MCHT401 - Bursa Teknik Üniversitesi

Bursa Teknik Üniversitesi
Doğa Bilimleri, Mimarlık ve Mühendislik Fakültesi
Mekatronik Mühendisliği
MCHT401
Artifical Neural Networks and Lear.
Yarıyıl
Kodu
Adı
1
MCHT401
Artifical Neural Networks and Lear.
T+U
Kredi
AKTS
3
6
6
Dersin Dili:
İngilizce
Dersin Düzeyi:
Fakülte
Dersin Staj Durumu:
Yok
Bölümü/Programı:
Mekatronik Mühendisliği
Dersin Türü:
Zorunlu Seçmeli
Dersin Amacı:
Mühendislik Uygulamalarında sıkça kullanılan yapay zeka tekniklerinin ve bunların mekatronik mühendisliği uygulamalarının incelenmesi.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Yapay zekânın tanımı, temel kavramlar ve teknikler. Uzman Sistemler ve mekatronik mühendisliği uygulamaları. Bulanık mantık mekatronik mühendisliği uygulamaları. Karar destek sistemleri ve
mekatronik mühendisliği Genetik algoritmalar ve uygulama örnekleri. Yapay sinir ağları: Yapay sinir ağlarının yapısı ve temel elemanları, ilk yapay sinir ağları, yapay sinir ağı modelleri, geri beslemeli
ağlar. Yapay sinir ağlarının mekatronik mühendisliği uygulamaları.
Ön Koşulları:
Dersin Koordinatörü:
Doç. Dr. Turgay Temel
Dersi Veren:
Doç. Dr. Turgay Temel
Dersin Yardımcıları:
Arş. Gör. Ahmet Remzi Özcan
Dersin Kaynakları
Ders Notları
Kaynakları
Dökümanlar
Ödevler
Sınavlar
:
:
:
:
:
Teorik Anlatım ve Uygulamalar
Yapay Zeka, Vasif Nabiyev, Seçkin Yayınevi, 2010.,Mühendislikte yapay zeka uygulamaları, Ş.Sağıroğlu, E.Beşdok, M.Erler, Ufuk Yayınevi, 2003.
:
:
:
:
80
60
Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler
Mühendislik Bilimleri
Mühendislik Tasarımı
Sosyal Bilimler
Eğitim Bilimleri
Fen Bilimleri
Sağlık Bilimleri
Alan Bilgisi
:
:
:
:
30
60
Ders Konuları
Hafta
Konu
Ön Hazırlık
1
Yapay zekânın tanımı, temel kavramlar ve teknikler.
2
Yapay zekânın tanımı, temel kavramlar ve teknikler.
3
Uzman Sistemler ile ilgili temel kavramlar, yapılar, bilgi-kural tabanı, çıkarım mekanizması
4
Uzman sistemlerin mekatronik mühendisliği uygulamaları
5
Bulanık mantığa giriş, temel kavramlar
6
Bulanık mantığın mekatronik mühendisliği uygulamaları
7
Bulanık mantığın mekatronik mühendisliği uygulamaları
8
Karar destek sistemleri ve örnek mekatronik mühendisliği uygulamaları
9
Genetik algoritmalar ve uygulama örnekleri.
10
Yapay sinir ağları: Yapay sinir ağlarının yapısı ve temel elemanları, ilk yapay sinir ağları.
11
Yapay sinir ağı modelleri, geri beslemeli ağlar.
12
Yapay sinir ağlarının mekatronik mühendisliği uygulamaları
13
Yapay zeka uygulamalarında kullanılan yazılımlar
14
Yapay zeka ve etik
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
Ders referans kitabından ilgili
bölümün incelenmesi.
E- kaynaklardan ilgili konunun
araştırılması
Dersin Öğrenme Çıktıları
Sıra No
Açıklama
Ö01
Ö02
Ö03
Ö04
Ö05
Ö06
Öğrenci yapay zekayı tanımlar ve tekniklerini açıklar.
Uzman sistemleri tanımlar ve özelliklerini açıklar.
Bulanık mantığı tanımlar ve özelliklerini açıklar.
Genetik algoritmaları tanımlar ve özelliklerini açıklar.
Yapay sinir ağlarını tanımlar ve tekniklerini açıklar.
Yapay zekanın mekatronik mühendisliğindeki uygulamalarını bilir.
Programın Öğrenme Çıktıları
Sıra No
Açıklama
P03
P04
P05
P01
P02
Lisans seviyesinde ilgili mühendislik formasyonlarında analitik düşünme ve problem çözme
Mevcut ve gelecek teknolojilere ve sistemlere yönelik kavrama ve innovasyonlara yönlendirme
Mekatronik sistemlerinin tanım, tanıtım, öğrenimi ve geliştirilmesine yönelik en geniş katkı
İlgili mühendislik disiplinlerinde (elektrik-elektronik, bilgisayar ve makine mühendisliği) karşılaşılan problemlerin modellenmesi
İlgili disiplinlerinde sistem analiz ve sentezleme
Dökümanlar
Değerlendirme Ölçütleri
AKTS Hesaplama İçeriği
Yarıyıl Çalışmaları
Sayısı Katkı
Sayısı
Süresi
Toplam İş Yükü Saati
Ders Süresi
14
2
28
%0
Sınıf Dışı Ç. Süresi
14
6
84
0
%0
Ödevler
3
6
18
Devam
0
%0
Sunum/Seminer Hazırlama
0
0
0
Uygulama
0
%0
Ara Sınavlar
1
7
7
Proje
0
%0
Uygulama
14
2
28
Yaryıyıl Sonu Sınavı
0
Laboratuvar
0
0
0
Proje
0
0
0
Yaryıyıl Sonu Sınavı
1
15
15
Ara Sınav İçin Çalışma Süresi
0
0
0
Yarıyıl Sonu Sınavı İçin Çalışma Süresi
0
0
Ara Sınav
0
%40
Kısa Sınav
0
Ödev
Toplam
%60
%100
Etkinlik
Toplam İş Yükü
AKTS Kredisi
Dersin Öğrenme Çıktılarının Programın Öğrenme Çıktılarına Katkıları
Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok yüksek
P01 P02 P03 P04 P05
Tüm
5
5
5
5
5
Ö01
5
5
5
5
5
Ö02
5
5
5
5
5
Ö03
5
5
5
5
5
Ö04
5
5
5
5
5
Ö05
5
5
5
5
5
Ö06
5
5
5
5
5
0
180
6