Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
ASM625 Olasılık ve Rassal Süreçler 927003 1 2 8

Dersin Amacı

Bu derste birçok stokastik süreç tipi verilecek, stokastik olay ve sistemleri düşünmenin mantığı anlatılacaktır. Bu sayede, öğrencilere gerçek hayattaki muhtemel problemleri çözme yetisi kazandırılacaktır.

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Stokastik süreçlere giriş, tanım ve kavramlar,Markov chains ve geçiş olasılık matrisi,Uzun vadeli Markov chain,ilk adım analizi,Uzun vadeli Markov chain tipleri,Uzun vadeli Markov chains in sınıflandırılması,Uzun vadeli Markov chains dağılımı,Poisson süreci,Poisson süreci ile ilgili dağılımlar,İşaretli ve birleşik Poisson süreçleri.Doğum ve ölüm süreçleri,Queueing Teorisi,Queueing Teorisi altındaki sistemler,Queueing Teorisi üzerine bilgisayar tabanlı uygulamalar.

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 40
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 60
1 Ara Sınav 1 100 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 20 20
2 Final Sınavı 1 20 20
3 Bütünleme Sınavı 1 20 20
4 Quiz 4 5 20
5 Derse Katılım 14 5 70
20 Rapor Hazırlama 1 10 10
21 Rapor Sunma 1 20 20
54 Ev Ödevi 1 7 7

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Stokastik süreçlere giriş, tanım ve kavramlar
2 Markov chains ve geçiş olasılık matrisi
3 İlk adım analizi
4 Uzun vadeli Markov chain
5 Uzun vadeli Markov chain tipleri
6 Uzun vadeli Markov chains in sınıflandırılması
7 Uzun vadeli Markov chains dağılımı
8 Ara sınav
9 Poisson süreci
10 Poisson süreci ile ilgili dağılımlar
11 Poisson süreci ile ilgili dağılımlar
12 İşaretli ve birleşik Poisson süreçleri.
13 Doğum ve ölüm süreçleri
14 Queueing Teorisi
15 Queueing Teorisi altındaki sistemler
16 Queueing Teorisi üzerine bilgisayar tabanlı uygulamalar

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1240794 Poisson süreci ile ilgili dağılımlar yapar.
2 1240795 Uzun vadeli Markov chains in sınıflandırılmasını bilir ve uygular.
3 1240796 Queueing teorisinin temel kavramlarını bilir ve uygular.
4 1240797 Markov Chain problemini çözebilir.
5 1240798 Temel tanım ve kavramları bilir ve uygular.

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 69070 Temel bilimlerin metodolojik ve uygulamalı öğeleri hakkında uygun bilgi birikimine sahip olurlar ve bu bilgiyi akıllı sistemler kapsamında mühendislik ilişkili problemleri tanımlamak için uygulayabilirler
2 69071 En yeni yöntemleri, teknikleri ve ekipmanı kullanarak akıllı sistemlerin mühendisliği ilişkili problemleri tanımlayabilir, formülize edebilir ve çözebilirler
3 69074 Akıllı sistemlerin analizini ve tasarımını kaliteden ödün vermeden yapmak için teknikler ve araçları kullanabilirler
4 69087 Testler yapabilirler ve elde edilen sonuçları analiz edebilir ve yorumlayabilirler
5 69088 Teknolojinin insani, etik ve ekolojik boyutlarını dikkate alabilirler
6 69073 Tüm ortamlarda hem yazılı hem de sözlü olarak İngilizce iletişim kurabilirler
7 69072 Hayat boyu öğrenmeye yatkındırlar
8 69086 Temel araştırmaları yürütebilir ve ilgili konferans ve dergilerde makaleler yayınlayabilirler

Ögrenme Çıktı Matrisi

Program Çıktısı
1 2 3 4 5 6 7 8
Öğrenme Çıktısı
1 5 5 5 5 5
2 5 5 5 5 5
3 5 5 5 5 5
4 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek