AKTS - Gevşek Hesaplama

Gevşek Hesaplama (CMPE466) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Gevşek Hesaplama CMPE466 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Course Assistants
Dersin Amacı Dersin amacı sinir ağları ile ilgili temel bilgi edinmek, bulanık mantık ve optimizasyon kavramlarını, ilgili algoritmaları ve konuların birbirleri ile olan ilişkilerini öğrenmek.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Alan ile ilgili nümerik metotları gerçekleştirebilme
  • Bulanık küme kavramını anlatabilme
  • Türevden bağımsız ve türeve dayalı optimizasyon yöntemlerini uygulayabilme
  • Yapay sinir ağlarını ve öğrenme konusunu tartışma
  • Yapay sinir – bulanık mantık modellemesini kavrama
  • Konu ile ilgili uygulamaların farkına varma
Dersin İçeriği Biyolojik ve yapay sinir ağları, geriye yayılma algoritması ve çok katmanlı geriye yayılma algoritması; yapay sinir ağları modelleri ve öğrenme algoritmaları; bulanık mantık ve bulanık kümeler; temel bulanık mantık matematiği; bulanık işlemler, bulanık sistemler, bulanık akıllı sistemleri, bulanık kontrol, genetik algoritmalar, yapay sinir ağlarını

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş Ana ders kitabı Bölüm 1
2 Bulanık Kümeler Bölüm 2
3 Bulanık Kurallar ve Bulanık Mantık Bölüm 3
4 Bulanık Kurallar ve Bulanık Mantık Bölüm 3
5 Bulanık Anlam Çıkarma Sistemleri Bölüm 4
6 Türeve Dayalı Optimizasyon Bölüm 6
7 Türevden Bağımsız Optimizasyon Bölüm 7
8 Türevden Bağımsız Optimizasyon Bölüm 7
9 Denetimli Öğrenme Yapay Sinir Ağları Bölüm 9
10 Denetimsiz Öğrenme Yapay Sinir Ağları Bölüm 11
11 İntibak Edici Yapay Sinir Ağları – Bulanık Anlam Çıkarma Sistemleri Bölüm 12
12 İntibak Edici Yapay Sinir Ağları – Bulanık Anlam Çıkarma Sistemleri Bölüm 12
13 Zorunlu Yapay Sinir Ağları – Bulanık Modelleme Bölüm 13
14 Uygulamalar Bölüm 19 - 22

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. J. S. R. Jang, C. T. Sun and E. Mizutai, “Neuro-Fuzzy and Soft Computing”, 1997.
Diğer Kaynaklar 2. Timothy J. Ross, “Fuzzy Logic with Engineering Applications”, McGraw-Hill, 1997.
3. Zioluchian Ali, Jamshidi Mo, “Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies”, CRC Press, 2001.
4. D. E. Goldberg, “Genetic Algorithms: Search, Optimization and Machine Learning”, Addison Wesley, N.Y., 1989.
5. S. Rajasekaran and G.A.V.Pai, “Neural Networks, Fuzzy Logic and Genetic Algorithms”, PHI, 2003.
6. L. H. Tsoukalas, R. E. Uhrig, “Fuzzy and Neural Approaches in Engineering”, John Wiley, N. Y., 1997.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 4 20
Sunum - -
Projeler 1 25
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 25
Genel Sınav/Final Juri 1 30
Toplam 7 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 70
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 30
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve hesaplama alanlarındaki bilgi birikimini bilişim sistemleriyle ilgili mühendislik problemlerinin çözümüne uygulama becerisi.
2 Bilişim sistemlerine özgü sorunları analiz etme ve modelleme, çözümleri için uygun gereksinimleri belirleme ve tanımlama becerisi.
3 Belirlenen gereksinimleri karşılayacak bir bilişim sistemini, sistem parçasını, işlemi veya programı tasarlama, geliştirme ve değerlendirme becerisi.
4 Bilişim sistemleri mühendislik uygulamaları için modern teknik ve mühendislik araçlarını kullanma becerisi.
5 Bilgi teknolojilerinin ve karar modellerinin etkin kullanımına yönelik olarak veri toplama, analiz etme, yorumlama ve doğru seçimler yapabilme becerisi.
6 Disiplin içi ve disiplinlerarası takımlarda veya bireysel olarak etkin biçimde çalışabilmek için gerekli organizasyonel ve iş yeteneklerini ortaya koyabilme becerisi.
7 Türkçe ve İngilizcede etkin iletişim kurabilme becerisi.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki son gelişmeleri takip edebilme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Bilişim Sistemleri Mühendisliği alanında mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilinci.
10 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi.
11 Karar alırken, bilişim sistemleri mühendisliği uygulamalarının evrensel, çevresel, sosyal ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12 Kamu ve özel sektör kuruluşlarının işlerini daha etkin yapmalarını ve daha rekabetçi olmalarını sağlamak amacıyla, en uygun yazılım ve donanımları biraraya getirerek , uygun personeli ayarlayarak ve gerekli prosedürleri tanımlayarak maliyet etkin bilişim sistemleri tasarlama, geliştirme ve işletme becerisi.
13 Bilişim teknolojilerini kullanarak iş hayatına yönelik sorunları çözme becerisi.

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 2 32
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler 1 10 10
Raporlar
Ödevler 4 3 12
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 10 10
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Toplam İş Yükü 127