DERS ADI

: Tasarım ve Üretimde Bilişsel Zeka

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
IND 5038 Tasarım ve Üretimde Bilişsel Zeka SEÇMELİ 3 0 0 7

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ADİL BAYKASOĞLU

Dersi Alan Birimler

Endüstri Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans
Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans (İ.Ö)
Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans
Endüstri Mühendisliği Doktora
Endüstri Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Amacı

Öğrencilere hesapsal zeka tekniklerini öğretmek ve üretim uygulamalarını teorik, bilgisayar ve gerçek hayat çalışmalarıyla birlikte sunmak. Bu derste, bulanık mantık (fuzzy logic), sinir ağları (neural networks), sezgisel arama gibi hesapsal zeka teknikleri verilecektir. Bu konuların tasarım ve imalat uygulamaları teorik dersler, bilgisayar uygulamaları ve gerçek hayat problemleriyle birlikte tanıtılacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Bu dersten öğrencilerin hesapsal zeka tekniklerinin temel prensiplerini öğrenmesine yardımcı olması beklenmektedir.
2   Öğrencileri karmaşık mühendislik tasarım ve optimizasyon problemlerini hesapsal zeka teknikleri kullanarak çözebilir hale getirmek.
3   Öğrencileri, bilgisayar programları geliştirebilir ve uygulamalı problemleri hesapsal zeka teknikleri kullanarak çözebilir hale getirmek.
4   Öğrencileri hesapsal zeka teknikleri üzerine araştırma yapabilir hale getirmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Hesapsal zekaya giriş
2 Bulanık mantığa giriş - 1
3 Bulanık mantığa giriş - 2
4 Sinir ağlarına giriş -1
5 Sinir ağlarına giriş -2
6 Meta-sezgisel aramaya giriş - 1
7 Meta-sezgisel aramaya giriş - 2
8 Tasarımda bulanık mantık uygulamaları
9 İmalatta bulanık mantık uygulamaları
10 Ara sınav
11 Tasarım ve imalatta sinir ağları uygulamaları
12 Tasarımda meta-sezgisel arama uygulamaları
13 İmalatta meta-sezgisel arama uygulamaları
14 Vaka çalışması sunumları ve tartışmalar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1- Computational Intelligence in Design and Manufacturing, Andrew Kusiak, Wiley, 2000
2- Instructor's notes

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sınıf sunumları, gerçek hayat problemleri ve uygulamaları.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 ODV ÖDEV
3 YSS YIL SONU SINAVI
4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.25 + ODV *0.25 +YSS *0.50
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.25 + ODV *0.25 +BUT *0.50


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Prof.Dr.Adil Baykasoğlu

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Dersler 13 3 39
Ara sınav için çalışma 1 15 15
Final için hazırlanma 1 25 25
Sunum hazırlama 1 20 20
Ders öncesi/sonrası haftalık hazırlanma 13 6 78
Ara sınav 1 3 3
Final 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 183

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.133443433
ÖK.25334544343
ÖK.344433333
ÖK.433454333