GELİŞMİŞ UZMAN SİSTEMLER
- Ders
- MISY675 - GELİŞMİŞ UZMAN SİSTEMLER
- Bölüm
- Yönetim Bilişim Sistemleri - İngilizce - Doktora
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 8
- T+P+L
- 3 + 0 + 0
- Ders Koordinatörleri
- -
- Ön Koşul
- -
Ders Açıklaması
Bu ders, yapay zekâ sistemleri olan uzman sistemleri aktarmaktadır. Öğrenciler bilginin önemini ve bilgi temsilini ve ilgili programlama dilleri ve araçlarını öğreneceklerdir. Öğrenciler kural tabanlı uzman sistemlerin nasıl geliştirileceğini, yazı tahtası uzman sisteminin tasarımını, çerçeve tabanlı uzman sistemlerin tasarımını, bulanık uzman sistemlerin tasarımını ve yapay sinir ağları uzman sistemlerinin tasarımını öğreneceklerdir. Ayrıca hibrit akıllı sistemlerin özelliklerini ve özelliklerini öğrenecekler. Bununla birlikte, uzman sistem mimarisini ve bunun çıkarım mekanizmalarını, açıklama modülünü ve belirsizlik altında muhakemeyi de öğreneceklerdir. Ayrıca öğrenciler, uzman bir sistem kurmanın aşamalarını öğrenecekler. Yapay zeka kapsamında kullanılan arama teknikleri Ayrıca yönetimde uzman sistemlerin uygulama alanları tartışılacaktır. Yönetimde uzman sistemlerin kullanımını, bilgi ve karar destek sistemleri anlatılacaktır.
GELİŞMİŞ UZMAN SİSTEMLER
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.
Ders çıktıları
Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.
Ders Müfredatı
Henüz haftalık içerik tanımlanmamış.
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
Kaynak kitap listelenmemiş.
Ders Çıktıları
Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.
Program Çıktıları
- 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.
- Bağımsız bilimsel araştırmayı, akademik titizliği ve MIS alanındaki bilginin ilerlemesine önemli bir katkıyı yansıtan özgün bir doktora tezi hazırlayabilir ve savunabilir.
- Araştırma paradigmalarının felsefi temellerini açıklayarak, araştırmasını bu çerçeveler içerisinde konumlandırarak ve akademik eleştirilere yanıt vererek tez izleme ve savunmasına hazır olduğunu gösterebilir.
- Veri toplama, analiz, raporlama ve yayınlama dahil olmak üzere araştırma sürecinin tüm aşamalarında etik ilkeleri, akademik dürüstlüğü ve sorumlu araştırma yürütmeyi uygulayabilir.
- Bilişim sistemleri araştırmalarının ve örgütsel ve toplumsal bağlamlardaki uygulamalarının sosyal, yasal ve etik etkilerini belirleyebilir.
- 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.
- 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.
- Disiplinlerarası araştırma ortamlarında işbirliği yapabilir ve liderlik edebilir, üretken bilimsel ortaklıklar kurabilir ve farklı akademik bakış açılarını bütünleştiren araştırma projelerini yönetebilir.
- 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.
- Bilişim sistemleri, teknoloji ve kurumsal stratejinin kesişim noktasında zorlukları belirleyebilir ve yenilikçi, araştırmaya dayalı çözümler önerebilir.
- İleri düzeyde YBS dersleri sunabilir, lisansüstü araştırmaları denetleyebilir ve etkili rehberlik ve akademik öğretim yoluyla akademik gelişimi destekleyebilir.
- 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.