Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Bilimsel ve matematiksel prensipleri mühendislik pratiğinde uygulama becerisine sahip olur. 2) Sistem analizi ve tasarımı uygulamalarında bilgisayar programlarını bir araç olarak kullanma becerisine sahip olur. 3) İleri ölçme ve veri analizi prensiplerini uygulama becerisine sahip olur. 4) Sistem/proses tasarımı aşamalarını, farklı teknik alternatifleri çevre, maliyet, güvenlik ve diğer kısıtlar altında bir endüstri mühendisliği problemine uygulama becerisine sahip olur. 5) Bir endüstri mühendisliği problemini tasarlama, analiz etme, ölçme ve değerlendirme becerisine sahip olur.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Bilginin gösterimi. Kural tabanlı sistemler. Bilgi edinme, karar ağaçları, ID3 algoritması. Sonuç çıkarma motoru: ileri yönlü zincirleme, geri yönlü zincirleme ve geri yönlü zincirleme algoritmaları. Kesin olmayan düşünme, uzman sistemlerde belirsizlik modelleri, bilgi doğrulama. Bulanık uzman sistemler. Çatı tabanlı uzman sistemler. Karışık sistemler.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Uzman sistemler: temelleri ve yapısı
2. Hafta
Bilgi temsili ve kural tabanlı sistemler
3. Hafta
Bilgi temsili gerçekleştirim kuralları
4. Hafta
Bilgi getirimi ve örnekler
5. Hafta
Çıkarsama makinası: ileri zincirleme algoritması
6. Hafta
Çıkarsama makinası: geri zincirleme algortiması
7. Hafta
Uzman sistemlerde belirsizlik yönetimi
8. Hafta
Kural tabanının doğrulanması
9. Hafta
Arasınav
10. Hafta
Melez uzman sistemler
11. Hafta
Bulanık uzman sistemler
12. Hafta
Çerçeve tabanlı uzman sistemler
13. Hafta
Bilgi mühendisliği: problem tanımlama, tasarım ve çözüm.
14. Hafta
Bilgi tabanlı sistem projeleri
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
James P. Ignizio. Introduction to Expert Systems. The Development and Implementation of Rule-Based Expert Systems, McGraw-Hill, Inc., 1991; Michael Negnevitsky. A Guide to Intelligent Systems, Addison-Wesley, 2001
