| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Esnek Hesaplama Yöntemleri ve Uygulamaları | ENM 555 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. ALPER KİRAZ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Öğretim |
| Dersin Amacı | Analitik modeller ile modellenmesi ve yorumlanması güç olan çok değişkenli çok parametreli problemlerin modellenmesinde esnek hesaplama yöntemlerinin kullanılması, problemlerin esnek hesaplama yöntemleri ile modellenmesi, çözümü ve sonuçlarının yorumlanması. |
| Dersin İçeriği | Esnek hesaplamanın temel kavramları, Bulanık kümeler teorisi ve uygulamaları, Sinirsel hesaplamanın temelleri ve yapay sinir ağları uygulamaları, Evrimsel hesaplama ve Genetik algoritmalar uygulamaları, Bulanık karar vermede esnek hesaplamanın önemi, MATLAB araç kutuları kullanılarak esnek hesaplama metotlarının uygulanması ve sonuçların yorumlanması. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Esnek hesaplamanın temel kavramlarına hakim olur | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav, Sözlü Sınav, Ödev, |
| 2 | Esnek hesaplama yöntemleri hakkında bilgi sahibi olur | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, | Sınav, Sözlü Sınav, Ödev, |
| 3 | Esnek hesaplama yöntemleri kullanarak problem tanımlar ve çözer | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav, Sözlü Sınav, Ödev, |
| 4 | Karar verme teknikleri hakkında bilgi sahibi olur | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav, Sözlü Sınav, Ödev, |
| 5 | Karar verme teknikleri kullanarak bir problemi tanımlar ve çözer | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav, Sözlü Sınav, Ödev, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Esnek hesaplamanın temel kavramları | |
| 2 | Yapay zekâya giriş | |
| 3 | MATLAB’a giriş | |
| 4 | MATLAB’ta temel uygulamalar ve araç kutuları | |
| 5 | Bulanık kümeler teorisi ve bulanık modellerin oluşturulması | |
| 6 | MATLAB’ta bulanık mantık uygulamaları | |
| 7 | Sinirsel hesaplama ve yapay sinir ağı modellerinin oluşturulması | |
| 8 | MATLAB’ta yapay sinir ağları uygulamaları | |
| 9 | Ara Sınav | |
| 10 | Evrimsel hesaplama ve genetik algoritma modellerinin oluşturulması | |
| 11 | MATLAB’ta genetik algoritmalar uygulamaları | |
| 12 | Yapay zekâya dayalı karar verme ve karar destek sistemleri | |
| 13 | Bulanık çok kriterli karar verme teknikleri (Bulanık AHP,Bulanık DEMATEL) | |
| 14 | Bulanık çok kriterli karar verme teknikleri (Bulanık TOPSİS) |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | Hızıroğlu, A., Kiraz, A., Cebeci, H. İ., Taşkın, H., Selvi, İ. H., Codal, K. S., İpek, M., Şişci, Ş. M. “Esnek Hesaplama: İşletme ve Ekonomide Uygulamaları”, Çeviri Kitap, ISBN: 978-605-4735-80-8, 2017. Kubat, C., MATLAB Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları, Pusula Yayıncılık ve İletişim, 2016. Figueira, J., Greco, S., Ehrgott, M., Multi Criteria Decision Analysis State of the Art Surveys, Springer, International Series in Operations Research & Management Science, 2005. Yıldırım, B., F., Önder, E., Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Dora Yayıncılık, 2016. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulamaktır. | X | |||||
| 2 | Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilmektir. | ||||||
| 3 | Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulamaktır. | ||||||
| 4 | Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilmektir. | ||||||
| 5 | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlamaktır. | ||||||
| 6 | Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve ileri düzeyde değerlendirmektir. | ||||||
| 7 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk almaktır. | ||||||
| 8 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilmektir. | ||||||
| 9 | Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgileri yorumlamaktır. | ||||||
| 10 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilmektir. | ||||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum sağlamaktır. | ||||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetmektir. | ||||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Performans Görevi (Uygulama) | 50 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Ara Sınav | 1 | 20 | 20 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 1 | 30 | 30 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 150 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||