Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Programlar Hakkında Bilgi

Tezli Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Elektrik-Elektronik Mühendisliği (Türkçe)

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
Elektrik-Elektronik Mühendisliği (Türkçe) - Elektrik-Elektronik Mühendisliği - Tezli Yüksek Lisans - 2014 EEM7052 Yapay Zeka Tabanlı Aydınlatma Kontrolü Seçmeli 1 8,00 3 0

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Aydınlatma sistemlerinin kontrol teknolojileri, aydınlatmada kontrolün enerji tasarrufuna etkilerini görmek, yapay zekâ mantığının aydınlatmaya uyarlanması, yapay zekâ destekli aydınlatma tasarımı hakkında bilgi sahibi olmak ve proje gerçekleştirebilmektir.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Aydınlatma sistemleri tanıtımı, aydınlatma sistemlerinde kullanılan kontrol topolojileri, aydınlatmada kontrol hesapları, yapay zekâ matematiği. Yapay zekânın aydınlatma uyarlamaları, bulanık mantık kontrol yöntemi, yapay sinir ağları kontrol yöntemi, yapay sinir-bulanık mantık(ANFIS) kontrol yöntemi, , doğal ve yapay aydınlatma tesislerinin yapay zekâ ile entegrasyonu ve yapay zekâ aydınlatma hesapları ve aydınlatma projesi simülasyonu.

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Anlatım, sunum, proje, ödev.

Staj Durumu

yok

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1) Aydınlatma Tekniği, Prof.Dr. Muzaffer Özkaya, "Birsen Yayınevi, 1998, İstanbul/ Türkiye 2) Lighting Engineering, R.H.Simons, A.R. Bean, Reed Educational and Professional Publishing, Woburn / Great Britain 3) IESNA Lighting Handbook, İlluminating Engineering Society of North America Publishing, Ninth Edition, Editor Judith Block, 1999, New York/ USA 4) Simon Haykin, “Neural Networks: A Comprehensive Foundation” Pearson Prentice Hall, Published by Pearson Education, İndia, 2005. 5) BEZDEK J.C., "Editorial Fuzzy Models-What are They and Why? ", IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol.11, No.1, (1993). 6) KLIR, J.G, YUAN, B., Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications, Prentice Hall, N.Y., (1995)

Dersin Web Sayfası

yok

Öğrenme Çıktıları

  • Aydınlatma kontrol yöntemleri ve bileşenlerini anlayacaktır.
  • Yapay zeka çeşitlerini öğrenecek ve birbirleri ile karşılaştırmalar yapacaktır.
  • Yapay zeka kontrol stratejilerini geliştirebileceklerdir.
  • Aydınlatma sistemleri için optimal yapay zeka yöntemi belirleyecek ve kullanacaklardır.
  • Yapay zeka destekli aydınlatma sistemi tasarlayabilecek ve projelendirebileceklerdir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 Aydınlatma sistemlerini tanıma
2 Aydınlatma kontrol sistemleri
3 Aydınlatma enerji tasarrufu yöntemleri
4 Yapay/Doğal aydınlatma sistemleri
5 Yapay/Doğal aydınlatma kontrol yöntemleri
6 Yapay/Doğal aydınlatma yapay zeka algoritmaları
7 Bulanık mantık ve bileşenlerinin açıklanması
8 Ara Sınav Haftası
9 Fuzzy Lojik ile aydınlatma proje tasarım ve proje örnek uygulaması
10 Yapay sinir ağları mantığı ve bileşenlerinin açıklanması
11 YSA ile aydınlatma proje tasarım ve proje örnek uygulaması
12 ANFIS mantığı ve bileşenlerinin açıklanması
13 ANFIS ile aydınlatma proje tasarım ve proje örnek uygulaması
14 Yapay zeka destekli iç aydınlatma tasarım ve proje örnek uygulaması
15 Yapay zeka destekli dış aydınlatma tasarım ve proje örnek uygulaması
16 Ders Çalışma Haftası
17 Yarı Yıl Sonu Sınavı

Değerlendirme

Değerlendirme Değer
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 50
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 50
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Değer
Final Sınavı 100

Öğrenci İş Yükü Hesabı

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma 10 4 40
Proje ve Hazırlığı 6 4 24
Ödev ve Hazırlığı 0 0 0
Laboratuvar ve Hazırlığı 0 0 0
Atölye ve Hazırlığı 0 0 0
Sunum ve Hazırlığı 6 6 36
Seminer ve Hazırlığı 6 6 36
Demo ve Hazırlığı 0 0 0
Araştırma ve Hazırlığı 5 5 25
Rapor ve Hazırlığı 4 4 16
Arasınav ve Hazırlığı 3 3 9
Kısa Sınav ve Hazırlığı 0 0 0
Final ve Hazırlığı 3 3 9
Teorik Ders Saati 0 0 0
Uygulama Ders Saati 0 0 0

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
ÖÇ5