BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
INE5110	Olasılıksal Modeller ve Uygulamaları	Güz	3	0	3	8

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi ETHEM ÇANAKOĞLU
Dersi Veren(ler):	Dr. Öğr. Üyesi ETHEM ÇANAKOĞLU
Opsiyonel Program Bileşenleri:	yok
Dersin Amacı:	Bu dersin amacı olasılık teorisinin altında yatan matematiksel tekniklerin bilgisini iyi bilinen mühendislik ve yöneylem araştırması problemleri uygulama yoluyla geliştirmektir. Yüksek lisans düzeyindeki bu ders, olasilik teorisi, rassal sayılar, sartli olasilik modelleri Markov süreçleri, Poisson süreçleri gibi stokastik modelleri kapsayacak şekilde tasarlanmıştır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1: Rassal modelleri tanımlar.
2: Olasılıksal bir gerçek hayat problemi için bir model geliştirir.
3: Bir olasılık modelini analitik olarak çözer.
4: Gerçek hayattaki stokastik süreçleri analiz eder.

Dersin İçeriği

Bu ders stokastik süreçler ile ilgili temel bilgi verilen bir zorunlu ders olarak Endüstri Mühendisliği yüksek lisans programında sunulmaktadır. Bu dersi tamamladıktan sonra olasilik teorisi ve uygulamaları alanında bilgi kazandıktan sonra, öğrenciler icin araştırma olanaklarini keşfetmek ve bu konuda yüksek lisans tez calismasi yapmak mümkün olacaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Giriş
2)	Tesadüfi Değişkenler
3)	Ortaklaşa Dağıtılmış Tesadüfi Değişkenler
4)	Koşullu Olasılık
5)	Koşullu Beklenen Deger
6)	Markov Zincirleri
7)	Markov Zincirleri Limit Olasılıklari
8)	Markov Zincirleri Uygulamalari
9)	Ara Sınav
10)	Üstel Dağılım
11)	Poisson Süreci
12)	Markov Süreci
13)	Markov Süreci Limit Olasılıklari
14)	Kuyruk Teorisi
15)	Final sınavı hazırlık
16)	Final Sınavı

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Introduction to Probability Models, 10th ed. Sheldon M. Ross. Academic Press, 2010 978-0-12-375686-2
Diğer Kaynaklar:	Stochastic Processes, 2nd ed. Sheldon M. Ross. Wiley, 1996 0-471-12062-6

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Küçük Sınavlar	2	% 20
Ödev	5	% 15
Ara Sınavlar	1	% 25
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 40
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	İş Yükü
Ders Saati	13	37
Sınıf Dışı Ders Çalışması	15	104
Ödevler	5	40
Küçük Sınavlar	2	2
Ara Sınavlar	1	3
Final	1	3
Toplam İş Yükü		189

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	İleri düzey Bilgisayar Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
2)	Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
3)	İleri düzey matematik, fen ve mühendislik bilgisi gerçek promlemler üzerinde uygulamak.
4)	Araştırma projesi doğrultusunda literatürü dikkatlice gözden geçirip, kendi sonuçları ile önceki literatür arasında bağlantı kurmak
5)	Mühendislik alanındaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek ve çalışma alanındaki bilgileri kullanmak
6)	Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak
7)	Bilimsel bilgiye ulaşmak
8)	Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak
9)	Araştırma konusu ile ilgili fikir ve bulgularını sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde ifade edebilmek
10)	Araştırma bulgularını seminer ve konferanslarda savunabilmek
11)	İlerleme raporlarını yayınlanmış doküman, tez, makalelere dayandırarak yazmak
12)	Profesyonel ve etik davranış sorumluluğu sergilemek
13)	Yeni profesyonel uygulamalar ve yetileri yorumlamak için farkındalık geliştirmek