DERS ADI

: AKILLI SİSTEMLER

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
UQM 4220 AKILLI SİSTEMLER SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

İşletme (İngilizce) ((UOLP-New York Eyalet Üniversitesi (Suny Albany))

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. SABRİ ERDEM

Dersi Alan Birimler

İşletme (İngilizce) ((UOLP-New York Eyalet Üniversitesi (Suny Albany))

Dersin Amacı

Bu ders, öğrencilere işletmelere yönelik iş zekası, akıllı sistemlerin temel kavramları ve temel modelleme yaklaşımları hakkında bilgi ve becerilerini geliştirmeyi amaçlamaktadır

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Akıllı sistemlerin temel konularını anladığını gösterme,
2   Akıllı sistemler araçlarını kullanma,
3   Veri madenciliği temel kavramlarını anlama,
4   Uzman ve bulanık sistemler ile uygulama geliştirme,
5   Akıllı sistemler temelli modeller uygulama.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Dersin Tanıtımı Temel Kavramlar ve Akıllı Sistemler Modelleri Vaka analizi ve gerçek hayat uygulamaları için grup seçimine başlanması
2 Veri Madenciliği Vaka çalışmaları ve uygulama çalışmalarının gruplara atanması
3 Birliktelik Kuralları Haftalık Ödev
4 İş Zekasında İstatistiksel Yöntemler Haftalık Ödev
5 Bilgisayar Uygulamaları Lab Ödevi
6 Vaka Sunumları Genel Tekrar ve Gözden Geçirme
7 İş Zekası Modelleri Haftalık Ödev
8 Pivot Tablo ve OLAP Küpleri Haftalık Ödev
9 Uzman Sistemler Haftalık Ödev
10 Bulanık Mantık Haftalık Ödev
11 Bilgisayar Uygulamaları Matlab ile Fuzzy Mantık Uygulamaları
12 Uygulama Çalışmalarının Sunumları Akran Değerlendirmeleri
13 Uygulama Çalışmalarının Sunumları
14 Uygulama Çalışmalarının Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. Dersi Kitabı:
Decision Support and Business Intelligence Systems, Efraim Turban, Prentice Hall, 2010

2. Ders Sunumları (yardımcı ders materyali olarak):
Ders kitabının tamamlayıcı materyali.

3. Yazılımlar (bölümlerin ihtiyaçlarına göre değişebilir):
MS Business Intelligence
MS Excel Data Mining Add-In
Matlab (Optional)
Rapidminer (Optional)

4. Hesap makinesi:
Öğrenciler, sınıf içi, dışı ve sınav esnasında çeşitli hesaplama problemleri için bilimsel bir hesap makinesine ihtiyaç duyacaktır.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Dersler

Ders anlatımı yüksek derecede etkileşimlidir ve formatı doğrudandır. Öğretim üyesi öğrencileri ortaya çıkan sorulara yanıt vermeye yönlendirir ve tartışılan konulardaki görüşlerini sunmalarını ister. Dersler, kavramanın ek açıklamalar ve örneklerle önemli ölçüde pekiştirildiği bir ortamda temel akıllı sistemler kavramları ve tekniklerini aktarımına yöneliktir. Yoğun bir matematikten ziyade işletme uygulamaları üzerinde durulacaktır.

2. Gözden Geçirme Oturumları ve Sınıf Tartışmaları

Gözden geçirme oturumları öğretim üyesi tarafından her hafta dersin son saatinde gerçekleştirilecektir. Sınıf içi ödevler ve ev ödevleri bu oturumlarda çözülecek problemlerin temelini oluşturacaktır. Öğrencilerin sınıf tartışmalarına katılımı önemli ölçüde teşvik edilecektir.

3. Bilgisayar Uygulamaları
Laboratuar uygulamalarında, eniyileme modelleri kurabilmek amacıyla bir çözücü içeren elektronik tablolama ve bir akıllı sistemler uygulaması içeren yazılım aracı tanıtılacaktır. Bu yazılımların kullanımına ilişkin bilgiler, akıllı sistemler uygulamalarıyla ilişkilendirilen sınıf içindeki uygulamalar ve kitap kullanılarak sağlanacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 ODV ÖDEV PROJE
3 SUN SUNUM
4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + ODV * 0.60 + SUN * 0.20


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

1. Ev Ödevleri (%20), Laboratuvar Uygulamaları (%20) ve Derse Katılım

Sık sık ev ödevleri verilecektir. Öğrencinin bu problemler üzerinde çalışması ve bunları anlaması, dersi başarıyla tamamlayabilmesi için şarttır. Öğrencilerin tüm ev ödevi problemlerine sınavlar için bir hazırlık aracı olarak çalışmaları ileri derecede önerilmektedir.

Ev ödevlerini tamamlayarak, her öğrenci analitik becerilerini geliştirecek ve aynı zamanda veri girişi ve analizi için veri madenciliği eklentili bir elektronik tablolama aracı ve bir akıllı sistem uygulaması içeren yazılım aracı üzerinde yetkinliğini artıracaktır. Her öğrenci, sınıf tartışmalarına ve sınıf içi ödevlere aktif şekilde katılarak iletişim ve analitik becerilerini temel akıllı sistemler kavramları ve işletme uygulamaları üzerinden geliştirecektir.


2. Vaka Analizi (%30) ve Gerçek Hayat Uygulaması (%30)

Vaka çalışmaları ve gerçek hayat uygulamaları öğrencilerin gerçek durumlara yönelik analiz ve model kurma becerilerini gerçekleştirmesi ve çözüm geliştirmesi için çok iyi bir fırsat sunacaktır. Vaka analizi için üç kişilik gruplar oluşturulmalıdır. Grup büyüklüğünden her türlü sapma öğretim üyesinin onayını gerektirir. Vakalar dönem başında öğretim üyesi tarafından her gruba atanacaktır. Konular, üretim veya hizmet odaklı bir işletmenin, devletin ya da kar amacı gütmeyen bir kuruluşun yönetiminde karşılaşılan problemler için bir akıllı sistemler vakalarının analizine yönelik olacaktır.

Vaka analizi ve gerçek hayat uygulamalarının raporları vize ve finalin son haftasından önce hem çıktı hem de ders, bölümadı ve grupadı olarak adlandırılmış dijital bir kopya (örneğin, AkıllıSistemler_İşletme_Grup1) olarak öğretim üyesine teslim edilecektir. Her vaka ve uygulama raporu Microsoft Word ve/veya Excel kullanılarak yazılacak ve şunları içerecektir: (i) vakanın başlığını ve yazarların tam adlarını içeren bir başlık sayfası, (ii) ikinci sayfadan başlayacak şekilde raporun ana kısmı, (iii) rapor ekleri.

Değerlendirme Kriteri

1. Öğrenci katılımından elde edilecek puan, (i) derslere katılım durumuna, (ii) öğrencinin ders esnasında öğretim üyesi tarafından sorulan sorulara verdiği yanıtların kalitesine ve (iii) olumlu bir öğrenim ortamının yaratılması için öğrencinin sağladığı katkıya bağlı olacaktır.

2. İki not arasındaki sınırda olan notlar için iyi bir katılım, notunuzu bir üst düzeye taşıyacaktır.

3. Vaka analizi ve gerçek hayat uygulama çalışmaları bir işbirliği çabası gerektirir. Her grup üyesinin grup çalışmasına yaklaşık olarak eşit katkı sağlamasını garantilemek grubun sorumluluğundadır. Vakalar, öğretim üyesi ve grup üyeleri tarafından notlandırılacaktır. Grubun her üyesinin dönem sonunda kendisinin ve diğer grup üyelerinin katkısını değerlendirmesi istenecektir. Dersin son haftasında bir akran değerlendirme formu temin edilecektir.

4. Vaka ve gerçek hayat uygulama raporları, konunun açık şekilde anlaşılmış olması, ele alış ve tartışmanın özgünlüğü, sonuçların doğruluğu, rapor içeriğinin kapsamlılığı ve analizin derinliği, netlik ve organizasyon, format, noktalama, gramer gibi sunum mekanikleri ve görsellerin kaliteleri üzerinden değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1. Derslerin %70 ine katılım zorunludur.
2. Her türlü intihal girişimi ve fiili disiplin cezası ile sonuçlanır.
3. Derse katılmamış olmak ev ödevinin geç teslim edilmesi için geçerli bir mazeret olarak değerlendirilmeyecektir.
4. Geciken vaka raporlarında gecikilen her gün için bir harf notuna denk puan düşüşü olacaktır.
5. Öğrencilerin bu ders için kendi hesap makinelerinin olması gerekmektedir. Sınavlar sırasında hesap makinesi değişimine izin verilmeyecektir. Cep telefonları sınav esnasında hesap makinesi olarak kullanılamayacaktır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

sabri.erdem@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

TBA

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 10 3 30
Uygulama 4 3 12
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 8 1 8
Vize Sınavına Hazırlık 0 0 0
Final Sınavına Hazırlık 0 0 0
Diğer Kısa Sınavlara Hazırlık 0 0 0
Ödev Hazırlama 8 5 40
Ödev Hazırlama 2 17 34
Sunum Hazırlama 2 5 10
Final Sınavı 0 0 0
Vize Sınavı 0 0 0
Diğer Kısa Sınav 0 0 0
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 134

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14
ÖK.11121323
ÖK.2115255532
ÖK.31112323
ÖK.4115355342
ÖK.511535542