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 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Alan Seçmeli Dersleri (B Grubu) |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| 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;
|
| 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 Metalurji ve Malzeme mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri karmaşık mühendislik problemlerini ve malzeme sistemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi kazanır. | X | ||||
| 2 | Malzeme sistemlerinin yapıları, özellikleri, işlenmesi ve performansına ilişkin bilim ve mühendislik ilkelerini anlar. | |||||
| 3 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi kazanır. | X | ||||
| 4 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama ve uygun malzemeyi seçme becerisi; bu amaçla modern tasarım ve malzeme seçim yöntemlerini uygulama becerisi kazanır. | |||||
| 5 | Metalurji ve Malzeme Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi kazanır. | X | ||||
| 6 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya Metalurji ve Malzeme Mühendisliğine özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, istatistiksel ve bilgisayar yöntemlerini de kullanarak sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır. | X | ||||
| 7 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi kazanır. | |||||
| 8 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır. | |||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi kazanır. | |||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi edinir. | |||||
| 11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir. | |||||
| 12 | Metalurji ve Malzeme Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | |||||
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 | ||