INE5206 Karar AnaliziBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZLİ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
ENDÜSTRİ 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 3 0 3 12
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: İngilizce
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: Graduate
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) Süreç odaklılık ve analitik düşünce 3
2) yönetimsel düşünce ve teknik altyapı 3
3) Yöneylem araştırması metodları hakkında teorik bilgi sahibi olma. 3
4) Yöneylem araştırmasının uygulamaları hakkında farkındalık 4
5) Endüstri mühendisliği uygulamaları için gerekli modern teknik, araç ve bilişim teknolojilerini seçme ve etkin olarak kullanma becerisine sahip olabilmek 2
6) Mühendislik problemleri için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama ve sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisine sahip olabilmek
7) Türkçe ve İngilizce sözlü ve yazılı, ve görsel yöntemler kullanarak etkin iletişim kurma becerisine sahip olabilmek 2
8) Girişimcilik, Sürdürülebilirlilik ve Yenilikçilik hakkında farkındalık sahibi olabilmek
9) Disiplin içi veya çok disiplinli takımlarda liderlik yapmak, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirmek, bireysel çalışabilmek ve sorumluluk almak 1
10) Mesleki ve Etik sorumluluk bilincine sahip olabilmek
11) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine ulaşabilmek
12) Mühendislik çözümlerinin ekonomik ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık sahibi olabilmek
13) Yönetimsel problemleri çözerken ekonomik, sosyal ve çevresel faktörleri gözönüne alabilme