Bizi takip edin
|
EN

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Endüstri Mühendisliği

IE 213 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Yöneylem Araştırması için Hesaplamalı Düşünme
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IE 213
Bahar
3
0
3
5

Ön-Koşul(lar)
  SE 113 İzlemiş olmak (Derse kayıt olup NA veya W notu dışında bir nota sahip olmak)
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Zorunlu
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Veriliş Şekli Çevrim içi
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri Anlatım / Sunum
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları)
Dersin Amacı Bu ders Python’da temel programlama tecrübesi olan öğrencilere yöneliktir. Öğrencilere, çeşitli Yöneylem Araştırması (YA) problemlerinin çözümünde farklı yaklaşımlar kazandırmayı ve YA problemlerini çözebilmek için kendilerinden emin bir şekilde program yazmalarına yardımcı olmayı hedeflemektedir.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • 1. Mühendislik problemleri için algoritma tasarlayabileceklerdir,
  • 2. Hesaplama araçlarını kullanarak temel veri manipülasyonu yapabileceklerdir
  • 3. Veri simülasyonu için gelişmiş araçları kullanabileceklerdir,
  • 4. Modern yazılım sistemleri ve araçlarını kullanabileceklerdir,
  • 5. İstatistiksel verileri karar verme süreçleri için kullanabileceklerdir,
  • 6. Birtakım temel makine öğrenmesi modellerini (kümeleme, sınıflandırma, regresyon vb.) uygulayabilecektir.
Ders Tanımı Bu ders, Yöneylem araştırması için sayısal ve hesaplamalı düşünmeye odaklanmaktadır. Dersin sonuna doğru öğrencilere ayrıca Makine Öğrenmesinde kullanılan birtakım temel algoritmalar gösterilmektedir.

 



Dersin Kategorisi

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

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş ve Optimizasyon Problemleri Introduction to Computation and Programming Using Python Bölümler 12.1 ve 5.4
2 Optimizasyon Problemleri Introduction to Computation and Programming Using Python Bölüm 13
3 Grafik-teorik Modeller Introduction to Computation and Programming Using Python Bölüm 12.2
4 Stokastik Düşünme Introduction to Computation and Programming Using Python Bölüm 14
5 Rassal Yürüyüşler Introduction to Computation and Programming Using Python Bölümler 11 ve 14
6 Monte Carlo Simülasyonu Introduction to Computation and Programming Using Python Bölümler 15.1–15.4 ve 16
7 Güven Aralıkları Introduction to Computation and Programming Using Python Bölümler 16.4 ve 17
8 Ara Sınav
9 Örnekleme ve Standart Hata Introduction to Computation and Programming Using Python Bölüm 17
10 Deneysel Verileri Anlama Introduction to Computation and Programming Using Python Bölüm 18
11 Makine Öğrenmesine Giriş Introduction to Computation and Programming Using Python Bölüm 22
12 Kümeleme Introduction to Computation and Programming Using Python Bölüm 23
13 Sınıflandırma ve İstatistiksel Günahlar Introduction to Computation and Programming Using Python Bölüm 21 ve 24
14 İstatistiksel Günahlar ve Gözden Geçirme Introduction to Computation and Programming Using Python Bölüm 21
15 Genel tekrar
16 Final Sınavı

 

Ders Kitabı

Guttag, John. Introduction to Computation and Programming Using Python: With Application to Understanding Data. 2nd ed. MIT Press, 2016. ISBN: 9780262529624

Önerilen Okumalar/Materyaller

Ders slaytları ve destekleyici kodlar verilecektir.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
1
30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
2
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
14
3
42
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
1
15
15
Sunum / Jüri Önünde Sunum
0
Proje
0
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
1
18
18
Final Sınavı
1
27
27
    Toplam
150

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Matematik, fen bilimleri ve Endüstri Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinde kullanır.

X
2

Karmaşık Endüstri Mühendisliği 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

Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır.

X
5

Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.

X
6

Endüstri Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma yapar.

7

Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır.

8

Endüstri Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın Endüstri Mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Endüstri Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.

9

Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; Endüstri Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir.

10

Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir.

11

Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ilişkili konularda bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar.

12

İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.

13

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Endüstri Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir.

X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


SOSYAL MEDYA

İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.