Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
-1MKT273İleri Kontrol Teknolojisi3+0+035

Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Ön Lisans
Bölümü / Programı Mekatronik
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı yapay zeka bulanık mantık ve uzman sistemler ile ilgili temel bir giriş sunmaktır.
Dersin İçeriği Yapay Zekânın Tanıtımı, Temel Kavramlar, Mantıksal Programlama, Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, Yapay Sinir Ağlarının Tanıtımı ve Uygulamaları.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Teorik anlatım
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Öğr.Gör. Ekrem KELEŞ
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Doç. Dr. Vasif V. NABİYEV, Yapay zeka - seçkin yayınları Prof.Dr.Çetin ELMAS, Yapay zeka uygulamaları
Doç. Dr. Vasif V. NABİYEV, Yapay zeka - seçkin yayınları
Prof.Dr.Çetin ELMAS, Yapay zeka uygulamaları
Kitap, projeksiyon cihazı, PC Kitap, Sunum, Laboratuvar malzemeleri

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %10
Mühendislik Bilimleri %20
Mühendislik Tasarımı %30
Alan Bilgisi %40

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Veri yok

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 4 56
Ara Sınavlar 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 15 15
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 5 123

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Algoritma geliştirebilme
2 Yapay zeka kavramını anlar ve yorumlar.
3 Bulanık mantık kavramını kontrol sistemlerine uyarlayabilir.
4 Yapay sinir ağları kavramını kontrol sistemlerine uyarlayabilir.
5 Genetik algoritma ile yapay zekayı karşılaştırabilir.
6 Sezgisel Algoritmaları yorumlayabilir.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay Zekaya giriş
2 Yapay sinir ağları oluşturma.
3 Yapay sinir ağlarının yapıları
4 Danışmanlı öğrenme.
5 Danışmansız öğrenme.
6 Bulanık Mantık
7 Klasik ve bulanık kümeler
8 Bulanık Mantık denetleyici sistemleri
9 Sinirsel bulanık mantık denetimi
10 Genetik algoritma
11 Genetik algoritma kavramları
12 Uzman sistemler
13 Yapay zeka uygulamaları
14 Öğrenci ödev sunumları


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
Tüm 4 3 3 3 4 3 5 3 3 3 4 3
Ö1 5 4 5 5 3 4 4 4 5 5 3 3
Ö2 4 3 4 4 4 5 3 3 4 4 4 5
Ö3 3 5 4 3 3 3 4 4 3 4 5 4
Ö4 3 4 5 4 5 4 5 4 4 3 3 3
Ö5 5 5 3 5 3 5 4 5 3 3 4 4
Ö6 3 3 3 3 4 3 3 3 4 5 3 3

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=113992&curProgID=38&lang=tr