Dersin Adı | Olasılıksal Sistem Analizi |
Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
IE 502 | Güz/Bahar | 3 | 0 | 3 | 7.5 |
Ön-Koşul(lar) | Yok | |||||
Dersin Dili | İngilizce | |||||
Dersin Türü | Seçmeli | |||||
Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans | |||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Problem çözmeAnlatım / Sunum | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Bilimsel araştırmalarda karşılaşılan bir çok problem rassal süreç model ve tekniklerini bilmeyi gerektirmektedir. Deterministik problemlerin de rassal versiyonları tanımlanabilmekte ve rassal süreç modellemesi yapılabilmektedir. Bu derste öğretilen model ve tekniklerle rassallık içeren veya deterministik bir süreç olup rassal versiyonu araştırılan problemlere bir çözüm yaklaşımı sağlanacaktır. Öğrenciye model oluşturma ve analiz becerisi kazandırılacaktır. |
Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Ders rassal işleyen bir süreci tanımlamayı, modellemeyi ve ilgili problemlerin çözümünü içermektedir. Rassal süreç modellerinin teorisi üzerinde durulacak, müteakiben stokastik sürecin kullanımını gösteren uygulamalar anlatılacaktır. |
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları | |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Olasılık kavramı, Koşullu olasılık, Bayes Teoremi | Ders kitabının ilgili bölümü |
2 | Rassal değişkenler, Beklenen değer, Varyans | Ders kitabının ilgili bölümü |
3 | Başlıca tek değişkenli kesikli dağılımlar | Ders kitabının ilgili bölümü |
4 | Başlıca tek değişkenli kesikli dağılımlar | Ders kitabının ilgili bölümü |
5 | İki boyutlu birleşik kesikli ve sürekli dağılımlar, Kovaryans, Korelasyon ve Rassal süreçlere giriş | Ders kitabının ilgili bölümü |
6 | İki boyutlu birleşik kesikli ve sürekli dağılımlar, Kovaryans, Korelasyon ve Rassal süreçlere giriş (devam) | Ders kitabının ilgili bölümü |
7 | Ara Sınav | Ders kitabının ilgili bölümü |
8 | Kesikli zaman Markov zincirleri: Tanımlar, Modelleme ve Chapman-Kolmogorov denklemi | Ders kitabının ilgili bölümü |
9 | Kesikli zaman Markov zincirleri: Durum sınıflandırması ve İlk adım analizi | Ders kitabının ilgili bölümü |
10 | Kesikli zaman Markov zincirleri: Yutan zincirler ve Durağanlık analizi | Ders kitabının ilgili bölümü |
11 | Poisson Süreçler: Tanım ve Özellikleri | Ders kitabının ilgili bölümü |
12 | Poisson Süreçler: Homojen olmayan ve Bileşik Poisson süreçler | Ders kitabının ilgili bölümü |
13 | Sürekli zaman Markov zincirleri: Kavramlar ve Doğum-ölüm süreçleri | Ders kitabının ilgili bölümü |
14 | Sürekli zaman Markov zincirleri: Geçiş olasılığı fonksiyonu ve geçiş olasılıklarının hesabı | Ders kitabının ilgili bölümü |
15 | Final Sınavı | |
16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
Ders Kitabı | Ross, Sheldon. Introduction to Probability Models, 11th edition, Academic Press, 2014. ISBN: 978-0124079489 Bertsekas, Dimitri, and John Tsitsiklis. Introduction to Probability. 2nd ed. Athena, Scientific, 2008. ISBN: 9781886529236. Taylor, Howard M. and Karlin, Samuel. An Introduction to Stochastic Modeling, 3rd Edition, Academic Press, 1998, ISBN: 978-0-12-684887-8. |
Önerilen Okumalar/Materyaller |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | 1 | 10 |
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | 1 | 20 |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | ||
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 1 | 35 |
Final Sınavı | 35 | |
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 3 | 65 |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 1 | 35 |
Toplam |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) | 16 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 16 | 5 | 80 |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Portfolyo | |||
Ödev | 3 | 15 | |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | |||
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 1 | 25 | |
Final Sınavı | 28 | ||
Toplam | 198 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | ||||
2 | Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | X | ||||
3 | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular, değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. | X | ||||
4 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. | X | ||||
5 | Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | X | ||||
6 | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. | X | ||||
7 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. | X | ||||
8 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir, bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | ||||
9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | X | ||||
10 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | X | ||||
11 | Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların bilgisayar mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. | X | ||||
12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest