Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 6016	Esnek Hesaplama Teknolojileri	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. EFENDİ NASİBOĞLU

Dersi Alan Birimler

İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Bütünleşik Doktora
Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora
Biyomedikal Teknolojiler Yüksek Lisans (İng)
İstatistik Bütünleşik Doktora
İstatistik Doktora
Bilgisayar Bilimleri Doktora
İstatistik Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Dersin amacı, son yıllarda veri analizi ve karar verme problemlerinde popülerlik kazanan esnek hesaplama teknolojilerinin temellerini tanıtmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Esnek hesaplamaya ait temel kavramları anlama.
2	Esnek hesaplama tekniklerini anlama.
3	Bazı güncel esnek hesaplama uygulamaları hakkında bilgi edinme.
4	Bir temel esnek hesaplama yazılımını kullanabilme.
5	Esnek hesaplama uygulamaları geliştirebilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Bulanık ve esnek hesaplamaya giriş
2	Bulanık kümeler
3	Bulanık kurallar ve bulanık çıkarsama
4	Bulanık çıkarsama sistemleri, Ödev 1
5	Sistem tanımlamada en küçük kareler yöntemleri
6	Türev tabanlı optimizasyon, Ödev 2
7	Türev kullanmayan optimizasyon
8	Ara sınav
9	Yapay sinir ağları
10	ANFIS: Adaptif sinirsel-bulanık çıkarsama sistemleri
11	Sınıflandırma ve regresyon ağaçları
12	Veri kümeleme algoritmaları, Ödev 3
13	Kural temelli yapı tanımlama
14	Esnek hesaplama uygulamaları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
J.-S.R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy And Soft Computing, by Prentice Hall, 1997.
Yardımcı kaynaklar:
R.A. Aliev, R.R. Aliev, Soft Computing and Its Applications, by World Scientific Publishing Co., 2001.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, sınıfta öğretme, sunum ve tartışma şeklinde işlenir. Öğretme derslerinin yanında belirlenen gruplar tartışma saatlerinde sunmak üzere sunumlar hazırlar. Bazı haftalarda, önceden verilen ödevler tartışılır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	PRJ	PROJE
2	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	PRJ * 1

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların ve ödevlerin değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

efendi.nasibov@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Duyurulacak.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	13	4	52
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	13	4	52
Vize Sınavına Hazırlık	1	26	26
Final Sınavına Hazırlık	1	30	30
Ödev Hazırlama	3	12	36
Vize Sınavı	1	2	2
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8
ÖK.1	3	5	5	5	5	5
ÖK.2	5	5	4	4	3	5
ÖK.3	5	3	4	5	5	3
ÖK.4	5	4	5	5	5	5
ÖK.5	4	5	5	3	5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI