AKTS - Gevşek Hesaplama
Gevşek Hesaplama (CMPE466) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gevşek Hesaplama | CMPE466 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| 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;
|
| 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 alanlarında yeterli bilgi birikimi kazanır; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, bilişim sistemleriyle ilgili mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilir. | X | ||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. | |||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. | |||||
| 4 | Bilişim sistemleri mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya bilişim sistemleri mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için, deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde görev yapabilir; bireysel olarak çalışabilir. | |||||
| 7 | a. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilir, etkin sunum yapabilir, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. b. En az bir yabancı dil bilir. | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık kazanır; bilgiye erişebilir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | |||||
| 9 | a. Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanır. b. Bilişim sistemleri mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi edinir. | |||||
| 10 | a. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi edinir. b. Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık kazanır. c. Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir. | |||||
| 11 | a. Bilişim sistemleri mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi edinir. b. Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | |||||
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 | ||