| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Sinir Ağları | MTM5241 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Matematik Mühendisliği ABD Matematik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim) |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Matematik Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | İnci Albayrak |
| Dersi Veren(ler) | Fatih Taşçı |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bulanık mantık, insan mantık çıkarım sistemlerini lineer olmayan karmaşık çözümlenmesi amacı ile modeller. Yapay sinir ağları (YSA), beynin belirli bir işi veya fonksiyonu gerçekleştirme yöntemini/yolunu modellemek için tasarlanan yapılardır. Bu ders bulanık mantık ve yapay sinir ağları ile ilgili temel bilgiler verir ve uygulama örnekleri sunar. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Sinir ağları kavramı. Uyumlu ağlar ve yapıları. Geri yayılım. Öğrenme. Öğrenen sinir ağlarının denetlenmesi. Destekli öğrenme. Denetlenmeyen öğrenme. Uygulama örnekleri. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenci bulanık mantık ile ilgili temelleri kavrar.
- Öğrenci yapay sinir ağları ile ilgili temelleri kavrar.
- Öğrenci yapay sinir ağları kullanarak modeller kurar.
- Öğrenci yapay sinir ağları kullanarak bilgisayar programı yazar.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Bulanık Kümeler,Üyelik fonksiyonları | İlgili Kaynaklar |
| 2 | Bulanık İşlemler. T-norm ve S-norm işlemler. | İlgili Kaynaklar |
| 3 | Bulanık kurallar Bulanıklaştırma, berraklaştırma, bulanık çıkarım. | İlgili Kaynaklar |
| 4 | Mamdani bulanık çıkarım. | İlgili Kaynaklar |
| 5 | Mamdani bulanık çıkarım uygulamalar | İlgili Kaynaklar |
| 6 | Sugeno bulanık çıkarım ve uygulama örneği | İlgili Kaynaklar |
| 7 | Matlab ortamında bulanık mantık uygulamaları | İlgili Kaynaklar |
| 8 | Beynin yapısı. Yapay sinir. | İlgili Kaynaklar |
| 9 | Perceptron | İlgili Kaynaklar |
| 10 | Çok katmanlı sinir ağları. | İlgili Kaynaklar |
| 11 | Öğrenme. | İlgili Kaynaklar |
| 12 | Vize | İlgili Kaynaklar |
| 13 | Geri yayılım algoritması | İlgili Kaynaklar |
| 14 | Geri yayılımda momentum katsayısı | İlgili Kaynaklar |
| 15 | Matlab ortamında YSA uygulama örnekleri | İlgili Kaynaklar |
| 16 | Final sınavı | İlgili Kaynaklar |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | 1 | 30 |
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 13 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | 1 | 2 | |
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
