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 | 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 | X |
---|---|
Uzmanlık/Alan Dersleri | |
Destek Dersleri | |
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 mekatronik mühendisliği ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi kazanır. | |||||
2 | Karmaşık mekatronik mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi kazanır. | |||||
3 | Karmaşık bir mekatronik mühendisliği sistemini, sürecini, cihazını veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi; mekatronik mühendisliği kapsamında mühendislik yaratıcılığı yöntemlerini etkin bir şekilde uygulayabilme becerisi elde eder. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.) | |||||
4 | Mekatronik mühendisliği ve robot teknolojisi uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim ve iletişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi kazanır. | |||||
5 | Mekatronik mühendisliği ve robot teknolojisi problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır. | |||||
6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi; mekatronik mühendisliğinin yakın etkileşim içinde olduğu makina, elektrik/elektronik ve bilgisayar mühendislikleri ile, mekatronik mühendisliğinin uygulama alanı içinde diğer mühendislik ve bilim dalları veya çalışma alanları ile etkin iletişim kurabilme becerisi, farklı disiplinlerde çalışabilme becerisi kazanır. | |||||
7 | Türkçe ve İngilizce sözlü, yazılı ve teknik resim kullanarak etkin iletişim kurma, yaratıcı ve özgün kavram ve fikirleri ifade edebilme becerisi kazanır. | |||||
8 | Mekatronik mühendisliğinin uygulama çeşitliliğinin gerektirdiği şekilde değişik konularda bilgiye erişim, eleştirel bakış, yorumlama ve bilgiyi geliştirme becerisi; yaşam boyu öğrenme sonucu gelişme ve sürekli yenileme gerekliliği bilinci; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık ve kendini sürekli yenileme becerisi elde eder. | |||||
9 | Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olma, bu konuda iletişim araçlarını kullanarak meslek bilincini geliştirme ve mesleğin gelişimine katkıda bulunma yetkinliği kazanır. | |||||
10 | Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi ve sorumluluğu altında çalışanların bir proje çerçevesinde gelişimlerine yönelik etkinlikleri planlayabilme, yönetebilme ve liderlik yetkinliği elde eder. | |||||
11 | Mekatronik mühendisliği uygulamalarının evrensel, toplumsal ve bireysel boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile kültürel değerler ve çağın sorunları hakkında bilgi; bu konularda mühendislik bilinci; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | |||||
12 | Mekatronik mühendisliği konularında, sorunları tanımlayabilme, analiz edebilme, kaynak araştırması yapabilme, veritabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanarak yaptığı araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirebilme ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel olarak aktarabilme yetkinliği elde eder. | |||||
13 | Yaşadığı çevreye duyarlı ve toplumsal sorumluluk bilincine sahip, sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla inceleyen, geliştiren ve gerektiğinde değiştirebilen, toplum içinde bir birey olma ve topluma yönelik proje düzenleme, geliştirebilme ve uygulayabilme yetkinliği elde eder. |
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 |