1. DOKTORA
  2. FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
  3. BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
  4. 1285 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DR.
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
CENG 619ZEKİ OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ3 + 01. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Doktora
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Akıllı sistemlere ve esnek hesaplamaya giriş, Bulanık küme teorisi, Bulanık çıkarım yöntemleri, Bulanık kümeleme, Bulanık mantık kontrolü ve doğrusal olmayan sistemlere uygulanması. Sinir Ağlarına giriş, Uyarlanabilir Nöro-Bulanık Çıkarım sistemi (ANFIS), Nöro-Bulanık Sınıflandırma (Nefclass), Akıllı optimizasyon tekniklerine ve mühendislik uygulamalarına giriş. Dönem projesi
Ders İçeriği Akıllı Sistemlere Giriş, Bulanık kümeleme teorisi, Kural Tabanlı Kontrol, Akıllı kümeleme yöntemleri (NN, Bulanık Mantık), Nöro-Bulanık çıkarım sistemleri (Anfis), Nöro-Bulanık sınıflandırma, Evrimsel optimizasyon algoritmaları (GA, PSO)
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Zeki Sistemlerin avantaj ve dezavantajlarını açıklayabilme.
2Gerçek uygulamalar için Zeki Sistemlerin nasıl seçileceğini bilme becerisi kazanma.
3Programlama araçlarını kullanarak Zeki Sistemler kullanımına yönelik programlar geliştirme becerisi kazanma.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
Derslerin program öğrenme kazanımına katkısı girilmemiş.

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14570
Ödevler5840
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11515
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)12828
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


Seçili dönemde ders açılmamıştır.


Yazdır

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları