DERS ADI

: Esnek Hesaplama Teknolojileri

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

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

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 Türev kullanmayan optimizasyon (devamı)
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


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 14 4 56
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 4 56
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) 208

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