Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Sinir Ağları ve Bulanık Mantık Sistemleri | ELE 521 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri |
|
Önerilen Seçmeli Dersler |
|
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. ARDASHIR MOHAMMADZADEH |
Dersi Verenler | Prof.Dr. ARDASHIR MOHAMMADZADEH, |
Dersin Yardımcıları | - |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Bu dersin amacı, sinir ağları (NN) ve bulanık mantık sistemlerinin (FLS) temel prensiplerini, eğitim yöntemlerini ve ileri düzey uygulamalarını öğretmektir. Öğrenciler, yapay sinir ağlarının farklı türlerini ve öğrenme algoritmalarını inceleyerek kontrol sistemleri, dinamik sistem tanımlama ve görüntü işleme gibi alanlarda bu yöntemleri uygulama becerisi kazanacaktır. Ayrıca, bulanık mantık sistemlerinin teorik temelleri ile sinir ağlarıyla bütünleşik hibrit yaklaşımlar (neuro-fuzzy) da tanıtılacaktır. |
Dersin İçeriği |
|
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Genel bakış | |
2 | Multilayer Perceptrons (MLP) | |
3 | Geri yayılım öğrenimi ile MLP eğitimi | |
4 | Gradient descent ile MLP eğitimi, Kalman filtresi ile MLP eğitimi, | |
5 | Levenberg-Marquardt, Newton-Raphson, yüksek mertebeden yöntem, | |
6 | "MLP training by genetic algorithm, and particle swarm optimization method" | |
7 | Radial basis functions, Recurrent neural networks (NN) | |
8 | Group Method of Data Handling (GMDH), Short-term Memory based NNs | |
9 | " Cerebellar model articulation controller (CMAC); Convolutional neural networks " | |
10 | Rough neural networks, Recurrent, LSTM | |
11 | RBM, Deep Neural netowrks, GAN | |
12 | Fuzzy Logic Systems-basic theorems | |
13 | Neuro-Fuzzy systems | |
14 | typpe-2 and 3 fuzzy systems |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | - |
Ders Kaynakları | Mohammadzadeh, A. (2020). Applied Type-3 Fuzzy Logic Systems and Controllers. Springer. Kapsam: Tip-3 bulanık mantık sistemleri ve kontrol uygulamaları, ileri düzey teorik açıklamalar ve simülasyon örnekleri. Mohammadzadeh, A. (2019). Modern Adaptive Fuzzy Control Systems. Springer.
Mohammadzadeh, A. (2018). Neural Networks and Learning Algorithms in MATLAB. Springer.
Simon Haykin, Neural Networks and Learning Machines
Güncel makaleler ve IEEE Transactions on Neural Networks and Fuzzy Systems dergisinden seçilmiş yayınlar
|
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 |
---|
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Proje / Tasarım | 100 |
Toplam | 100 |
Toplam | 0 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|