Endüstri Mühendisliği

IE 213 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Computational Thinking for Operations Research

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
IE 213		3	0	3	5

Ön-Koşul(lar)	Having taken SE 113 (Enrolling in the course and having a grade other than NA or W)
Dersin Dili	English
Dersin Türü	-
Dersin Düzeyi	-
Dersin Veriliş Şekli	Face-To-Face
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	Lecture/Presentation
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	-
Öğretim Eleman(lar)ı	-
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

This course is designed for students with basic programming experience in Python. It aims to equip students with different approaches to solving various Operations Research (OR) problems and help them confidently write programs to solve these problems.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Ad	Açıklama	PC Alt	* Katkı Düzeyi
Ad	Açıklama	PC Alt	1	2	3	4	5
LO1	Design algorithms for optimization and graphical problems				X
LO2	Model algorithms for stochastic thinking and random processes				X
LO3	Design algorithms for simulation problems.				X
LO4	Perform basic data analysis and manipulation using computational tools			X
LO5	Apply some basic machine learning models			X

Ders Tanımı

The course focuses on numerical and computational thinking for Operations Research. Toward the end of the course, students are also introduced to some basic algorithms used in Machine Learning.

Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

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

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Review of Programming with Python	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapter 5.4	LO1
2	Optimization Problems	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapter 13	LO1
3	Optimization Problems	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapter 13	LO1
4	Graphical Problems ve Models	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapter 12.2	LO1
5	Stochastic Thinking and Random Walks	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapters 11 ve 14	LO2
6	Stochastic Thinking and Random Walks	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapters 11 ve 14	LO2
7	Monte Carlo Simulation	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapters 16.4 ve 17	LO3
8	Midterm Exam		-
9	Monte Carlo Simulation	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapters 16.4 ve 17	LO3
10	Understanding the Experimantal Data	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapter 18	LO4
11	Introduction to Machine Learning	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapter 22	LO5
12	Clustering	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapter 23	LO5
13	Classification	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapter 21	LO5
14	Examples in Machine Learning and General Review	Introduction to Computation and Programming Using Python Chapters 21, 22, 23	LO5
15	General Review		-
16	Final Exam		-

Ders Kitabı	-
Önerilen Okumalar/Materyaller	-

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO1	LO2	LO3	LO4	LO5
Ödev	4	30	X	X	X	X	X
Ara Sınav	1	30	X	X	X
Final Sınavı	1	40			X	X	X
Toplam	6	100

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Katılım	-	-	-
Teorik Ders Saati	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati	-	-	-
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	3	42
Arazi Çalışması	-	-	-
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	-	-	-
Portfolyo	-	-	-
Ödev	1	15	15
Sunum / Jüri Önünde Sunum	-	-	-
Proje	-	-	-
Seminer/Çalıştay	-	-	-
Sözlü Sınav	-	-	-
Ara Sınavlar	1	20	20
Final Sınavı	1	25	25
		Toplam	150