BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (YL) (TEZLİ) (İNGİLİZCE)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: 3017002012
Ders İsmi: Fuzzy Logic and Modelling
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
3 0 3 6
Öğretim Dili: EN
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Department Elective
Dersin Seviyesi:
Yüksek Lisans TYYÇ:7. Düzey QF-EHEA:2. Düzey EQF-LLL:7. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr.Öğr.Üyesi Recep DURANAY
Dersi Veren(ler):
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Bu dersin amacı bulanık mantık küme kuramını, bulanık mantık sisteminin
temel yapılarının öğrenilmesini sağlamak ve bir sistemin bulanık mantık
modelini oluşturarak o sistemin denetimini yapmaktır.
Dersin İçeriği: Zekâ ve Yapay Zekâ kavramları. Yapay Zekâ Tekniklerinin genel tanıtımı.
Bulanık Mantık ve tarihçesi. Keskin kümeler ve bulanık küme kuramı,
bulanık mantık prensipleri. Bulanık mantık denetleyicilerinin temel yapısı;
sistem değişkenleri ve bulanık parametreler, bulanıklaştırma stratejileri,
bilgi tabanının oluşturulması, bulanık muhakeme teknikleri, durulaştırma
stratejileri ve bulanık kuralların tasarımı. Bulanık mantık kullanılarak
sistem modelleme uygulama örnekleri.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Keskin küme kuramı ile bulanık küme kuramı arasındaki farkları açıklayabilir.
2) Bulanıklaştırma yöntemlerini, bilgi tabanının oluşturulmasını, bulanık muhakeme tekniklerini ve durulaştırma yöntemlerini açıklayabilir.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
1) Bulanık mantık sisteminin temel yapılarını açıklayabilir
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Zekâ ve yapay zekâ. Yapay zekâ teknikleri. ders kitabı
2) Bulanık mantığın tarihçesi ders kitabı
3) Keskin kümeler ve bulanık küme kuramı ders kitabı
4) Bulanık ilişkiler ve hesaplamalar ders kitabı
5) Sistem değişkenleri ve bulanık parametreler ders kitabı
6) Bulanıklaştırma stratejileri, bilgi tabanının oluşturulması ders kitabı
7) Bulanık muhakeme teknikleri ders kitabı
8) Ara sınav ders kitabı
9) Durulaştırma stratejileri ders kitabı
10) Bulanık kuralların tasarımı ders kitabı
11) Bulanık mantık sistemi ile ilgili tasarım ve uygulama örnekleri ders kitabı
12) Bir dinamik sistemin matematiksel modelinin elde edilmesi ders kitabı
13) Bir dinamik sistemin bulanık modelinin elde edilmesi ders kitabı
14) Bulanık mantık ile bir dinamik sistemin denetiminin benzetimi ders kitabı
15) Özel konu ders kitabı
16) Final ders kitabı

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: 1. Banks, Carson, Nelson & Nicol, “Discrete-Event System
Simulation”, Prentice Hall.
2. Castillo O., and Melin P., (2008), Type-2 Fuzzy Logic: Theory and
Applications
Diğer Kaynaklar: 1. Banks, Carson, Nelson & Nicol, “Discrete-Event System
Simulation”, Prentice Hall.
2. Castillo O., and Melin P., (2008), Type-2 Fuzzy Logic: Theory and
Applications

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

3

2

Program Kazanımları
1) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak geniş ve derin bilgilere ulaşma, değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi.
2) Sınırlı ya da eksik bilgiyi kapatmak ve uygulamak için bilimsel yöntemleri kullanma ve farklı disiplinlerin bilgilerini bütünleştirme kabiliyeti.
3) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği problemlerini kurgulayabilme, problemleri çözmek için yöntemler geliştirebilme ve çözümde yenilikçi yöntemler kullanabilme.
4) Yeni ve/veya orijinal fikirler ve algoritmalar geliştirme becerisi; sistem, bileşen veya süreç tasarımında yenilikçi çözümler geliştirmek.
5) Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknikler ve yöntemler ve bunların kısıtları hakkında geniş bilgi sahibi olma kabiliyeti.
6) Analitik modelleme ve deneysel araştırma tasarlama ve uygulama, süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözme ve yorumlama becerisi.
7) Bir yabancı dili (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü seviyesinde sözlü ve yazılı iletişimde kullanabilme kabiliyeti.
8) Çok disiplinli ekiplerde liderlik etme, karmaşık durumlara çözüm geliştirme ve sorumluluk alma kabiliyeti.
9) Toplumsal, yasal, etik ve ahlaki değerlerin bilincinde olmak ve bu değerler çerçevesinde araştırma ve uygulama çalışmaları yapabilmek.
10) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında yeni ve gelişmekte olan uygulamalar hakkında farkındalık ve bunları inceleme ve gerekirse öğrenme kabiliyeti.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak geniş ve derin bilgilere ulaşma, değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi.
2) Sınırlı ya da eksik bilgiyi kapatmak ve uygulamak için bilimsel yöntemleri kullanma ve farklı disiplinlerin bilgilerini bütünleştirme kabiliyeti.
3) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği problemlerini kurgulayabilme, problemleri çözmek için yöntemler geliştirebilme ve çözümde yenilikçi yöntemler kullanabilme.
4) Yeni ve/veya orijinal fikirler ve algoritmalar geliştirme becerisi; sistem, bileşen veya süreç tasarımında yenilikçi çözümler geliştirmek.
5) Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknikler ve yöntemler ve bunların kısıtları hakkında geniş bilgi sahibi olma kabiliyeti.
6) Analitik modelleme ve deneysel araştırma tasarlama ve uygulama, süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözme ve yorumlama becerisi.
7) Bir yabancı dili (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü seviyesinde sözlü ve yazılı iletişimde kullanabilme kabiliyeti.
8) Çok disiplinli ekiplerde liderlik etme, karmaşık durumlara çözüm geliştirme ve sorumluluk alma kabiliyeti.
9) Toplumsal, yasal, etik ve ahlaki değerlerin bilincinde olmak ve bu değerler çerçevesinde araştırma ve uygulama çalışmaları yapabilmek.
10) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında yeni ve gelişmekte olan uygulamalar hakkında farkındalık ve bunları inceleme ve gerekirse öğrenme kabiliyeti.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Ders
Ödev

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Bireysel Proje

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 2 % 30
Ara Sınavlar 1 % 30
Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 40
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 15 3 45
Sınıf Dışı Ders Çalışması 15 5 75
Ödevler 2 30 60
Ara Sınavlar 1 2 2
Final 1 3 3
Toplam İş Yükü 185