AKTS - Gevşek Hesaplama
Gevşek Hesaplama (CMPE466) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gevşek Hesaplama | CMPE466 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Teknik Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | Dersin amacı sinir ağları ile ilgili temel bilgi edinmek, bulanık mantık ve optimizasyon kavramlarını, ilgili algoritmaları ve konuların birbirleri ile olan ilişkilerini öğrenmek. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Biyolojik ve yapay sinir ağları, geriye yayılma algoritması ve çok katmanlı geriye yayılma algoritması; yapay sinir ağları modelleri ve öğrenme algoritmaları; bulanık mantık ve bulanık kümeler; temel bulanık mantık matematiği; bulanık işlemler, bulanık sistemler, bulanık akıllı sistemleri, bulanık kontrol, genetik algoritmalar, yapay sinir ağlarını |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş | Ana ders kitabı Bölüm 1 |
| 2 | Bulanık Kümeler | Bölüm 2 |
| 3 | Bulanık Kurallar ve Bulanık Mantık | Bölüm 3 |
| 4 | Bulanık Kurallar ve Bulanık Mantık | Bölüm 3 |
| 5 | Bulanık Anlam Çıkarma Sistemleri | Bölüm 4 |
| 6 | Türeve Dayalı Optimizasyon | Bölüm 6 |
| 7 | Türevden Bağımsız Optimizasyon | Bölüm 7 |
| 8 | Türevden Bağımsız Optimizasyon | Bölüm 7 |
| 9 | Denetimli Öğrenme Yapay Sinir Ağları | Bölüm 9 |
| 10 | Denetimsiz Öğrenme Yapay Sinir Ağları | Bölüm 11 |
| 11 | İntibak Edici Yapay Sinir Ağları – Bulanık Anlam Çıkarma Sistemleri | Bölüm 12 |
| 12 | İntibak Edici Yapay Sinir Ağları – Bulanık Anlam Çıkarma Sistemleri | Bölüm 12 |
| 13 | Zorunlu Yapay Sinir Ağları – Bulanık Modelleme | Bölüm 13 |
| 14 | Uygulamalar | Bölüm 19 - 22 |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. J. S. R. Jang, C. T. Sun and E. Mizutai, “Neuro-Fuzzy and Soft Computing”, 1997. |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. Timothy J. Ross, “Fuzzy Logic with Engineering Applications”, McGraw-Hill, 1997. |
| 3. Zioluchian Ali, Jamshidi Mo, “Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies”, CRC Press, 2001. | |
| 4. D. E. Goldberg, “Genetic Algorithms: Search, Optimization and Machine Learning”, Addison Wesley, N.Y., 1989. | |
| 5. S. Rajasekaran and G.A.V.Pai, “Neural Networks, Fuzzy Logic and Genetic Algorithms”, PHI, 2003. | |
| 6. L. H. Tsoukalas, R. E. Uhrig, “Fuzzy and Neural Approaches in Engineering”, John Wiley, N. Y., 1997. |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | 4 | 20 |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 25 |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 25 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 30 |
| Toplam | 7 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 70 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 30 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | X |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve yazılım mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | X | ||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | ||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | ||||
| 4 | Yazılım mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | ||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yazılım mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | X | ||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |||||
| 8 | En az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci. | |||||
| 11 | Yazılım mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |||||
| 12 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi. | |||||
| 13 | Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | |||||
| 14 | Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |||||
| 15 | Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi. | |||||
| 16 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | |||||
| 17 | Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisi. | X | ||||
| 18 | Yazılım sistemlerinin analiz, tasarım, uygulama, doğrulama, geçerleme ve bakım süreçlerini uygulayarak geliştirilmesinde mühendislik yaklaşımlarını uygulama becerisi. | X | ||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 2 | 32 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | 1 | 10 | 10 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | 4 | 3 | 12 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 127 | ||