PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Olasılık ve Rastgele Süreçler.MECE 311213 + 034,00
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
1. Olasılık, koşullu olasılık kavramlarını anlar.
2. Rasgele değişkenleri ve olasılık dağılımlarını anlar
3. Rasgele değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımını elde edebilir.
4. Olasılık teorisini gerçek istatistiksel analiz ile ilişkilendirebilecektir.
5. Korelasyon fonksiyonları ve güç spektral yoğunluğu kavramlarını anlar.
6. Rasgele süreç kavramlarını anlar.
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerYok
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

Ders mekatronik, iletişim, sinyal işleme, bilgisayar bilimi ve diğer disiplinlerde öğrencilerin ihtiyaç duyduğu olasılık teorisi ve rastgele süreçlerin temellerini sunmaktadır. Konular şunlardır: olasılık teorisi aksiyomları; ayrık ve sürekli rastgele değişkenler; Rastgele değişkenlerin fonksiyonları; fonksiyonlar üretme ve dönüşüm yöntemleri; eşitsizlikler, sınırlar ve büyük sapma teorisi; yakınsaklık ve limit teoremleri; rastgele süreçler; spektral temsil; Gauss süreçleri.
 
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:

HAYIR
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
1Olasılık Teorisine Genel Bakış
2Olasılık, Örnek Uzaylar ve Olaylar Sayma Teknikleri, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar
3Koşullu Olasılık, Beklenen Değer, Varyans, Standart Sapma, Bağımsızlık
4Olasılıkla İlgili Örnek Sorular
5Rasgele Değişkenler, Ayrık Rasgele Değişkenler, Prob. Ayrık Rasgele Değişkenlerin Dağılımları ve Beklenen Değeri.
6Binom Olasılık Dağılımı
7Sürekli Rassal Değişkenler, PDF, CDF
8Sürekli Rassal Değişkenler, PDF, CDF
9Normal Dağılım
10Joint Probability Distributions
11Merkezi Limit Teoremi, Kovaryans ve Korelasyon
12Rasgele süreçler
13Rasgele süreçler
14Olasılık Mühendislik Problemleri
 
Kaynaklar:
Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering (Third Edition), Albero Leon-Garcia, Pearson-Prentice Hall, 2008.
 
Diğer Kaynaklar:
Intuitive Probability and Random Processes using MATLAB, Steven M. Kay, Kluwer Academic Publishing, 2006. Probability, Random Variables and Stochastic Processes (Fourth Edition) Athanasios Papoulis, S. Unnikrishna Pillai McGraw-Hill, 2002. Foundations of the Probability Theory, A.N. Kolmogorov, 1956.
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Haftada 3 saat ders.
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Aktiviteler2%40
Aktiviteler1%40
Aktiviteler4%20
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor
 
Dersin AKTS İş Yükü:
#AktiviteAdetSüre (Saat)İş Yükü
1Derslere Katılım (haftalık bazda)143,0042,00
2Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda)00,000,00
3Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda)141,0014,00
4İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez)15,005,00
5İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda)141,0014,00
6Ev ödevleri51,005,00
7Sınavlara Hazırlık00,000,00
8Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil)25,0010,00
9Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)00,000,00
10Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)00,000,00
11Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil)110,0010,00
 
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
#Program YeterlilikleriKatkı (0-4)
1Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi.3
2Bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.0
3Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi.0
4Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi. 0
5Karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi.0
6Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi.0
7Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.0
8Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi.0
9Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.0
10Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi.0
11Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık.0
12Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi.0
13Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi.0
14Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi.0
15Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.0
16Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi.0