Lisans
Fen-Edebiyat Fakültesi
Matematik-Bilgisayar
Anlık RSS Bilgilendirmesi İçin Tıklayınız.Düzenli bilgilendirme E-Postaları almak için listemize kaydolabilirsiniz.


Sayısal Uygulamalar

Ders KoduYarıyıl Ders Adı T/U/L Türü Öğrenim Dili AKTS
MB7013 Sayısal Uygulamalar 1/2/0 SA Türkçe 5
Dersin Amacı
Bu dersin amacı bulanık mantık ve bulanık küme kuramına giriş yapmak ve bu kümelere bağlı modeller ve öğrenme algoritmalarını tanımlamaktır
Ön Koşullar XXX Ders Adı...
Eş Koşullar XXX Ders Adı...
Özel Koşullar Dersin alınabilmesi için öğrenciden beklenen asgari yeterlilikler.(Örnekler: Yabancı dil seviyesi, derse devam, önceden edindiği kurumsal yeterlilikler vs. gibi)
Öğretim Üyeleri Yrd. Doç. Dr. Hikmet ÇAĞLAR
Asistanlar VERİLMEMEKTEDİR
Ders Gün,Saat ve Yeri Gün, XX.XX:XX.XX, XXXX Yerleşkesi XXX nolu derslik
Görüşme Saatleri ve Yeri Öğretim Üyesinin ismi, Gün, XX.XX-XX.XX, xxx Yerleşkesi Ofis no
Öğretim Yöntem ve Teknikleri Anlatım, uygulama ve lab uygulamaları
Temel Kaynaklar Neuro-Fuzzy and Soft Computing, J-S.R.Jang

MATLAB Fuzzy Toolbox
Diğer Kaynaklar -
Haftalık Ders Programı
Hafta Dersin İçeriği Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta Bulanık Mantığa giriş ve bilişimsel zeka ve yapay zekadaki yerinin anlaşılması Anlatım
2. Hafta Bulanık küme kuramı Anlatım ve Uygulama
3. Hafta Tek ve çok boyutlu üyelik fonksiyonlarının tanımlanması Anlatım ve Uygulama
4. Hafta Kümeler üzerinde eşlenik alma, birleşim ve keşimi özellikleri ile çarpma ve toplama operatörlerinin tanımlanması Anlatım ve Uygulama
5. Hafta Bulanık küme kuralları ve bulanık nedensellik Anlatım ve Uygulama
6. Hafta Bulanık sonuç çıkarım sistemleri, Mandani ve Sugeno modelleri Anlatım ve Uygulama
7. Hafta Gauss Newton yöntemi ile bulanık modellerin öğrenmesi Anlatım ve Uygulama
8. Hafta Geribildirim yayılmasına bağlı öğrenme Anlatım ve lab
9. Hafta Genetik algoritmalarmala bağlı bulanık kümelerin öğretilmesi Anlatım ve lab
10. Hafta Sinir ağları ve bulanık filtreleme yapan sinir ağları Anlatım ve lab
11. Hafta Farklı uygulamaların tanıtılması Laboratuvar
12. Hafta ANFIS/CANFIS modelleme ve yinelemeli (adaptif) model kavramı Laboratuvar
13. Hafta Öğrenci projelerinin sunumu Proje
14. Hafta Öğrenci projelerinin sunumu Proje
15. Hafta Final Sınav Haftası
16. Hafta Fınal Sınav Haftası
17. Hafta Fınal Sınav Haftası
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri Adet Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar) 1 25
Kısa sınav(lar) 2 10
Ödevler / Dönem Ödevi / Sunum 1 25
Derse Devam / Katılım 1 5
Final 1 35


ÖÇ-1Kümeler kuramı ve cebir konusunda öğrendiklerini anımsar. Bulanık mantıkta bu bilgilerin nasıl tanımlandığının altını çizer ve anlar.
ÖÇ-2Bulanık sistemlerde üyelik fonksiyonlarının özelliklerini tanımlar
ÖÇ-3Bulanık mantığı akıllı sistemlerin (robotlar, kontrol sistemleri ve yinelenebilir sistemler gibi) tasarımına uygulama yaklaşımını öğrenir
ÖÇ-4Tasarladığı bulanık modellerin nasıl sonuç çıkarımı yaptığını analiz eder ve doğruluğunu sınar. Farklı modelleri (ANFIS, bulanık filtrelemeli sinir ağları, bulanık tabanlı genetik algoritmalar) karşılaştırır. Sinir ağları ile birleşitirilmiş bulanık modeller üzerinde kurulan öğrenme algoritmalarını irdelemeyi öğrenir ve yeni soruların doğmasına yol açar
ÖÇ-5Disiplinlerarası alanlarda tanımlanmış bir gerçek sistemi baştan sona önerme, tasarlama, formüle etme, düzenleme, birleştirme, veri toplama, modeli yapılandırma yetilerini kazanır. Mevcut ve yeni algoritmaları uygular ve MATLAB kullanarak bunları bilgisayar ortamında çalıştırır
Program Çıktıları
PÇ-1Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
PÇ-2Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak verileri yorumlar ve değerlendirir.
PÇ-3Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarındaki problemleri saptar, tanımlar, analiz eder; araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.
PÇ-4Matematik disiplinine sahip olarak, bilgisayarın işleyiş mantığını anlar ve hesaba dayalı düşünme yeteneği kazanır.
PÇ-5Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında karşılaşılan problemleri çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak etkin bir biçimde çalışır.
PÇ-6En az bir yabancı dil bilgisine ve Türkçe, sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisine sahiptir.
PÇ-7Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
PÇ-8Mesleki etik ve sorumluluk bilincindedir.
PÇ-9Bağımsız davranma, inisiyatif kullanma ve yaratıcılık becerisine sahiptir.
PÇ-10Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincine sahiptir ve mesleki bilgi ve becerilerini sürekli olarak geliştirir.
PÇ-11Alanı ile ilgili sahip olduğu bilgi birikimini toplum yararına kullanır.
Alan Yeterlilikleri Matrisi
Program Çıktıları - Öğrenim Çıktıları Matrisi
--
 PÇ 1PÇ 2PÇ 3PÇ 4PÇ 5PÇ 6PÇ 7PÇ 8PÇ 9PÇ 10PÇ 11
ÖÇ 1           
ÖÇ 2           
ÖÇ 3           
ÖÇ 4           
ÖÇ 5