Ana içeriğe atla
EN

PROBABİLİTY AND STOCHASTİC PROCESS

Ders
CMPE613 - PROBABİLİTY AND STOCHASTİC PROCESS
Bölüm
Bilgisayar Mühendisliği - İngilizce - Doktora
Ders Tipi
Ders
Durum
Zorunlu
Dil
İngilizce
Kredi
3
AKTS
0
T+P+L
3 + 0 + 0
Ders Koordinatörleri
-
Ön Koşul
-
Anahtar Sözcükler
-

Ders Açıklaması

-

PROBABİLİTY AND STOCHASTİC PROCESS

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Hafta Konu
Hafta 1 Introduction to Probability
Hafta 2 Axioms and Basic Theorems of Probability
Hafta 3 Random Variables
Hafta 4 Expectation, Variance, and Moments
Hafta 5 Transformation of Random Variables
Hafta 6 Random Sequences and Convergence
Hafta 7 Statistics of Stochastic Processes
Hafta 8 Mid-term Exam
Hafta 9 Stationarity and Properties
Hafta 10 Linear Systems with Random Inputs
Hafta 11 Power Spectrum and Estimation
Hafta 12 ARMA Processes
Hafta 13 Markov Chains
Hafta 14 Queueing Systems & Applications
Hafta 15 Final Exam

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

  1. 01 Alberto Leon-Garcia, Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering, 3rd Edition, Pearson.
  2. 02 Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9th Edition, Pearson.

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

Program Çıktıları

  1. Literatürü eleştirel bir şekilde analiz ederek, araştırma boşluklarını belirleyerek ve MIS teorisine ve pratiğine katkıda bulunan orijinal çalışmalar tasarlayarak ileri araştırma metodolojilerine (nicel, nitel ve karma yöntemler) hakim olduğunu gösterebilir.
  2. Bağımsız bilimsel araştırmayı, akademik titizliği ve MIS alanındaki bilginin ilerlemesine önemli bir katkıyı yansıtan özgün bir doktora tezi hazırlayabilir ve savunabilir.
  3. Araştırma paradigmalarının felsefi temellerini açıklayarak, araştırmasını bu çerçeveler içerisinde konumlandırarak ve akademik eleştirilere yanıt vererek tez izleme ve savunmasına hazır olduğunu gösterebilir.
  4. Veri toplama, analiz, raporlama ve yayınlama dahil olmak üzere araştırma sürecinin tüm aşamalarında etik ilkeleri, akademik dürüstlüğü ve sorumlu araştırma yürütmeyi uygulayabilir.
  5. Bilişim sistemleri araştırmalarının ve örgütsel ve toplumsal bağlamlardaki uygulamalarının sosyal, yasal ve etik etkilerini belirleyebilir.
  6. Karmaşık veri kümelerini incelemek ve MIS araştırmalarında anlamlı içgörüler çıkarmak için istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve yapay zeka tabanlı analizler de dahil olmak üzere gelişmiş veri bilimi tekniklerini kullanabilir.
  7. Yapay zeka, büyük veri, blok zinciri ve nesnelerin interneti gibi ortaya çıkan teknolojileri tanıyabilir ve değerlendirebilir; bu teknolojilerin kurumsal süreçler ve dijital ekosistemler üzerindeki dönüştürücü etkilerini değerlendirebilir.
  8. Disiplinlerarası araştırma ortamlarında işbirliği yapabilir ve liderlik edebilir, üretken bilimsel ortaklıklar kurabilir ve farklı akademik bakış açılarını bütünleştiren araştırma projelerini yönetebilir.
  9. Hakemli dergilerde yüksek kaliteli araştırmalar yayınlayabilir, bulgularını uluslararası konferanslarda sunabilir ve dergi hakemliği, konferans organizasyonu ve komite katılımı gibi akademik hizmetlerde aktif olarak yer alabilir.
  10. Bilişim sistemleri, teknoloji ve kurumsal stratejinin kesişim noktasında zorlukları belirleyebilir ve yenilikçi, araştırmaya dayalı çözümler önerebilir.
  11. İleri düzeyde YBS dersleri sunabilir, lisansüstü araştırmaları denetleyebilir ve etkili rehberlik ve akademik öğretim yoluyla akademik gelişimi destekleyebilir.
  12. Sistem düşüncesi ve yenilikçi tasarım metodolojilerini kullanarak BT yeteneklerini kurumsal stratejilerle uyumlu hale getiren gelişmiş bilişim sistemleri ve karar destek sistemleri geliştirebilir.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.