ARAS, Turskis ve Zavadskas tarafından geliştirilen yeni bir ÇKKV yaklaşımıdır. Yöntem bulanık mantık ve gri teori ile entegre edilebilir. Alternatiflerin fayda fonksiyonları optimal alternatif değerleriyle karşılaştırılır
Bu video, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan Promethe yöntemi hakkında bilgilendirme yapan bir eğitim içeriğidir.. Video, Promethe yönteminin temel özellikleri (basitlik, açıklık ve dengeli olması) ile başlayıp, diğer çoklu karar verme yöntemlerine göre avantajlarını (tercih fonksiyonu kullanımı, her kriter için farklı değerlendirme yapabilme) anlatmaktadır. Ardından dezavantajlarını (sayısal olarak ifade edilemeyen kriterler, girdi değerlerinin karar vericilerin düşüncelerine dayanması) ele almakta ve bu dezavantajların bulanık ortamlarda geliştirilmiş versiyonu olan bulanık Promethe yöntemi ile nasıl giderilebileceğini açıklamaktadır.
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.
ARAS, Turskis ve Zavadskas tarafından geliştirilen yeni bir ÇKKV yaklaşımıdır. Yöntem bulanık mantık ve gri teori ile entegre edilebilir. Alternatiflerin fayda fonksiyonları optimal alternatiflerle karşılaştırılır
Bulanık mantık, 1965'te Prof. Lotfi A.Zadeh tarafından ortaya atılmıştır. Bulanıklık, net olmayan durumları ifade eden bir belirsizlik türüdür. Klasik mantık iki doğruluk değerine sahipken, bulanık mantık daha geniş bir alana sahiptir
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.
Bulanık mantık, insan tecrübelerinden yararlanarak kural tabanları oluşturur. Klasik mantık yerine 0-1 yerine dilsel değişkenlerle çalışır. Üyelik fonksiyonları ile etiketlenmiş dilsel değişkenler kullanır
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.
İzmir Menemen ilçesi GES kurulumuna uygun bir alan olarak seçilmiştir. Altı temel kriter belirlenmiştir: eğim, arazi kullanımı, akarsulara uzaklık, göllere uzaklık, yollara uzaklık ve enerji nakil hatlarına uzaklık. Eğim %11'in altında, göllere uzaklık 400 m'den az olmalıdır
Bulanık mantık 1965'te Prof. Dr. Lotfi A. Zadeh tarafından geliştirilmiştir. Klasik mantık sadece doğru-yanlış değerlerini (0,1) kullanırken, bulanık mantık sonsuz değerler içerir. Bulanık mantık, belirsizlikle başa çıkabilen matematiksel bir modeldir
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.
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.
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.
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.
Bu video, bir eğitim dersi formatında bulanık mantık konusunu anlatan bir öğretim materyalidir. Eğitmen, bulanık mantığın temel kavramlarını detaylı bir şekilde açıklamaktadır.. Video, bulanık mantığın dört temel kavramını ele almaktadır: bulanık kümeler, dilsel değişkenler, bulanık değerler veya üyelik fonksiyonları, ve bulanık kurallar. Eğitmen önce klasik ve bulanık kümeler arasındaki farkı örneklerle açıklar, ardından dilsel değişkenler, üyelik dereceleri ve fonksiyonları anlatır. Son olarak ayrık ve sürekli bulanık kümeler arasındaki farkları, üyelik derecelerinin nasıl hesaplandığını ve bunların formüllerini örneklerle gösterir.
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.
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.