|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Akıllı sistem kavramı: Giriş
|
|
|
2
|
Farklı uygulama alanları için örnek Akıllı sistem modelleri
|
|
|
3
|
Farklı uygulama alanları için örnek Akıllı sistem modelleri
|
|
|
4
|
Farklı Akıllı sistem tasarlama ve geliştirme algoritmaları
|
|
|
5
|
Farklı Akıllı sistem tasarlama ve geliştirme algoritmaları
|
|
|
6
|
Bilgi akışı, Sonuç çıkarma yaklaşımı, Uzman sistemler
|
|
|
7
|
Uzman sistemler ve Uygulamaları
|
|
|
8
|
Hibrid Uzman sistemler (Hybrid Expert Systems) ve Uygulamaları
|
|
|
9
|
Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
|
|
|
10
|
Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
|
|
|
11
|
Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
|
|
|
12
|
Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
|
|
|
13
|
Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
|
|
|
14
|
Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
|
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğretim Üyesi Seda Şahin
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
1. Stuart J. Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition, 2010.
2. Introduction to Data Mining P. N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar. Addison-Wesley, 2005.
3. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Third Edition)". I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, Morgan Kaufmann 2011.
4. The Elements of Statistical Learning: data mining, inference and prediction, T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, Springer, 2001.
5. Grosan C., Abraham A. Intelligent Systems: A Modern Approach, 2011, Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
6. Haykin S., Neural Networks and Learning Machines, Third Edition, 2009 by Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey 07458.
|
|
Yardımcı Kitap
|
-
|
|
Dersin Amacı
|
Kimya Mühendisliğinde farklı çalışma alanlarında ve farklı uygulamalarında kullanılmak üzere yeni akıllı sistemlerin tasarlanması ve geliştirilmesidir.
|
|
Dersin İçeriği
|
Akıllı sistem kavramı: Giriş
Farklı uygulama alanları için örnek Akıllı sistem modelleri
Farklı Akıllı sistem tasarlama ve geliştirme algoritmaları
Bilgi akışı, Sonuç çıkarma yaklaşımı, Uzman sistemler
Uzman sistemler ve Uygulamaları
Hibrid Uzman sistemler (Hybrid Expert Systems) ve Uygulamaları
Makine öğrenmesi(Machine Learning-Veri Madenciliği(Data Mining), Yapay Sinir Ağları(Neural Networks)), Karar Destek sistemleri (Decision Support Systems) ve Sonuç çıkarma algoritmaları ve uygulamaları (MATLAB,?)
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Matematik, Fen bilimleri ve Mühendislik alanında edinilen bilgilerin kimya mühendisliği problemlerinin çözümü ve modellenmesine yönelik kullanımı becerisi
|
4
|
|
2
|
Mühendislik problemlerini tanımlama, modelleme ve uygun analiz yöntemlerini seçip uygulayarak çözme becerisi
|
4
|
|
3
|
Mühendislik araştırmaları kapsamında deney tasarlama, uygulama ve elde edilen verileri analiz ederek yorumlayabilme becerisi
|
4
|
|
4
|
Belirli bir amaca yönelik bir sistem, sistem parçası ya da prosesi, mevcut ekonomik ve teknik imkanlar dahilinde tasarlayabilme becerisi
|
3
|
|
5
|
Modern mühendislik tekniklerinden ve bilişim teknolojilerinden etkin şekilde faydalanabilme becerisi
|
3
|
|
6
|
Mesleki ve etik sorumluluk bilinci edinme
|
-
|
|
7
|
Bireysel veya disiplin içi/disiplinler arası takımlarda çalışabilme yeteneği
|
3
|
|
8
|
Etkin sözlü ve yazılı iletişim kurma becerisi
|
-
|
|
9
|
Yaşam boyu öğrenme bilinci edinme ve bu kapsamda bilim ve teknolojideki gelişmeleri takip ederek kendini sürekli yenileme becerisi
|
4
|
|
10
|
İş hayatı, sağlık, güvenlik ve çevre bilinci edinme
|
-
|
|
11
|
Girişimcilik, yenilikçilik ve çağın sorunları hakkında bilgi sahibi olmak
|
4
|