https://hdl.handle.net/20.500.12619/933 Mon, 13 Apr 2026 16:02:57 GMT 2026-04-13T16:02:57Z https://hdl.handle.net/20.500.12619/76089 Mühendislikte yapay zeka ve uygulamaları 3 Torkul, Orhan.; Gülseçen, Sevinç.; Çağıl, Gültekin.; Uçar, Muhammed Kürşad; İnal, Mehmet Melih ˙; Erol, Çiğdem; Ayvaz Reis, Zerrin; Selvi, İhsan Hakan ÖNCE SÖZ Bir yıl aradan sonra sözümüze kaldıgımız yerden devam ediyoruz. Bu yıl "Mühendislikte Yapay ˘ Zeka ve Uygulamaları 3" kitabı ile bir seriye devam etmek istiyoruz. Umarız ki bu tür hizmetler yeti¸stirdigimiz ö ˘ grencilerimiz için faydalı olur ve her yıl bu kitabın devamını çıkarabiliriz. ˘ Yapay Zeka Yaz Okulu (YAZSUM) ilk olarak 2017 yılında yüzyüze 88 farklı üniversiteden 550’den fazla katılımcı ile Sakarya Üniversitesi ev sahipliginde gerçekle¸stirilmi¸stir. 2018 yılında ˘ detaylı içeriklerle bir kez daha hizmet etme fırsatı bulduk. 2020 yılında ise COVID-19 sebebiyle çevrimiçi platformları kullanarak 3500’den fazla katılımcı ile gerçekle¸stirdik. Egitim kapsamında 96 ˘ saat egitim verilmi¸stir. Bu rakam e ˘ gitmenlerimizi ve bizleri ziyadesiyle memnun etmi¸stir. ˘ Pandemi sürecinde teknolojik alt yapılarının önemi bir kez daha ortaya çıkmı¸stır. Bu süre zarfında sürece hazırlıklı olan kurum ve devletler ilerleyi¸sini hız kesmeden devam ettirmektedir. Ülkemize ve kendimize ilim bakımından yatırım yapmak hayatımızın en önemli adımları olacaktır. Elimizdeki bu kitap gerek teorik gerekse pratik uygulamalarla size yeni bir yol gösterici olmasını umuyoruz. Yapay zeka oldukça geni¸s bir konudur. Zifiri karanlıkta her tarafı aydınlatamasakta önümüzü görecek kadar kendimize ve çevremize ı¸sık tutmayı umuyoruz. I¸sıgınızın hiç kaybolmaması dile ˘ giyle. ˘ Editörler Aralık 2020 Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12619/76089 2020-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12619/76081 Mühendislikte yapay zeka ve uygulamaları Torkul, Orhan.; Gülseçen, Sevinç.; Uyaroğlu, Yılmaz.; Çağıl, Gültekin.; Uçar, Muhammed Kürşad. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12619/76081 2017-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12619/64996 Determination of Women Iron Deficiency Anemia Using Neural Networks Pamuk, Ziynet; Bozkurt, Mehmet Recep Iron deficiency anemia (IDA) is a common type of anemia which most often occurs in young adult women. Detection of Iron deficiency requires blood tests and doctors' decision. Doing so can be costly and difficult especially in undeveloped countries. In this study, we developed an application by using Feedforward Networks (FFN), Cascade Forward Networks (CFN), Distributed Delay Networks (DDN), Time Delay Networks (TDN), Probabilistic Neural Network (PNN), and Learning Vector Quantization (LVQ) networks that can diagnose iron deficiency anemia in women. Sun, 01 Jan 2012 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12619/64996 2012-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12619/64995 The Fault Diagnosis for Power System Using Fuzzy Petri Nets Uyaroğlu, Yılmaz A rapid and correct fault diagnosis is crucial for power system network. As the complexity of power system increases, fault diagnosis becomes very difficult task in the limited short time. This situation has made it necessary to develop intelligent systems to support operators in their decision making process. The paper mainly investigates fault diagnosis of power system by using Fuzzy Petri Nets (FPN) technology. FPN is used for accurately fault diagnosis in power system when some incomplete and uncertain alarm information of protective relays. It is shown from several cases that the faulted system elements can be diagnosed correctly by use of these models. By suggested method, it is possible to decline diagnosis time according to traditional methods. Finally, the suggested method can easily be adapted to different power system network. It is practicable an impressive for fault diagnosis in power system. Sun, 01 Jan 2012 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12619/64995 2012-01-01T00:00:00Z