Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen Bilimleri Enstitüsü
/
MKM 502E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Esnek Hesaplama
İngilizce
Soft Computing
Dersin Kodu
MKM 502E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
-
3
3
-
-
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Gülay Öke Günel
Gülay Öke Günel
Dersin Amaçları
1)Yapay sinir ağlarının temel özelliklerini, eğitme algoritmalarını öğretmek, yapay sinir ağlarının kontrol problemlerine nasıl uygulandığını göstermek
2) Bulanık mantığın temellerini, bulanık mantık çıkarım mekanizmasını ve bulanık mantığın kontrolör tasarımında nasıl kullanıldığını öğretmek
3) Başta genetik algoritmalar olmak üzere türeve bağlı olmayan global optimizasyon yöntemleri hakkında bilgi vermek
4)Öğrencilerin bu derste öğrendikleri yöntemleri bir dönem projesi kapsamında mekatronik sistemlere uygulamalarını ve bunu yazılı ve sözlü olarak sunmalarını sağlamak
Dersin Tanımı
Öğrenme kavramı ve öğrenme çeşitleri, optimizasyon teknikleri, yapay sinir ağlarına giriş, tek katmanlı perseptronlar, çok katmanlı perseptronlar, hata geriye yayma yöntemi,yapay sinir ağlarının kontrol problemlerine uygulanması, bulanık kümeler, bulanık kümelerde işlemler, bulanık bağıntılar ve kompozisyon, bulanık sonuç çıkarma mekanizmaları, bulanık kontrolörler, uyarlamalı sinirsel bulanık çıkartım sistemi, radyal tabanlı fonksiyonlar, genetik algoritmalar, diğer türeve bağlı olmayan global optimizasyon yöntemleri
Dersin Çıktıları
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2025