INE5206 Karar AnaliziBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZLİ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
BİLGİSAYAR 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
INE5206 Karar Analizi Güz
Bahar
3 0 3 12
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:
Opsiyonel Program Bileşenleri: Yok
Dersin Amacı: Karar analizinde kullanılan grafiksel modelleri sunmak ve karar vericiye kararını vermede yardımcı olacak sistematik araçları sağlamaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
- Karar analizinde kullanılan grafiksel modelleri tanır.
- Verilen belirsiz bir durumu Bayes ağları kullanarak modeller.
- Bayes ağlarında kesin ve yaklaşık çıkarımları hesaplar.
- Verilen belirsiz bir karar problemini etki diagramları kullanarak modeller.
- Karar ağlarında çıkarımlar yapar.
- Bilgi edinmenin değerini hesaplar.

Dersin İçeriği

Beklenen fayda, Nedensel ve Bayes ağları, Bayes ağlarında kesin çıkarım, Bayes ağlarında yaklaşık çıkarım, Bayes ağlarını öğrenme, Etki ve karar ağları, Bilginin değeri

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Olasılık tekrarı
2) Beklenen yararlılık
3) Nedensel ve Bayes ağları
4) Bayes modellerin kurulumu
5) Bayes ağlarında kesin çıkarım
6) Bayes ağlarında kesin çıkarım
7) Bayes ağlarında yaklaşık çıkarım
8) Bayes ağlarında yaklaşık çıkarım
9) Arasınav
10) Bayes ağlarını öğrenme
11) Etki ve karar ağları
12) Etki ve karar ağları
13) Bilginin değeri
14) Proje sunumları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: F.V. Jensen, 2001. Bayesian networks and decision graphs, New York : Springer
Diğer Kaynaklar: Robert T. Clemen, 1996. Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, 2nd edition, Duxbury Press

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 4 % 10
Projeler 1 % 20
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı İş Yükü
Ders Saati 14 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 28
Sunum / Seminer 1 10
Proje 4 40
Ödevler 4 40
Ara Sınavlar 1 15
Final 1 20
Toplam İş Yükü 195

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