ISM5206 Karar AnaliziBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar MATEMATİKÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
MATEMATİK
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
ISM5206 Karar Analizi Bahar 3 0 3 12
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: Türkçe
Dersin Türü: Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANS
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Öğ.Gör. ÖZLEM KANGA
Dersi Veren(ler): Doç. Dr. SEROL BULKAN
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 Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 2 28
Sunum / Seminer 1 10 10
Proje 1 40 40
Ödevler 4 10 40
Ara Sınavlar 1 15 15
Final 1 20 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) Temel matematik, uygulamalı matematik teori ve uygulamalarını kavramış olmak
2) Matematiksel ispatları anlamak ve onlara erişebilmek ve uygun ispatları inşa edebilmek ve ayrıca, problemleri tanımlayabilmek, onları analiz edebilmek ve problemlere bilimsel metotlara dayalı çözümler bulmak
3) Matematiği disiplinler arası bir yaklaşım ile gerçek hayata uygulayabilmek ve bunların etkin potansiyelini keşfetmek
4) Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek 4
5) Teorik ve teknik bilgileri detaylı bir biçimde uzmanlara, basit ve anlaşılabilir bir biçimde uzman olmayanlara anlatabilmek
6) Matematik alanında kullanılan bilgisayar programlarına aşina olmak ve bunlardan en az birini İleri Düzey Avrupa Bilgisayar Ehliyeti(the European Computer Driving Licence Advanced Level) seviyesinde kullanmak
7) Görev aldığı projelerin her adımında sosyal, bilimsel ve etik değerlere uygun davranmak ve çevre katılımı kapsamında proje tanıtımı ve uygulamaları yapabilmek
8) Evrensel anlamda bir entelektüel birikime sahip olarak tüm süreçleri etkin bir biçimde değerlendirmek ve kalite yönetimi hakkında yeterli farkında lığa sahip olmak 4
9) Soyut düşünme yeteneğine sahip bir biçimde somut olaylar arasında ilgi kurmak, çözümleri aktarmak, deneyler tasarlamak, veri toplamak ve sonuçları bilimsel metotlarla analiz etmek ve müdahil olmak
10) Yaşam boyu öğrenme hakkında bilinçli olarak, program boyunca edinilen bilgi, beceri ve yeteneklerini yenileyerek yaşam boyu öğrenmenin devamını sağlamak
11) Cebir, analiz, sayılar teorisi, mantık, geometri ve topoloji gibi matematik alanlarında kazandığı bilgiyi ortaöğretim seviyesine uyarlamak ve aktarmak
12) Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek