Mersin Üniversitesi
Ders Bilgileri
| BULANIK MANTIK | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kodu | Dönemi | Teori | Uygulama | Ulusal Kredisi | AKTS Kredisi | |
| Saat / Hafta | ||||||
| BTS410 | Bahar | 3 | 0 | 3 | 4 | |
| Ön Koşulu Olan Ders( ler ) | Yok |
| Dili | tr |
| Türü | Zorunlu |
| Seviyesi | Lisans |
| Öğretim Elemanı( ları ) | Dr. Mehmet ZİLE |
| Öğretim Sistemi | Yüz Yüze |
| Önerilen Hususlar | Yok |
| Staj Durumu | Yok |
| Amacı | Bu ders bulanık mantık ve yapay sinir ağları ile ilgili temel bilgiler verir ve uygulama örnekleri sunar. |
| İçeriği | Bulanık Kümeler. Üyelik fonksiyonları. Bulanık İşlemler. T-norm ve N-norm işlemler. Bulanık kurallar. Bulanıklaştırma, berraklaştırma, bulanık çıkarım. Mamdani bulanık çıkarım. Mamdani bulanık çıkarım uygulamaları. Sugeno bulanık çıkarım ve uygulama örneği. Matlab ortamında bulanık mantık uygulamaları. Beyinin yapısı. Yapay sinir. Perceptron. Çok katmanlı sinir ağları. Öğrenme. Geriye- yayılım algoritması. Momentum katsayısı. Matlab ortamında YSA uygulama örnekleri. |
Dersin Öğrenim Çıktıları
| # | Öğrenim Çıktıları |
|---|---|
| 1 | Bulanık mantık ile ilgili temelleri tanımlama. |
| 2 | Yapay sinir ağları ile ilgili temelleri tanımlama. |
| 3 | Karşılaşılan problemlerde bulanık mantığın ve YSA yapılarının nasıl uygulanacağını tanımlama. |
| 4 | Yaygın kullanılan bulanık çıkarım metotlarını tanımlama. |
| 5 | Örnek bulanık mantık ve YSA yazılım araçlarını tanımlama. |
| 6 | Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli altyapıya sahip olma; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için beraber kullanabilme becerisi. |
| 7 | Mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçme ve uygulama becerisi. |
| 8 | Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama becerisi; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| # | Konular | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
|---|---|---|
| 1 | Bulanık kümeler. Üyelik fonksiyonları | Anlatım,Tartışma |
| 2 | Bulanık işlemler. T-norm ve N-norm işlemler | Anlatım, tartışma |
| 3 | Bulanık kurallar. Bulanıklaştırma, berraklaştırma, bulanık çıkarım | Anlatım, tartışma |
| 4 | Mamdani bulanık çıkarım | Anlatım, tartışma |
| 5 | Mamdani bulanık çıkarım uygulamaları | Anlatım, tartışma |
| 6 | Sugeno bulanık çıkarım ve uygulama örneği | Anlatım, tartışma |
| 7 | Matlab ortamında bulanık mantık uygulamaları | Anlatım, tartışma |
| 8 | Beynin yapısı. Yapay sinir | Anlatım, tartışma |
| 9 | Ara sınav | |
| 10 | Çok katmanlı sinir ağları | Anlatım, tartışma |
| 11 | Öğrenme | Anlatım, tartışma |
| 12 | Geri yayılım algoritması | Anlatım, tartışma |
| 13 | Geri yayılımda momentum katsayısı | Anlatım, tartışma |
| 14 | Matlab ortamında YSA uygulama örnekleri | Anlatım, tartışma |
| 15 | Matlab ortamında YSA uygulama örnekleri | Anlatım, tartışma |
| 16 | Son Sınav |
Resources
| # | Malzeme / Kaynak Adı | Kaynak Hakkında Bilgi | Referans / Önerilen Kaynak |
|---|---|---|---|
| 1 | .J.-S.R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani, Neuro Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, Upper Sllade River, NJ 07458, 1997 | Kitap | Yok |
| 2 | S. Haykin, Neural Networks, A Comprehensive Foundation, Macmillan Publishing Company, Englewood Cliffs, NJ, 1994 | Kitap | Yok |
| 3 | Nazife Baykal, Timur Beyan, Bulanık Mantık İlke ve Temelleri, Seçkin Yayınları, 2004, Ankara | Kitap | Yok |
Ölçme ve Değerlendirme Sistemi
| # | Ağırlık | Çalışma Türü | Çalışma Adı |
|---|---|---|---|
| 1 | 0.25 | 12 | 1. Seminer |
| 2 | 0.25 | 1 | 1. Ara Sınav |
| 3 | 0.5 | 5 | Son Sınav |
Dersin Öğrenim Çıktıları ve Program Yeterlilikleri ile İlişkileri
| # | Öğrenim Çıktıları | Program Çıktıları | Ölçme ve Değerlendirme |
|---|---|---|---|
| 1 | Bulanık mantık ile ilgili temelleri tanımlama. | 1͵2͵6 | 1͵2͵3 |
| 2 | Yapay sinir ağları ile ilgili temelleri tanımlama. | 2͵3͵5 | 1͵2͵3 |
| 3 | Karşılaşılan problemlerde bulanık mantığın ve YSA yapılarının nasıl uygulanacağını tanımlama. | 4͵5͵7͵8 | 1͵2͵3 |
| 4 | Yaygın kullanılan bulanık çıkarım metotlarını tanımlama. | 3͵4͵6 | 1͵2͵3 |
| 5 | Örnek bulanık mantık ve YSA yazılım araçlarını tanımlama. | 2͵6͵8 | 1͵2͵3 |
| 6 | Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli altyapıya sahip olma; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için beraber kullanabilme becerisi. | 3͵4͵5͵6 | 1͵2͵3 |
| 7 | Mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçme ve uygulama becerisi. | 2͵3͵6͵7 | 1͵2͵3 |
| 8 | Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama becerisi; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | 4͵7 | 1͵2͵3 |
Not: Ölçme ve Değerlendirme sütununda belirtilen sayılar, bir üstte bulunan Ölçme ve Değerlerndirme Sistemi başlıklı tabloda belirtilen çalışmaları işaret etmektedir.
İş Yükü Detayları
| # | Etkinlik | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| 1 | Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 1 | 14 |
| 2 | Sunum ve Seminer Hazırlama | 1 | 5 | 5 |
| 3 | İnternette tarama, kütüphane ve arşiv çalışması | 8 | 2 | 16 |
| 4 | Belge/bilgi listeleri oluşturma | 1 | 5 | 5 |
| 5 | Atölye | 0 | 0 | 0 |
| 6 | Ara Sınav için Hazırlık | 1 | 5 | 5 |
| 7 | Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| 8 | Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| 9 | Ödev | 0 | 0 | 0 |
| 10 | Ara Proje | 0 | 0 | 0 |
| 11 | Ara Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| 12 | Son Proje | 0 | 0 | 0 |
| 13 | Son Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| 14 | Son Sınav için Hazırlık | 1 | 10 | 10 |
| 15 | Son Sınav | 1 | 2 | 2 |
| 100 | ||||