TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ |
| YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİ PR. (İNGİLİZCE) | |
| Kod | YZZ205 |
| Ad | Probability and Statistics |
| Dönem | 2026-2027 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 3. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-1 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3.5 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Etiket | Z Zorunlu |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. YUSUF ALPER KAPLAN |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Olasılık ile ilgili kavramların tanıtımı ve olaylarla ilişkilendirilmesi.
Dersin İçeriği
Olasılık, koşullu olasılık, Bernoulli denemeleri, rasgele değişken kavramı, dağılım ve yoğunluk fonksiyonları, özel rasgele değişkenler, koşullu dağılımlar, bir rasgele değişkenli fonksiyonlar, ortalama ve varyans, iki rasgele değişkenli fonksiyonlar, koşullu beklenen değer, stokastik prosesler, stokastik girişli sistemler, güç spektrumu, ayrık zamanlı prosesler, poisson prosesi.
Dersin Ön Koşulu
Ön hazırlığa gerek yoktur.
Kaynaklar
“Statistics for Business and Economics” Paul Newbold, William L. Carlson and Betty Thorne, Upper Saddle River, N.J. : Prentice Hall, cop. 2007, 7th ed.
Notlar
Navidi, William (2019) Statistics for Engineers and Scientists, 5th ed., McGraw Hill.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Olasılık ve koşullu olasılık tanımlarını ve temel olasılık kavramlarını kavrar. |
| ÖÇ02 | Bernoulli denemeleri ile rastgele değişken kavramını ve türlerini inceler. |
| ÖÇ03 | Rastgele değişkenler için beklenen değer ve varyans hesaplama yöntemlerini öğrenir. |
| ÖÇ04 | Rastgele fonksiyon kavramı ve olasılık modellerindeki rolünü öğrenir. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgisayar Bilimleri temel kavramları, algoritmalar ve veri yapıları hakkında geniş bir bilgi yelpazesi kazandırır. | 5 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yazılım geliştirme, programlama dilleri ve veritabanı yönetimi gibi temel bilgisayar konularını öğrenir. | 5 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi ileri düzey bilgisayar alanlarını anlar. | |
| PÖÇ04 | - | Bilgisayar ağları, siber güvenlik ve veritabanı tasarımı gibi konularda bilgi edinir. | |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Algoritmaları tasarlama, uygulama ve analiz etme becerilerini geliştirir. | |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Farklı programlama dillerini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği kazanır | |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Veri analizi, veritabanı yönetimi ve büyük veri işleme becerilerini öğrenir. | |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Yazılım geliştirme projelerinde çalışarak pratik deneyim kazanır. | |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Ekip içinde işbirliği yapma ve iletişim becerilerini güçlendirir. | |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Teknolojik yeniliklere açık bir zihniyet kazandırır. | |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Sürekli öğrenme ve kendini geliştirme yetkinliğini teşvik eder. | |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Karmaşık sorunları çözme yeteneği geliştirir. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Olasılığa giriş | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Küme teorisi ve şartlı olasılık | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Bernoulli denemeleri | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Rastgele değişkenler | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Kümülatif dağılım fonksiyonu | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Yöntem Seçilmemiş |
| 6 | Olasılık yoğunluk fonksiyonu | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Özel rastgele değişkenler | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınavlar | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 9 | Ayrık rastgele değişkenler | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Koşullu dağılımlar | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Asimptotik yaklaşımlar | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Bir rastgele değişkenin fonksiyonları | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Beklenen değer hesabı | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | İki rastgele değişken | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Örnek problemler | Ön hazırlığa gerek yoktur. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 4 | 56 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 4 | 56 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 1 | 1 | 1 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 12 | 12 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 28 | 28 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 153 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,12 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||