Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Mamdani yöntemleri, Anfis ve Haritacılık uygulamaları.<br />
Öğretim Metodu Tahtada teorik ve bilgisayar programlama<br />
Öğrenciden İstenilen Programlama bilgisi, matematik ve geoistatistik bilgisi<br />
Gereklilikler<br />
Başarı Notunun Bir tek ara sınav ve yarıyıl sonu sınavı<br />
Hesaplanması<br />
Önerilen Kaynaklar,<br />
Araç ve Gereçler<br />
Haftalara Göre Ders Planı<br />
Haftalar<br />
Konular<br />
1. Hafta Bulanık mantık tanımı ve uygulama alanları<br />
2. Hafta Klasik mantık ve bulanık mantık<br />
3. Hafta Bulanık küme<br />
4. Hafta Bulanık küme<br />
5. Hafta Bulanık küme<br />
6. Hafta Bulanık mantık sonuç çıkarma<br />
7. Hafta Bulanık mantık sonuç çıkarma<br />
8. Hafta ARA SINAV<br />
9. Hafta Bulanık mantık sonuç çıkarma<br />
10. Hafta Görüntü sınıflandırma uygulamaları<br />
11. Hafta Sayısal yükseklik modeli uygulamaları<br />
12. Hafta Öğrenci uygulama seminerleri<br />
13. Hafta Öğrenci uygulama seminerleri<br />
14. Hafta Öğrenci uygulama seminerleri<br />
ERCİYES ÜNİVERSİTESİ<br />
FEN BİLİMLERİ ENSTİTUSÜ<br />
HARİTA MÜHENDİSLİĞİ<br />
ANABİLİMDALI<br />
I. GENEL BİLGİLER<br />
Ders Adı<br />
Yapay Zeka-II<br />
Dönemi: BAHAR Dili: Türkçe<br />
Kredisi (T-P-K) : 3-0-3 ECTS Kredisi: 7.0<br />
Öğretim Üyesi Doç.Dr. Erkan BEŞDOK<br />
Görüşme Saatleri Pzt. /Salı /Çrş. /Prş./Cuma: 14.00-14.30<br />
E posta: ebesdok@erciyes.edu.tr<br />
WEB:<br />
Fakülte iletişim adresi:<br />
<strong>Erciyes</strong> <strong>Üniversitesi</strong>, Mühendislik Fakültesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 38039-Kayseri /<br />
TURKİYE<br />
Tel: 90 352 437 49 01 Dahili 32650<br />
Faks: 90 352 437 57 84<br />
II. DERS BİLGİLERİ<br />
Ders Tipi ve Seviyesi<br />
Zorunlu:<br />
Seçmeli: Evet<br />
Esas: İlgili: Evet Yan dal:<br />
Başlangıç: Orta: Evet İleri: Uzmanlık:<br />
Dersin Amacı Yapay zeka problemleri ve bunların çözümleri için geliştirilen teknikler ile ilgili<br />
bilgilerin verilmesi.<br />
Ders İçeriği<br />
Algılama ve tepki, İşaret algılama ve yorumlama, zeki optimizasyon ve arama<br />
algoritmaları, genetik, karınca, bal-arısı algoritmaları ve uygulamaları.
Change language