmillan Publishing Company, Englewood Cliffs, NJ, 1994
3.Nazife Baykal, Timur Beyan, Bulanık Mantık İlke ve Temelleri, Seçkin Yayınları, 2004, Ankara
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik,fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili Yönetim Bilişim konularında yeterli altyapıya sahip olma; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri Yönetim Bilişim Sistemleri çözümleri için beraber kullanabilme, X
2 Bilişim Sistemleri problemlerini saptama,tanımlama,formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun Bilişim Sistemleri ve sistem modelleme tekniklerini seçme ve uygulama, X
3 Bilişim Sistemi,sistem bileşenini ya da süreci analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama becerisi;bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi, X
4 Kurumsal Bilişim Sistemleri uygulamaları için gerekli olan modern teknikler,yazılım,donanım ve ağ araçları seçme ve kullanma becerisi;bilişim teknolojilerini etkin kullanma becerisi, X
5 Bilişim Sistemi tasarlama,geliştirme,test etme,deney yapma,veri toplama,sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi, X
6 Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin çalışabilme becerisi,sorumluluk alma özgüveni, X
7 Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme,veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi, X
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi, X
9 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi;en az bir yabancı dil bilgisi, X
10 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci, X
11 Kurumsal Bilişim Sistemleri Proje yönetimi,işyeri uygulamaları,çevre ve iş güvenliği konularında bilinç;Bilişim uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalık, X
12 Bilişim Sistemleri uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olmak; girişimcilik ve yenilikçilik konularının farkında olmak ve çağın sorunları hakkında bilgi sahibi olmak X
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12
1 Bulanık mantık ile ilgili temelleri kavramak,
2 Yapay sinir ağları ile ilgili temelleri kavramak,
3 Karşılaşılan problemlerde bulanık mantığın ve YSA yapılarının nasıl uygulanacağını kavramak,
4 Yaygın kullanılan bulanık çıkarım metotlarını öğrenmek,
5 Örnek bulanık mantık ve YSA yazılım araçlarını öğrenmek
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 50
1. Kısa Sınav 20
1. Ödev 15
2. Ödev 15
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 10
1. Final 90
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 3 3
Kısa Sınav 1 3 3
Ödev 2 3 6
Final 1 8 8
Toplam İş Yükü 116
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 4,64
dersAKTSKredisi 5