| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bulanık Mantık | IST4140 | 2 | 5 | 2 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İstatistik Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İstatistik Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | ibrahim Demir |
| Dersi Veren(ler) | Ali Hakan Büyüklü |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bulanık mantık tanım ve kavramlarının verilmesi ve uygulamaların tanımlanmasıdır |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Bulanık kümeler, üyelik fonksiyonları, bulanık önermeler, bulanık modeller, bulanık değerler, bulanık niceleyicileri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler , koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler çıkarımları, bulanık küme işlemleri, genişletilmiş bulanık kümeler, bulanık ilişki denklemleri, kural tabanı çıkarımı, bulanıklaştırma, çıkarım mekanizmaları, durulaştırma, mamdani ve sugeno bulanık sistem modelleri, bulanık bağıntılar, bulanık fonksiyonlar, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar, bilgisayar uygulamaları bilgisine sahip olur. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Bulanık mantıkta kullanılan yöntemleri ve bulanık mantığın uygulamalarını yapar
- Bulanık kümeleri, üyelik fonksiyonları, bulanık önermeleri, bulanık modelleri ve bulanık değerleri tanır.
- Bulanık niceleyicileri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeleri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeleri çıkarımları kavrar
- Bulanık bağıntıları, bulanık fonksiyonları ve uygulamalarını yapar.
- Yapay sinir ağlarını, genetik algoritmalarI, bulanık mantığın bilgisayar uygulamalarını yapar
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Bulanık kümeler,Üyelik fonksiyonları ve temel özellikleri | Konu 1 |
| 2 | Bulanık önermeler,bulanık modeller,bulanık değerler | Konu 2 |
| 3 | Bulanık niceleyicileri,koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler | Konu 2 |
| 4 | Koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler çıkarımları | Konu 3 |
| 5 | Seviye ve düzey bulanık kümeleri,bulanık küme işlemleri | Konu 3 |
| 6 | Genişletilmiş bulanık kümeler | Konu 4 |
| 7 | Bulanık ilişki denklemleri,kural tabanı çıkarımı | Konu 4 |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Bulanıklaştırma | Konu 5 |
| 10 | Çıkarım mekanizmaları | Konu 5 |
| 11 | Durulaştırma | Konu 6 |
| 12 | Mamdani ve Sugeno bulanık sistem modelleri | Konu 6 |
| 13 | Bulanık bağıntılar,bulanık fonksiyonlar ve temel özellikler | Konu 6 |
| 14 | Yapay sinir ağları, genetik algoritmalar | Konu 7 |
| 15 | Bulanık mantığın bilgisayar uygulamaları | Konu 7 |
| 16 | Final Sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 3 | 30 |
| 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 | 2 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 5 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 3 | 6 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 15 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
