Dersin Ayrıntıları

Yarıyıl	Kodu	Adı	T+U+L	Kredi	AKTS
3	MKT433	İleri Kontrol Teknolojisi	3+0+0	3	4

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 zekaya 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	Dr. Öğretim Üyesi Gözde KONUK EGE
Dersi Verenler	Yok
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 "Kontrol Sistemleri Mühendisliği" - Faruk KARA "Sezgisel Algoritmalar ve Uygulamaları" - Mehmet Ali ALKAN
	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

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	3	42
Ara Sınavlar	1	10	10
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	15	15
Toplam İş Yükü			AKTS Kredisi : 4 109

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:

Sıra No	Açıklama
1	Yapay zeka, bulanık mantık, genetik algoritma ve sezgisel algoritma yöntemlerinin sistem kontrol ünitelerinde kullanarak sistem davranışlarını değerlendirebilme.
2	PID, adaptif ve akıllı kontrol yöntemlerini kullanarak karmaşık sistemlerin kontrolünü tasarlayabilme.
3	İleri kontrol tekniklerini kullanarak endüstriyel süreçlerin performansını optimize ederek enerji verimliliği, hız, hassasiyet gibi parametrelerde iyileştirmeler yapabilme.
4	Gerçek dünyadaki karmaşık kontrol problemlerini çözmek için ileri seviye kontrol yöntemlerini kullanabilme.

Ders Konuları

Hafta	Konu	Ön Hazırlık	Dökümanlar
1	İleri Kontrol Sistemlerine Giriş
2	Akıllı Kontrol Yöntemleri I: Bulanık Mantık Kontrolü
3	Yapay Zeka (AI) ile Kontrol
4	Genetik Algoritmalar ile Kontrol Sistemleri
5	Sezgisel Algoritmalar ve Sürü Zekası
6	Akıllı Kontrol Yöntemleri II: Yapay Sinir Ağları (YSA)
7	Klasik ve bulanık kümeler
8	Ara Sınav
9	PID Kontrol ile tasarım
10	Genetik algoritma
11	Genetik algoritma kavramları
12	Uzman sistemler
13	Enerji verimliliği, hız ve hassasiyet iyileştirmeleri
14	Hibrit Kontrol Sistemleri
15	Endüstriyel Süreçlerin Optimizasyonu

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

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

https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=238597&curProgID=38&lang=tr