• Buradasın

    Bulanık Mantık

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • Bulanık Mantık Dersi: Giriş

      Bu video, bir öğrencinin bulanık mantık dersini anlattığı eğitim içeriğidir. Konuşmacı, Türkçe kaynak bulamadığı için kendi ders anlatımını paylaşmak istediğini belirtiyor. Video, bulanık mantığın tanımı ve temel kavramlarını ele alıyor. Bulanık mantığın Aristo'nun iki değerli mantığının tersine çok değerli bir mantık temelleri üzerine kurulduğu, doğru ve yanlış değerlerin yanında belirsizlik veya bulanık olarak adlandırılan doğruluğa izin verildiği anlatılıyor. Ayrıca olasılık ve olabilirlik kavramları karşılaştırılıyor ve bulanık mantığın günlük hayattaki uygulama alanları (çamaşır makinesi, buzdolabı, motor kontrolü, ısı denetimi, endüstriyel prosesler) örneklerle açıklanıyor. Video, bir giriş dersi niteliğinde olup, bir sonraki derste bulanık mantığın temel kavramlarının anlatılacağı belirtiliyor.

      • youtube.com

    • Basit Bulanık Mantık Denetleyicisi Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı basit bir bulanık mantık denetleyicisi yapımını anlatmaktadır. Videoda, ortam sıcaklığı ve hedef sıcaklığı girişleri olan, fan çıkışını kontrol eden bir bulanık mantık denetleyicisi gösterilmektedir. Konuşmacı, potansiyometre kullanarak sıcaklık sensörlerini nasıl kullanacağını, girişleri beş tane üyelik fonksiyonuna nasıl böldüğünü ve farklı sıcaklık değerlerine göre fan çıkışının nasıl değiştiğini örneklerle açıklamaktadır. Video, bulanık mantık denetleyicilerinin temel çalışma prensibini göstermek amacıyla hazırlanmıştır.

      • youtube.com

    • Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları Dersi: Çamaşır Makinesi Örneği

      Bu video, bir eğitim dersi formatında olup, bir eğitmen tarafından bulanık mantık ve yapay sinir ağları konusunun altıncı dersinde çamaşır makinesi örneği üzerinden Madai yöntemi kullanılarak çözüm sunulmaktadır. Videoda, çamaşır makinesi örneği üzerinden bulanık kümelerin nasıl oluşturulacağı, çamaşır sertliği, çamaşır miktarı ve yıkama devri gibi giriş parametrelerinin nasıl belirleneceği adım adım anlatılmaktadır. Eğitmen, dört farklı kuralı (hafif sert-normal, hafif yumuşak-normal, hafif sert-çok, hafif yumuşak-çok) oluşturarak bu kuralları grafik üzerinde göstermekte ve tarama işlemi yaparak long, som, mom ve coa değerlerini hesaplamaktadır. Video, vize konularının son iki dersinin ayrışma özelliği ile ilgili soru çözümleri olacağı bilgisiyle sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • Fiberglas Hastalığı Tanısı İçin Semantik Yöntem

      Bu video, bir sunum veya araştırma çalışması formatında olup, konuşmacılar fiberglas hastalığı tanısı için semantik yöntem kullanarak bir sistem geliştirdiklerini anlatıyorlar. Videoda, 98 hastaya ait veriler kullanılarak fiberglas hastalığı tanısı için bir sistem geliştirildiği açıklanıyor. Sistem, 38 koşuldan oluşan verileri korelasyon ve regresyon denklemleri ile analiz ederek, hırıltı, alp ve alt gibi üç önemli koşul üzerinden 18 iş kuralı oluşturuyor. Bu sistem, bulanık mantık uygulaması ile çalıştırılıyor ve %6 hata oranıyla başarılı sonuçlar veriyor. Konuşmacılar, bu sistemin sağlık kuruluşlarında kullanılabileceğini ve yüksek lisans seviyesinde geliştirilebileceğini belirtiyorlar.

      • youtube.com

    • Zaman Kavramı ve Kaos Üzerine Bir Düşünce

      Bu video, bir konuşmacının zaman kavramı ve kaos üzerine düşüncelerini paylaştığı bir monolog formatındadır. Konuşmacı, günümüzdeki hızlı yaşam tarzının zaman algımızı nasıl değiştirdiğini anlatmaktadır. Doğrusal zaman kavramından kuantum felsefesi ve bulanık mantıklarla birlikte kaos anlayışına geçişin, hayatımızı nasıl etkilediğini açıklamaktadır. Video, kaosun içindeki paternleri anlamak için enstrümanlar ve ipuçları bulmanın önemini vurgulayarak, kaosa tamamen kapıldığımızda sadece hızın içinde süregip gittiğimizi belirtmektedir.

      • youtube.com

    • Bulanık Mantık Dersi: Bulanık Küme İşlemleri

      Bu video, bir eğitim dersi formatında olup, bir eğitmen tarafından bulanık mantık konusunun dördüncü dersi anlatılmaktadır. Videoda bulanık küme işlemlerinin incelenmesi yapılmaktadır. Eğitmen, bu konunun sınavda çıkmadığını belirterek, küme işlemleri konusunu hızlıca ele almaktadır. Özellikle bulanık kümeler üzerinde yapılan işlemler, kesişim ve birleşim kavramları, bulanık fonksiyonlar ve üyelik dereceleri gibi temel kavramlar açıklanmaktadır. Dersin sonunda bir sonraki konunun kardemlilik olacağı belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Eğitim Serisi: Bulanık Mantık ve Karar Verme

      Bu video, yapay zeka eğitim serisinin onuncu bölümü olup, Sadi Hoca olarak anılan bir eğitmen tarafından sunulan teorik bir ders formatındadır. Eğitmen, yapay zeka oynatma serisinin toplam 42 videosu olduğunu belirtmektedir. Video, bulanık mantık (fuzzy mantık) ve bulanık kümeler konusunu detaylı şekilde ele almaktadır. Klasik kümelerle bulanık kümeler arasındaki farklar, üyelik derecelerinin nasıl hesaplandığı, birleşim, kesişim ve tamamlayıcı kümelerin hesaplanması gibi temel kavramlar günlük hayattan örneklerle açıklanmaktadır. Ayrıca, karar teorisi, olasılık teorisi ve fayda teorisi gibi konular da ele alınmaktadır. Video, yapay zekanın kişiliği ve kişisel yargıları olup olmadığı sorusuyla başlayıp, insan ve yapay zekanın karar verme süreçlerini karşılaştırıyor. Eğitmen, random değişken, atomik event, mutual exclusive gibi olasılık teorisi ve istatistik temel kavramlarını da örneklerle açıklamakta ve fuzzy mantık ile normal mantık arasındaki farkları anlatmaktadır. Video, yapay zeka konusunun geniş bir alan olduğunu ve fuzzy mantık gibi konuların sadece giriş seviyesinde ele alındığını vurgulayarak, izleyicilere üniversite eğitiminin önemi hakkında bir uyarıda bulunmaktadır.

      • youtube.com

    • Bulanık Mantık Kavramı ve Python ile Uygulaması

      Bu video, yapay zekanın bir alt konusu olan bulanık mantık kavramını açıklayan eğitici bir içeriktir. Konuşmacı, bulanık mantığın temel prensiplerini ve Python programlama dilinde nasıl uygulanacağını adım adım göstermektedir. Video, bulanık mantığın tanımı ve bileşenleriyle başlayıp, bulanık mantıkta işlem sonucu kesin değil ara değerlerin olduğu kavramını açıklamaktadır. Ardından bulanık mantık uygulaması için gerekli kütüphanelerin yüklenmesi, giriş ve çıkış değişkenlerinin ayarlanması, bulanıklaştırma, kural belirleme, çıkarım ve durulaştırma işlemlerinin Python kodları ile nasıl gerçekleştirileceği detaylı olarak gösterilmektedir. Video, bulaşık makinesi modeli üzerinden bulanık mantık uygulamasının pratik bir örneği sunmaktadır.

      • youtube.com

    • Bulanık Mantıkta Durulaştırma Yöntemleri

      Bu video, "Yazılım Tüneli" kanalında yayınlanan bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, bulanık mantıkta durulaştırma yöntemlerini anlatmaktadır. Video, durulaştırma kavramının tanımıyla başlayıp beş farklı durulaştırma yöntemini detaylı olarak açıklamaktadır: ağırlık merkezi yöntemi, alan açıortay yöntemi, en büyük üyelik yöntemi, en büyüklerin küçüğü yöntemi ve en büyüklerin büyüğü yöntemi. Her bir yöntem için formüller, hesaplamalar ve örnekler verilmektedir. Eğitmen, her bir yöntemi grafiklerle destekleyerek ve formülleri adım adım açıklayarak konuyu pekiştirmektedir.

      • youtube.com

    • Bulanık Mantık Hakkında Eğitim Videosu

      Bu video, bulanık mantık konusunu anlatan bir eğitim içeriğidir. Konuşmacı, bulanık mantığın temel kavramlarını ve uygulamalarını detaylı şekilde açıklamaktadır. Video, bulanık mantığın ortaya çıkışı, tanımı ve özellikleriyle başlayıp, neden kullanıldığı ve kullanım alanlarını anlatmaktadır. Ardından bulanık mantığın günlük hayattaki uygulamaları (asansör denetimi, fotoğraf makineleri, çamaşır makinesi, elektrik süpürgesi, su ısıtıcıları, metro sistemleri, çelik endüstrisi, ABS fren sistemleri, çimento sanayisi, televizyonlar, ev bilgisayarları, klimalar) örneklerle açıklanmaktadır. Son olarak bulanık sistemin öğeleri (bilgi tabanı, bulanıklaştırma birimi, çıkarım birimi, durulaştırma birimi) tanıtılmaktadır.

      • youtube.com

    • Bulanık Kümelerin Kardinalitesi Dersi

      Bu video, "Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağlarına Giriş" dersinin üçüncü bölümüdür. Eğitmen, bulanık kümelerin kardinalitesi konusunu anlatmaktadır. Videoda bulanık kümelerin kardinalitesi kavramı detaylı olarak açıklanmaktadır. Klasik kümelerde kardinalite kümedeki elemanların sayısıdırken, bulanık kümelerde kardinalite kümeye olan elemanların üyelik derecelerinin toplamıdır. Eğitmen, formülleri açıklayarak örnekler üzerinden kardinalite hesaplamalarını göstermekte ve kesişim ile birleşim işlemlerinin kardinalite üzerindeki etkilerini açıklamaktadır. Video, bir sonraki derste bulanık kümelerin özellikleri konusunun işleneceği bilgisiyle sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • Matematik, Mantık ve Bilimlerin İlişkisi

      Bu video, bir eğitimci tarafından sunulan matematik, mantık ve bilimlerin ilişkisini açıklayan eğitim içeriğidir. Video, matematiğin bir ile yapılan iletişimden ibaret olduğunu ve mantığın uygulama alanı olduğunu anlatarak başlıyor. Ardından bilimlerin hiyerarşik ilişkisi ele alınıyor ve Aristo'nun mantığı ile batılı mantığın temel prensipleri açıklanıyor. İkinci bölümde ise bulanık mantık kavramı, canlılık kavramı üzerinden örneklerle anlatılıyor ve Aristocu mantık ile bulanık mantık arasındaki farklar inceleniyor. Videoda ayrıca bulanık mantığın Budizm'in kurucusu Buda tarafından ortaya konulduğu ve günümüzde Japonya'da Maglev trenlerinde uygulandığı bilgisi veriliyor. Hakikate en yakın matematik biçiminin birin değişmez ve bölünemez olması üzerine kurulu olabileceği fikriyle video sonlanıyor.

      • youtube.com

    • MATLAB ile ANFIS Modeli Oluşturma ve Değerlendirme Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan yapay zeka konulu eğitim içeriğidir. Eğitmen, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) teknolojisinin MATLAB üzerinden nasıl kullanılacağını adım adım göstermektedir. Video, ANFIS'in ne olduğunu açıklayarak başlayıp, bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının birleşimini anlatmaktadır. Eğitim içeriği, su deposu maliyet tahmini örneği üzerinden ANFIS modelinin MATLAB'da nasıl oluşturulacağını, verilerin nasıl yükleneceğini, modelin nasıl eğitileceğini ve test edileceğini göstermektedir. Ayrıca farklı küme sayılarıyla ANFIS modellerinin oluşturulması, Excel'de R-kare hesaplamaları yaparak modellerin performansının değerlendirilmesi de detaylı olarak anlatılmaktadır. Eğitmen, R-kare'nin tek başına yeterli bir parametre olmadığını, hataların da değerlendirilmesi gerektiğini vurgulamakta ve k-means kümeleme yöntemi gibi algoritmaların küme sayısı belirlemede kullanılabileceğini, deneme yanılma yerine optimizasyon yöntemlerinin kullanılması gerektiğini önermektedir.

      • youtube.com

    • Bulanık Mantık Eğitim Dersi

      "Yazılım Tüneli" kanalında yayınlanan bu eğitim videosu, bir eğitmen tarafından sunulan bulanık mantık konusunu ele almaktadır. Video, bulanık mantık derslerinin ilk bölümü olup yaklaşık dokuz ders süreceği belirtilmektedir. İçerikte bulanık mantık ve klasik küme arasındaki farklar, bulanık küme teorisi, tarihsel gelişimi ve kullanım alanları (karar destek sistemleri, kontrol sistemleri, sınıflandırma sistemleri ve uzman sistemler) anlatılmaktadır. Ayrıca bulanık sistemin genel yapısı, bilgi tabanı, kural tabanı, bulanıklaştırma, çıkarım sistemi ve durulaştırma işlemleri adım adım açıklanmaktadır. Videoda ayrıca bulanık sistemlerde karşılaşılan sorunlar ele alınmakta ve üyelik fonksiyonları ile kural kümesinin oluşturulması konusunda uzman kişilerin gerekliliğinin vurgulanmaktadır. Uzman kişilerin problemi hakimiyetinin önemi ve veritabanında çalışan bir kişinin web tasarımcısı gibi uzman olmayan birine bulanık kurallar üretmesini önermemenin gerekliliği açıklanmaktadır.

      • youtube.com

    • Hastane Ev Projesi Tanıtımı

      Bu videoda Mete Sarıkaya, Metch Robotik takımının takım kaptanı olarak hastane ev projesini tanıtmaktadır. Video, bulanık mantık ve nesnelerin interneti teknolojilerini kullanarak temel tıbbi verileri yetkili sağlık personeline ulaştıran taşınabilir bir sağlık inovasyonu olan hastane ev projesinin tanıtımını içeriyor. Proje, orta şiddette belirti gösteren veya hastanede yatma imkanı olmayan bireylerin evde takip edilmesini ve acil müdahale durumlarında hasta hastaneye ulaşana kadar hekimlere verilerin internet üzerinden ulaştırılmasını amaçlıyor. Sağlık kutusu ve sensör tutucuların tamamının 3D yazıcı ile basıldığı, temassız ateş ölçümü, EKG, nabız, oksimetre, deri tepkisi ve terleme parametre ölçümlerinin yapıldığı belirtiliyor.

      • youtube.com

    • Bulanık Mantık Sistem Tabanlı Genel Diyagram Dersi

      Bu video, "Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağlarına Giriş" dersinin beşinci bölümüdür. Bir eğitmen tarafından sunulan ders formatındadır. Videoda bulanık mantık sistem tabanlı genel diyagram konusu ele alınmaktadır. Eğitmen önce bulanık mantıkta kullanılan bulanıklaştırma, bulanık sonuç çıkarma ve berraklaştırma yöntemlerini tanımlar, ardından bu yöntemlerin nasıl uygulandığını açıklar. Daha sonra COA (Alan Merkezi Metodu), MOM (Maksimumların Ortalaması), SOM (Maksimumların En Küçüğü) ve LOM (Maksimumların En Büyüğü) gibi kavramları formüllerle ve örneklerle anlatır. Video, birleştirilmiş bir sonuç örneği üzerinden bu kavramların nasıl hesaplanacağını göstererek sona erer.

      • youtube.com
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor