| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Karar Destek Sistemleri | ENF 517 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. HALİL İBRAHİM CEBECİ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Karar verme süreci ve karar destek sistemleri ile ilgili temel kavramları aktarabilmek, Zeki karar destek sistemleri ve ilintili teknolojileri hakkında bilgi sahibi yapmak ve işletmelerde zeki sistemlerin hangi tarz problemlerde kullanılabileceğini öğretilmek . |
| Dersin İçeriği | Karar verme süreci, Karar destek sistemleri ve kullanımı, Zeki karar destek sistemleri ve teknolojileri, Karar destek ve zeki karar destek kurumsal uygulamalar |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Karar verme süreci hakkında bilgi alır. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, | Sınav, Sözlü Sınav, |
| 2 | Karar destek sistemleri temel kavramları, sınıflandırılması ve bilişenlerini öğrenir. | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, | Sözlü Sınav, Sınav, |
| 3 | İşletmelerde karar destek sistemleri kullanımı hakkında bilgi edinir. | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, | Sözlü Sınav, Sınav, |
| 4 | Zeki karar destek sistemleri ile ilgili konuları öğrenir, zeki karar destek sistemi tasarlayabilecek altyapıyı alır. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, | Proje / Tasarım, Sözlü Sınav, Sınav, Ödev, |
| 5 | Bulanık mantık ve işletme uygulamalarını öğrenir. | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, | Sözlü Sınav, Sınav, |
| 6 | Yapay sinir ağları ve kurumsal uygulamalarını öğrenir. | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, | Sözlü Sınav, Sınav, |
| 7 | Genetik algoritmalar ve potansiyel uygulamalarını kavrar. | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, | Sözlü Sınav, Sınav, |
| 8 | Diğer zeki sistemler hakkında bilgi sahibi olur. | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, | Sözlü Sınav, Sınav, |
| 9 | Veri madenciliği konusunda bilgi sahibi olur. Kullanım alanlarını kavrar. | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, | Sözlü Sınav, Sınav, |
| 10 | İş Zekası kavramını ve Karar Destek Sistemleri içerisindeki rolünü anlar. | Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, | Sözlü Sınav, Sınav, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Karar Destek Sistemlerine Giriş ve Karar Verme Süreci | |
| 2 | Karar Destek Sistemi Bileşenleri – Veri | |
| 3 | Karar Destek Sistemi Bileşenleri – Model ve Arayüz | |
| 4 | Karar Destek Sistemi Tasarımı, Uygulaması ve Değerlendirilmesi | |
| 5 | Karar destek sistemlerinin sınıflandırılması – Model Güdümlü Sistemler | |
| 6 | Karar destek sistemlerinin sınıflandırılması – Veri Güdümlü Sistemler – Veri Madenciliği I | |
| 7 | Karar destek sistemlerinin sınıflandırılması – Veri Güdümlü Sistemler – Veri Madenciliği II | |
| 8 | Karar destek sistemlerinin sınıflandırılması – Veri Güdümlü Sistemler – İş Zekası | |
| 9 | Gösterge Panelleri ve Dengelenmiş Skor Kartları (Kurumsal Karneler) | |
| 10 | Zeki Karar Destek Sistemlerine Giriş | |
| 11 | Zeki Karar Destek Sistemleri - Uzman Sistemler | |
| 12 | Zeki Karar Destek Sistemleri - Bulanık Mantık | |
| 13 | Zeki Karar Destek Sistemleri – Yapay Sinir Ağları | |
| 14 | Zeki Karar Destek Sistemleri – Genetik Algoritmalar ve Diğer Yapay Zeka Sistemleri |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | www.ebs.sakarya.edu.tr |
| Ders Kaynakları | 1. Decision Support and Business Intelligence Systems, 2007, Turban et al. 2. Computational Intelligence, 2005, Amit Konar 3. Artificial Intelligence and Soft Computing, 2000, Amit Konar 4. Fuzzy Logic With Engineering Applications, 2004, Timothi Ross 5. Soft Computing and Its Applications in Business and Economics, 2004, Aliev et al. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilişim Sistemlerindeki yada farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama yapabilmek | X | |||||
| 2 | Bilişim Sistemlerindeki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilmek, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanabilmek | X | |||||
| 3 | Bilişim Sistemlerindeki bir problemi, bağımsız olarak kurgulamak, çözüm yöntemi geliştirmek, çözmek, sonuçları değerlendirmek ve gerektiğinde uygulayabilmek | X | |||||
| 4 | Bilişim Sistemlerindeki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, Bilişim Sistemlerindeki ve Bilişim Sistemleri dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarabilmek | X | |||||
| 5 | Bilişim Sistemlerindeki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilmek ve sorumluluk alarak çözüm üretebilmek | X | |||||
| 6 | Bilişim Sistemleri ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilmek | X | |||||
| 8 | Bilişim Sistemleri ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretebilmek ve denetlemek | X | |||||
| 9 | Bilişim Sistemlerinde özümsedikleri bilgiyi ve problem çözme yeteneklerini, disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilmek. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 8 | PÇ 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Karar verme süreci hakkında bilgi alır. | ||||||||
| 2 | Karar destek sistemleri temel kavramları, sınıflandırılması ve bilişenlerini öğrenir. | ||||||||
| 3 | İşletmelerde karar destek sistemleri kullanımı hakkında bilgi edinir. | ||||||||
| 4 | Zeki karar destek sistemleri ile ilgili konuları öğrenir, zeki karar destek sistemi tasarlayabilecek altyapıyı alır. | ||||||||
| 5 | Bulanık mantık ve işletme uygulamalarını öğrenir. | ||||||||
| 6 | Yapay sinir ağları ve kurumsal uygulamalarını öğrenir. | ||||||||
| 7 | Genetik algoritmalar ve potansiyel uygulamalarını kavrar. | ||||||||
| 8 | Diğer zeki sistemler hakkında bilgi sahibi olur. | ||||||||
| 9 | Veri madenciliği konusunda bilgi sahibi olur. Kullanım alanlarını kavrar. | ||||||||
| 10 | İş Zekası kavramını ve Karar Destek Sistemleri içerisindeki rolünü anlar. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| 1. Ödev | 40 |
| 1. Performans Görevi (Seminer) | 20 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Ödev | 1 | 30 | 30 |
| Performans Görevi (Seminer) | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 140 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,6 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||