|
|
| ELI5320 | Neural Fuzzy Systems | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | ELEKTRİK ve ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Grup çalışması | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. İsmail Hakkı ALTAŞ | | Diğer Öğretim Üyesi | Yok | | Öğretim Dili | İngilizce | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Akıllı sistemler, bulanık mantık, yapay sinir ağları ve nöral bulanık sistemlerin analiz ve tasarımını yapabilecek bilgi ve beceri kazandırmak. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Bulanık küme teorisini gözden geçirmiş olacaklardır. | 3 - 4 - 5 - 6 | 1,3,6 | | ÖK - 2 : | Bulanık mantık ve bulanık kararverme becerisini edineceklerdir. | 3 - 4 - 5 - 6 | 1,3,6 | | ÖK - 3 : | Bulanık ilişki kavramını öğreneceklerdir. | 3 - 4 - 5 - 7 | 1,3,6 | | ÖK - 4 : | Yaklaşık sonuıçlandırma ve bulanık kural tabanlı sistemleri öğreneceklerdir. | 3 - 4 - 5 - 6 | 1,3,6 | | ÖK - 5 : | Yapay sinir ağları konusunda bilgi sahibi olacaklardır. | 3 - 4 - 5 - 7 | 1,3,6 | | ÖK - 6 : | Eğitmrnli ve eğitmensiz öğrenme yöntemlerini tanıyacaklardır. | 3 - 4 - 5 - 6 | 1,3,6 | | ÖK - 7 : | Bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının ortak kullanımını öğreneceklerdir. | 3 - 4 - 5 - 6 | 1,3,6 | | ÖK - 8 : | İleri düzey uygulamaları tanıyacaklardır. | 3 - 4 - 5 - 7 | 1,3,6 | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Bulanık kümeler ve bulanık mantık, bulanık karar verme, yaklaşık sonuçlandırma, bulanık sonuçlandırma, bulanık kural tabanlı sistemler, yapay sinir ağlarının genel yapısı, eğitmenli ve eğitmensiz öğrenme algoritmaları, neural bulanık modellemeler, uygulama örnekleri. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Bulanık Mantık küme teorisinin gözden geçirilmesi | | | Hafta 2 | Bulanık Mantık | | | Hafta 3 | Bulanık Karar verme | | | Hafta 4 | Yaklaşık sonuçlandırma | | | Hafta 5 | Bulanık İlişkiler | | | Hafta 6 | Bulanık kural tabanlı sistemler | | | Hafta 7 | Adaptif Yapay Sinir ağları | | | Hafta 8 | Eğitmenle öğrenen sinir ağları. | | | Hafta 9 | Arasınav. | | | Hafta 10 | Takviyeli öğrenme | | | Hafta 11 | Eğitmensiz öğrenme | | | Hafta 12 | Diğer sinir ağları | | | Hafta 13 | Nöral-Bulanık sistem modellemesi. | | | Hafta 14 | Nöral-Bulanık Kontrol | | | Hafta 15 | Nöral-Bulanık Kontrol | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Altaş, İ. H., Lecture Notes, Unpublished. | | | |
| 1 | Jang, J.S.R., Sun, C.T., and Mizutani, E.,1996; Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall, | | | 2 | Nauck, D., Klawonn, F., Kruse, R., 1997; Foundations on Neuro-Fuzzy Systems, Wiley, Chichester, | | | 3 | Klir, G.J. and Folger, T.A., Fuzzy Sets, Uncertainity, and Information, Prentice Hall, Inc. | | | 4 | Lin, 1996; Neural Fuzzy Systems: A Neuro-Fuzzy Synergism., Prentice Hall. | | | 5 | Ross, T.J., 1995; Fuzzy Logic with Engineering Applications, McGraw-Hill Book Company, . | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 2 | 30 | | Proje | 14 | | 10 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 4 | 10 | 40 | | Arasınav için hazırlık | 2 | 7 | 14 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Ödev | 2 | 13 | 26 | | Proje | 5 | 13 | 65 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 14 | 28 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 219 |
|