>
Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
---|---|---|---|---|---|---|
Bulanık Mantık | MUH415 | Seçmeli | Lisans | 4 | Güz | 5 |
Prof. Dr. Yaşar BECERİKLİ
Prof. Dr. Mehmet Melih İNAL
Prof. Dr. Haluk KONAK
Prof. Dr. Mehmet YILDIRIM
Doç. Dr. Alev MUTLU
Doç. Dr. Taner ÜSTÜNTAŞ
1) Bulanık mantık konusunu kavrar.
2) Bulanık mantık prensiplerini öğrenir ve uygular.
3) Bulanık kural oluşturma ve kural azaltma temellerini kavrar.
4) Bulanık modellemeyi uygular ve kavrar.
5) Bulanık mantıkta ileri konulara giriş yapar
Program Yeterlilikleri | ||||||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | ||
Öğrenme Kazanımları | ||||||||||||
1 | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Orta | Orta | Düşük | Düşük | Düşük | |||
2 | Orta | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | |
3 | Orta | |||||||||||
4 | Orta | |||||||||||
5 | Orta |
Yüz Yüze
Yok
Yapay Zeka
Bu ders normal (kesin) kümeler, bulanık mantık kümeleri, bulanık mantığın temelleri,bulandırma (fuzzification), çıkarım (Inference) ve durulandırma (Defuzzification),bulanık sayılar, bulanık kurallar, bulanık denetleme, bulanık tanıma, bulanık optimizasyon, bulanık sistem eğitimi ve uygulamalarını kapsar.
1) Anlatım
2) Soru-Cevap
3) Benzetim
4) Örnek Olay
5) Problem Çözme
6) Proje Temelli Öğrenme
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarıya Oranı |
50% |
|||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||||||||||
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
50% |
|||||||||||
Toplam | 100% |
Türkçe
İstenmemekte