AKTS - Olasılık ve İstatistik

Olasılık ve İstatistik (IE220) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Olasılık ve İstatistik IE220 5. Dönem 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Diğer Bölümlerden Alınan Servis Dersleri
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
  • Dr. Öğr. Üyesi Aida SALIMNEZHADGHAREHZIAEDDINI
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu derste öğrenciler, olasılık ve istatistiğin temel kavramlarını ve bu kavramların mühendislik verileri ve problemlerine uygulanmasını öğrenir.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Öğrenci olasılık teorisinin temel kavramlarını kavrar ve bu kavramları mühendislik problemlerine uygulayabilir
  • Öğrenci farklı mühendislik alanlarındaki sistemlere/süreçlere istatistiksel yöntemleri uygulayabilir ve bu yöntemleri kavrayabilir.
  • Öğrenci gerçek yaşamdan mühendislik süreçlerini ve problemlerini, uygun istatistiksel teknikleri ve mühendislik verilerini kullanarak değerlendirebilir ve çözebilir.
  • Öğrenci uygun istatistiksel veya hesaplamalı araçları kullanarak mühendislik verileri üzerinde istatistiksel analizler gerçekleştirebilir.
Dersin İçeriği Olasılık ve istatistiğe giriş, koşullu olasılık, rassal değişkenler ve olasılık dağılımları, beklenen değer, örnekleme dağılımları, tek örneklem ve iki örneklem tahmin problemleri, hipotez testi, mühendislik sistemlerinin/süreçlerinin karşılaştırılması, basit ve çoklu doğrusal regresyon, zamana dayalı stokastik modeler ve istatistik, veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka arasındaki mühendislik alanındaki temel etkileşimler

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Olasılıksal Modelleme ve Yapay Zeka Çağında İstatistiğin Mühendislikteki Rolü Montgomery & Runger, Ch. 1 – The Role of Statistics in Engineering; James et al., Ch. 1 – Introduction; Russell & Norvig, Ch. 1 – Introduction
2 Olasılığın Temelleri & Koşullu Olasılık Montgomery & Runger, Ch. 2 – Probability Russell & Norvig, Ch. 12 – Quantifying Uncertainty; Ch. 13 – Probabilistic Reasoning
3 Rassal Değişkenler Aracılığıyla Mühendislik Sistemlerinin/Süreçlerinin Modellenmesi Montgomery & Runger, Ch. 3 – Discrete Random Variables and Probability Distributions; Ch. 4 – Continuous Random Variables and Probability Distributions
4 Kesikli Değerli Mühendislik Sistemlerinin/Süreçlerinin Modellenmesi Montgomery & Runger, Ch. 3 – Discrete Random Variables and Probability Distributions
5 Sürekli-Değerli Mühendislik Sistemlerinin/Süreçlerinin Modellenmesi Montgomery & Runger, Ch. 4 – Continuous Random Variables and Probability Distributions
6 Yenilenebilir Enerji Alanında Vaka Örneği Montgomery & Runger, Ch. 2–4 – Probability, Random Variables and Probability Distributions; Instructor-provided renewable energy case/data
7 Ara Sınav I (1-5. Haftalar) Bir Mühendislik Sisteminden/Sürecinden Veri Toplama ve Tahmin Montgomery & Runger, Ch. 1 – The Role of Statistics in Engineering; Ch. 6 – Descriptive Statistics; Ch. 7 – Sampling Distributions and Point Estimation of Parameters
8 Vaka Örnekleriyle Mühendislik Sistemlerinde/Süreçlerinde Tahmin Montgomery & Runger, Ch. 7 – Sampling Distributions and Point Estimation of Parameters; Ch. 8 – Statistical Intervals for a Single Sample; Instructor-provided engineering cases
9 Yenilenebilir Enerji Alanında Vaka Örneği (Devam) Montgomery & Runger, Ch. 3–4 – Probability Distributions; Ch. 7 – Point Estimation of Parameters; Instructor-provided renewable energy case/data
10 Ara Sınav II (5-9. Haftalar) Hipotez Testi Montgomery & Runger, Ch. 9 – Tests of Hypotheses for a Single Sample
11 Mühendislik Sistemlerinin/Süreçlerinin Karşılaştırılması Montgomery & Runger, Ch. 10 – Statistical Inference for Two Samples
12 Regresyon Modelleri Montgomery & Runger, Ch. 11 – Simple Linear Regression and Correlation; Ch. 12 – Multiple Linear Regression; James et al., Ch. 3 – Linear Regression
13 Mühendislikte Zamana Dayalı Stokastik Modeller Russell & Norvig, Ch. 14 – Probabilistic Reasoning over Time; Montgomery & Runger, Ch. 2–4 – Probability and Probability Distributions
14 İstatistikten Yapay Zekaya ve Veriye Dayalı Mühendisliğe: Temel Etkileşimler James et al., Ch. 2 – Statistical Learning; Ch. 3 – Linear Regression; Russell & Norvig, Ch. 1 – Introduction
15 Tekrar
16 Final Sınavı

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Montgomery, D.C., and Runger, G.C., Applied Statistics and Probability for Engineers, 5th Edition, John Wiley and Sons, 2011
Diğer Kaynaklar 2. James, Witten, Hastie & Tibshirani - An Introduction to Statistical Learning, 2nd Edition, 2023.
3. Russell & Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, 2022.

Değerlendirme Sistemi

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler - -
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 2 60
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 3 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 40
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve mekatronik mühendisliği ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. X
2 Karmaşık mekatronik mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Karmaşık bir mekatronik mühendisliği sistemini, sürecini, cihazını veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi; mekatronik mühendisliği kapsamında mühendislik yaratıcılığı yöntemlerini etkin bir şekilde uygulayabilme becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
4 Mekatronik mühendisliği ve robot teknolojisi uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim ve iletişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Mekatronik mühendisliği ve robot teknolojisi problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi; mekatronik mühendisliğinin yakın etkileşim içinde olduğu makina, elektrik/elektronik ve bilgisayar mühendislikleri ile, mekatronik mühendisliğinin uygulama alanı içinde diğer mühendislik ve bilim dalları veya çalışma alanları ile etkin iletişim kurabilme becerisi, farklı disiplinlerde çalışabilme becerisi.
7 Türkçe ve İngilizce sözlü, yazılı ve teknik resim kullanarak etkin iletişim kurma, yaratıcı ve özgün kavram ve fikirleri ifade edebilme becerisi.
8 Mekatronik mühendisliğinin uygulama çeşitliliğinin gerektirdiği şekilde değişik konularda bilgiye erişim, eleştirel bakış, yorumlama ve bilgiyi geliştirme becerisi; yaşam boyu öğrenme sonucu gelişme ve sürekli yenileme gerekliliği bilinci; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olma, bu konuda iletişim araçlarını kullanarak meslek bilincini geliştirme ve mesleğin gelişimine katkıda bulunma yetkinliği.
10 Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi ve sorumluluğu altında çalışanların bir proje çerçevesinde gelişimlerine yönelik etkinlikleri planlayabilme, yönetebilme ve liderlik yetkinliği.
11 Mekatronik mühendisliği uygulamalarının evrensel, toplumsal ve bireysel boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile kültürel değerler ve çağın sorunları hakkında bilgi; bu konularda mühendislik bilinci; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12 Mekatronik mühendisliği konularında, sorunları tanımlayabilme, analiz edebilme, kaynak araştırması yapabilme, veritabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanarak yaptığı araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirebilme ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel olarak aktarabilme yetkinliği.
13 Yaşadığı çevreye duyarlı ve toplumsal sorumluluk bilincine sahip, sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla inceleyen, geliştiren ve gerektiğinde değiştirebilen, toplum içinde bir birey olma ve topluma yönelik proje düzenleme, geliştirebilme ve uygulayabilme yetkinliği.

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Teorik Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 3 48
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 2 8 16
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 13 13
Toplam İş Yükü 125