| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Bulanık Mantık | EBO 434 | 8 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. AKADEMİK PERSONEL |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | 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 N-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, | |
| 2 | Yapay sinir ağları ile ilgili temelleri kavramak | Soru-Cevap, Anlatım, | |
| 3 | Karşılaşılan problemlerde bulanık mantığın ve YSA yapılarının nasıl uygulanacağını kavramak, | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | |
| 4 | Yaygın kullanılan bulanık çıkarım metotlarını öğrenmek | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, | |
| 5 | Örnek bulanık mantık ve YSA yazılım araçlarını öğrenmek | Anlatım, Tartışma, Soru-Cevap, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Bulanık Kümeler. Üyelik fonksiyonları. | |
| 2 | Bulanık İşlemler. T-norm ve N-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 | Bilgisayar teknolojisi alanında araştırma ve uygulamaya yönelik güncel bilgi ve becerilere sahip olmak. | X | |||||
| 2 | Bilgisayar teknolojisi ile ilgili eğitim araç ve gereçleri etkin kullanabilmek. | X | |||||
| 3 | Bilgisayar teknolojisi ile ilgili konularda eğitim programı geliştirebilmek, bunları yazılı ve sözlü olarak uygulayabilecek iletişim yeteneğine sahip olmak. | X | |||||
| 4 | Bilgisayar teknolojisi alanında projelendirme, tasarlama ve uygulama çalışmalarını gerek bağımsız olarak ve gerekse ortak zeminlerde yürütme bilgi ve becerilere sahip olmak. | X | |||||
| 5 | Bilgisayar teknolojisi alanında bilimsel ve toplumsal sorunlar karşısında sorgulayıcı, yorumlayıcı, çözüme katkı sağlayıcı ve etik denetime açık yaklaşımlara sahip olmak. | X | |||||
| 6 | Çevre bilincine sahip olmak, bunu uygulamak ve yaygınlaştırmak. | ||||||
| 7 | Toplumla ve çeşitli toplum örgütleriyle etkin bir şekilde çalışabilmek. | ||||||
| 8 | Sorumluluğu altında çalışanların mesleki gelişimine ve sosyal haklarının korunmasına yönelik etkinlikleri planlayıp yönetebilmek, onların küresel ölçekte sorumlu bireyler olarak yetişmesine katkıda bulunmak. | ||||||
| 9 | Kendi kendine ve hayat boyu öğrenim ilkelerini benimsemek. | ||||||
| 10 | Bilgisayar teknolojisi alanında profesyonel gelişimlerini sürdürebilmek ve farklı uygulamaları yerinde inceleyebilmek üzere ulusal/uluslararası hareketlilik ve ortaklık faaliyetlerinde bulunmak. | ||||||
| # | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 | 60 |
| 1. Kısa Sınav | 5 |
| 1. Ödev | 15 |
| 2. Kısa Sınav | 5 |
| 2. Ödev | 15 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| 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 | 2 | 32 |
| Ara Sınav | 1 | 8 | 8 |
| Ödev | 2 | 10 | 20 |
| Performans Görevi (Laboratuvar) | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 123 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,92 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 5 | ||