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 | 4. Dönem | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Zorunlu Bölüm Dersleri |
| 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 | |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | X |
| 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 hesaplama alanlarında yeterli bilgi birikimi kazanır; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, bilişim sistemleriyle ilgili mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilir. | X | ||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. | X | ||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. | |||||
| 4 | Bilişim sistemleri mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | X | ||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya bilişim sistemleri mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için, deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde görev yapabilir; bireysel olarak çalışabilir. | |||||
| 7 | a. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilir, etkin sunum yapabilir, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. b. En az bir yabancı dil bilir. | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık kazanır; bilgiye erişebilir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | |||||
| 9 | a. Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanır. b. Bilişim sistemleri mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi edinir. | |||||
| 10 | a. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi edinir. b. Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık kazanır. c. Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir. | |||||
| 11 | a. Bilişim sistemleri mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi edinir. b. 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 | ||