| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağlarına | EBT 542 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | Ders için on koşul bulunmamaktadır |
| Önerilen Seçmeli Dersler | Programlama dersleri faydalı olacaktır. |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi MUHAMMED FATİH ADAK |
| 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, | |
| 2 | Yapay sinir ağları ile ilgili temelleri kavramak, | Anlatım, Soru-Cevap, | |
| 3 | Karşılaşılan problemlerde bulanık mantığın ve YSA yapılarının nasıl uygulanacağını kavramak, | Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma, | |
| 4 | Yaygın kullanılan bulanık çıkarım metotlarını öğrenmek, | Anlatım, Gezi / Gözlem, | |
| 5 | Örnek bulanık mantık ve YSA yazılım araçlarını öğrenmek | Anlatım, Soru-Cevap, Deney ve Laboratuvar, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş | |
| 2 | Küme Teorisi, Klasik Kümeler, Bulanık Kümeler | |
| 3 | İlişki Teorisi, Klasik ve Bulanık İlişkiler | |
| 4 | Üyelik Fonksiyonları, Bulanıklaştırma ve Durulama | |
| 5 | Mamdani Bulanık Çıkarım ve Kurallar | |
| 6 | Sugeno Bulanık Çıkarım ve Kurallar | |
| 7 | Jfuzzylogic Kütüphane Tanıtımı ve Örnekler | |
| 8 | Jfuzzylogic Kütüphanesi ile Mühendislik Uygulamaları | |
| 9 | Beynin Yapısı ve Yapay Sinir | |
| 10 | Perceptron Kavramı ve Öğrenme | |
| 11 | Çok Katmanlı Sinir Ağları | |
| 12 | Geri Yayılım Algoritması | |
| 13 | Java Ortamında ANN Kütüphanesinin Tanıtımı | |
| 14 | Java ile Yapay Sinir Ağlarının Gerçekleştirimi |
| 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 |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | ||||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | ||||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | ||||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | ||||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 | 30 |
| 1. Ödev | 35 |
| 2. Ödev | 35 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 40 |
| 1. Final | 60 |
| 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 | 25 | 25 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 141 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,64 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||