BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZLİ) | |||||
Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey |
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. |
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. |
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. |
Beklenen fayda, Nedensel ve Bayes ağları, Bayes ağlarında kesin çıkarım, Bayes ağlarında yaklaşık çıkarım, Bayes ağlarını öğrenme, Etki ve karar ağları, Bilginin değeri |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |