• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS YBS 4024 İŞ ZEKASI SEÇMELİ 3 0 0 4

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. CAN AYDIN

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri

Dersin Amacı

Dersin amacı, öğrencileri Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar hakkındaki güncel bilgilerden haberdar etmek, bu alandaki yeni gelişmeleri takip edebilme ve karşılaştıkları problemlerinin çözümünde kullanabilme becerilerini geliştirmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Yapay Sinir Ağları tekniklerinin temel prensiplerinin kavrayabilme 2   Genetik Algoritma tekniklerinin temel prensiplerinin kavrayabilme 3   Öğrenilen tekniklerin yöneylem araştırması problemlerinde araç olarak kullanabilme. 4   Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritma tekniklerinin klasik yöntemlerden farkını anlayarak ne zaman ise yarayabileceğini anlayabilme. 5   Bazı özellikli is yaşamı problemlerinde etkin çözümleri üretebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 İş zekâsına giriş. 2 İş zekâsı üzerine veritabanı kavramlarının tekrar gözden geçirilmesi. 3 Karar Destek Sistemleri ve çevrimiçi analitik işlem. 4 Çok boyutlu modelleme ve ilişkisel model. 5 Çevrimiçi analitik işlem de çok boyutlu modellemenin kullanımı. 6 Bilgi depolama konusuna giriş 7 Bilgi depolama konusunu tasarımı 8 Bilgi depolama konusunu uygulaması 9 Bilgi depolama üzerine SQL dili kullanımı. 10 Veri Küplerine giriş 11 Veri Küpleri ile raporlama 12 Rapor verme sistemleri. 13 Rapor verme sistemleri. 14 İş zekâsının etik ve yasal yönleri.

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS Arasınav 2 YIN Yarıyıliçi notu ARS * 1 3 FN Yarıyılsonu sınavı 4 BNS BNS YIN * 0.40 + FN * 0.60 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu YIN * 0.40 +BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 12 4 48 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 4 48 Final Sınavı 1 1 1 Vize Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 98

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 PK.13 ÖK.1 5 5 5 ÖK.2 5 5 5 ÖK.3 5 5 ÖK.4 5 5 5 ÖK.5 5 5 5