INE5110 Olasılıksal Modeller ve UygulamalarıBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZLİ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZLİ)
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: English
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) Elektrik ve Elektronik Mühendisliği problemlerini belirlemek, ifade etmek ve çözmek için matematik, fen ve mühendislik konuları hakkında yeterli altyapıya ve bildiklerini uygulama yeteneğine sahip olmak. 4
2) Tasarım, uygulama ve etkin iletişim için elektrik ve elektronik mühendisliği çizimleri ve teknik sembolleri kullanmaya ek olarak uygun analiz ve modelleme teknikleri şeçip uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlamak, ifade etmek ve çözmek. 3
3) Gerçekçi kısıtlar (tasarımın doğasına özgü olarak ekonomik, çevresel, sosyal, politik, sağlık ve emniyet, üretilebilirlik ve sürdürülebilirlik gibi konular olabilir) altında tanımlanmış ihtiyaçları karşılayacak bir sistem, bileşen ya da süreçin var olan tasarımını gerçekleştirmek ya da baştan tasarlamak için gerekli yetiye sahip olmak.
4) Elektrik ve elektronik mühendisliği yapabilmek ve yeni uygulamalara uyum gösterebilmek için gerekli yenilikçi ve güncel teknikler, beceriler, bilgi teknolojileri ve modern mühendislik araçlarını geliştirmek, seçmek, uyarlamak ve kullanmak.
5) Deney tasarlamak ve yapmanın yanı sıra gerekli veriyi toplamak, analiz etmek ve yorumlamak, ve bu bilgiyi tasarımı geliştirmek için kullanmak. 4
6) Bireysel olduğu kadar farklı disiplinlerden oluşan takımlar içinde diğerleriyle işbirliği yaparak çalışabilmek.
7) Hem İngilizce hem de Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) olarak etkin bir şekilde iletişim kurabilmek.
8) Yaşam boyu ögrenmenin gerekliliğini fark etmek ve öğrenmeye devam etmenin yanı sıra teknolojik çevredeki değişimlere uyum sağlayabilmek.
9) Profesyonel ve etik sorumlulukların farkında olmaya ek olarak işçilerin sağlığının, çevre ve iş emniyetinin bilincinde olmak.
10) Proje, risk, idare gibi iş hayatı uygulamalarının yanı sıra girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir gelişim hakkında bilgi sahibi olmak.
11) Elektrik ve Elektronik mühendisliği çözümlerinin global, ekonomik, çevresel, yasal ve toplumsal içerikteki etkilerini anlamak için gerekli bilgiye sahip olmak.