| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Esnek Hesaplama Yöntemleri ve Uygulamaları | ENM 559 | 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 | Doç.Dr. ALPER KİRAZ, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| 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 Gene k algoritmalar uygulamaları, Bulanık karar vermede esnek hesaplamanın önemi, MATLAB araç kutuları kullanılarak esnek hesaplama metotlarının uygulanması ve sonuçların yorumlanması. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Esnek hesaplamanın temel kavramlarına hakim olur | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 2 | Esnek hesaplama yöntemleri hakkında bilgi sahibi olur | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 3 | Esnek hesaplama yöntemleri kullanarak problem tanımlar ve çözer | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 4 | Karar verme teknikleri hakkında bilgi sahibi olur | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 5 | Karar verme teknikleri kullanarak bir problemi tanımlar ve çözer | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, |
| 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 mank uygulamaları | |
| 7 | Sinirsel hesaplama ve yapay sinir ağı modellerinin oluşturulması | |
| 8 | MATLAB’ta yapay sinir ağları uygulamaları | |
| 9 | Ara Sınav | |
| 10 | Evrimsel hesaplama ve gene k algoritma modellerinin oluşturulması | |
| 11 | MATLAB’ta genetik algoritmalar uygulamaları | |
| 12 | Yapay Zeka ile Modelleme ve MATLAB Uygulamaları I | |
| 13 | Yapay Zeka ile Modelleme ve MATLAB Uygulamaları II | |
| 14 | Yapay Zeka ile Modelleme ve MATLAB Uygulamaları III |
| 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 İle şim, 2016. Figueira, J., Greco, S., Ehrgo, M., Mul Criteria Decision Analysis State of the Art Surveys, Springer, Interna onal Series in Opera ons 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 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | X | |||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | |||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | X | |||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | |||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | |||||
| 6 | sürdürülebilir kalkınma ve endüstri mühendisliğinin gelişen koşullara göre gelişmelerini izleyebilmek ve uygulayabilmek için yaşam boyu öğrenme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve bunun için kendini sürekli yenileme becerisine sahip olur. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Esnek hesaplamanın temel kavramlarına hakim olur | 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | 2 |
| 2 | Esnek hesaplama yöntemleri hakkında bilgi sahibi olur | 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | 2 |
| 3 | Esnek hesaplama yöntemleri kullanarak problem tanımlar ve çözer | 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | 2 |
| 4 | Karar verme teknikleri hakkında bilgi sahibi olur | 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | 2 |
| 5 | Karar verme teknikleri kullanarak bir problemi tanımlar ve çözer | 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | 2 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| 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 | 15 | 15 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Performans Görevi (Uygulama) | 1 | 25 | 25 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 150 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||