DERS ADI

: Bulanık Mantık Kullanımıyla Akıllı Sistem Uygulamaları

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
CSC 5046 Bulanık Mantık Kullanımıyla Akıllı Sistem Uygulamaları SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF.DR. EFENDİ NASİBOĞLU

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri Doktora (İngilizce)
Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans
Yapay Zeka ve Akıllı Sistemler Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Öğrencilere, bulanık mantığın kullanımıyla çeşitli sistem tasarımlarının oluşturulması ve yazılım araçlarıyla gerçekleştirilmesi yeteneği kazandırılacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Sistem modellemesinde bulanık bilginin tanımlanması için teorik ve pratik bilgilerin anlaşılması.
2   Modelleme sürecinde bulanık bilginin işlenmesinde gereken matematik tekniklerin anlaşılması.
3   Bulanık bilgili karar tekniklerinin anlaşılması.
4   Bulanık sistemlerde kullanılan uygulama araçlarının anlaşılması.
5   Pratik bulanık sistem geliştirme yeteneğinin kazanılması

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Giriş
2 Güç tarlalarında bulanık mantık
3 Veri madenciliğinde bulanık mantık
4 Görüntü işlemede bulanık mantık
5 Proje sunumu
6 Biyotıpta bulanık mantık
7 Endüstride bulanık mantık
8 Endüstride bulanık mantık (devamı)
9 Proje sunumu
10 Otomotifte bulanık mantık
11 Proje sunumu
12 Bulanık uzman sistemleri
13 Bulanık otomatik kontrol
14 Final sunum

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
Sivanandam S.N., Deepa S.N., Sumathi S. (2007). Introduction to Fuzzy Logic Using MATLAB., Springer

Referanslar:
Jang, J., Sun C., Mizutani E. Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall, 1997.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Öğrencilere, bulanık mantığın kullanımıyla çeşitli sistem tasarımlarının oluşturulması ve yazılım araçlarıyla gerçekleştirilmesi yeteneği kazandırılacaktır.

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

İlan Edilecektir.

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

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 4 56
Ödev Hazırlama 4 20 80
Sunum Hazırlama 4 5 20
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 198

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.15555
ÖK.25555
ÖK.35555
ÖK.45555
ÖK.55555