İzmir Ekonomi Üniversitesi
  • ENGLISH

  • LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

    Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)

    IE 502 | Ders Tanıtım Bilgileri

    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 çözme
    Anlatım / Sunum
    Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu -
    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;

    • Rassal süreç modelleri içeren bilimsel bir makaleyi analiz edebilir.
    • Zaman içinde değişim gösteren herhangi bir süreci modelleyebilir.
    • Rassal süreç model ve tekniklerini kullanarak bir sürecin geleceği ile ilgili bilimsel tahminlerde bulunabilir.
    • Rassal süreç modelleri ve bu modeller ile ilgili çözüm tekniklerinin diğer Endüstri Mühendisliği/Yöneylem Araştırması model ve tekniklerinden farklarını ve benzerliklerini ortaya koyabilir.
    • Rassal süreç modellerini ve problemlerini sınıflandırabilir.
    • Rassal süreçlerin formülasyonlarını türetebilir, teoremlerin ispatlarını takip edebilir ve bir çözümün doğruluğunu ispat edebilir.
    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 Kategorisi

    Temel Ders
    Uzmanlık/Alan Dersleri
    Destek Dersleri
    İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
    Aktarılabilir Beceri Dersleri

     

    HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

    Hafta Konular Ön Hazırlık Öğrenme Çıktısı
    1 Olasılık kavramı, Koşullu olasılık, Bayes Teoremi Ross-Bölüm 1, Taylor&Karlin-Bölüm I
    2 Rassal değişkenler, Beklenen değer, Varyans Ross-Bölüm 2, Taylor&Karlin-Bölüm I
    3 Başlıca tek değişkenli kesikli dağılımlar Ross-Bölüm 3, Taylor&Karlin-Bölüm I
    4 Başlıca tek değişkenli kesikli dağılımlar Ross-Bölüm 2/3/4, Taylor&Karlin-Bölüm II/III
    5 İki boyutlu birleşik kesikli ve sürekli dağılımlar, Kovaryans, Korelasyon ve Rassal süreçlere giriş Ross, Bölüm 4, Taylor&Karlin-Bölüm III
    6 İki boyutlu birleşik kesikli ve sürekli dağılımlar, Kovaryans, Korelasyon ve Rassal süreçlere giriş (devam) Ross, Bölüm 4, Taylor&Karlin-Bölüm III
    7 Ara Sınav
    8 Kesikli zaman Markov zincirleri: Tanımlar, Modelleme ve Chapman-Kolmogorov denklemi Ross, Bölüm 4, Taylor&Karlin-Bölüm IV
    9 Kesikli zaman Markov zincirleri: Durum sınıflandırması ve İlk adım analizi Hillier & Lieberman-Bölüm 19
    10 Kesikli zaman Markov zincirleri: Yutan zincirler ve Durağanlık analizi Hillier & Lieberman-Bölüm 19
    11 Poisson Süreçler: Tanım ve Özellikleri Ross-Bölüm 6, Taylor&Karlin-Bölüm VI
    12 Poisson Süreçler: Homojen olmayan ve Bileşik Poisson süreçler Ross-Bölüm 6, Taylor&Karlin, Bölüm VI
    13 Sürekli zaman Markov zincirleri: Kavramlar ve Doğum-ölüm süreçleri Ross, Bölüm 8, Taylor&Karlin, Bölüm IX
    14 Sürekli zaman Markov zincirleri: Geçiş olasılığı fonksiyonu ve geçiş olasılıklarının hesabı Ross, Bölüm 8, Taylor&Karlin, Bölüm IX
    15 Dönemin gözden geçirilmesi  
    16 Final Sınavı

     

    Ders Kitabı

    [1] Ross, Sheldon. Introduction to Probability Models, 11th edition, Academic Press, 2014. ISBN: 978-0124079489

    [2] Taylor, Howard M. and Karlin, Samuel. An Introduction to Stochastic Modeling, 3rd Edition, Academic Press, 1998, ISBN: 978-0-12-684887-8.

    [3] Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman, Introduction to Operations Research, 10th Edition, 2010 Mc GrawHill, ISBN: 9780071267670

    Önerilen Okumalar/Materyaller

    [4] Bertsekas, Dimitri, and John Tsitsiklis. Introduction to Probability. 2nd ed. Athena, Scientific, 2008. ISBN: 9781886529236.

    [5] Sheldon Ross, Stochastic Processes, 2nd edition, Wiley, 1995. ISBN: 978-0471120629

     

    DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

    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
    1
    35
    Toplam

    Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
    3
    65
    Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
    1
    35
    Toplam

    AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

    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
    0
    Sınıf Dışı Ders Çalışması
    16
    5
    80
    Arazi Çalışması
    0
    Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
    0
    Portfolyo
    0
    Ödev
    3
    15
    45
    Sunum / Jüri Önünde Sunum
    0
    Proje
    0
    Seminer/Çalıştay
    0
    Sözlü Sınav
    0
    Ara Sınavlar
    1
    24
    24
    Final Sınavı
    1
    28
    28
        Toplam
    225

     

    DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

    #
    PÇ Sub 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

     


    YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

    Detaylar

    KÜRESEL KARİYER

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.

    Daha Fazlası..

    BİLİME KATKI

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.

    Daha Fazlası..

    İNSANA DEĞER

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.

    Daha Fazlası..

    TOPLUMA FAYDA

    22 yıllık güç ve deneyimini toplumsal çalışmalara aktarmak..

    Daha Fazlası..
    İzmir Ekonomide yapacağın Lisansüstü eğitimle bir adım öndesin