Anasayfa  »  Fen Bilimleri Enstitüsü »  Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı (Lisans Derecesine Dayalı)

DERS ADIDERS KODUYARIYILTEORİ + UYGULAMA (Saat)AKTS
BİLGİ MÜHENDİSLİĞİ BİL618 - 3 + 0 10

DERSİN TÜRÜSeçmeli
DERSİN DÜZEYİDoktora
DERSİN YILI-
YARIYIL-
AKTS10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I-
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI Bu dersin sonunda öğrenciler;
1) Veri, haber (veya enformasyon), bilgi türlerini ve özelliklerini öğrenir.
2) Bilgi yönetimini ve kurum ve kuruluşlar için katkısını öğrenir.
3) Bilgi mühendisliğini ve tekniklerini öğrenip bazı uygulamalar yapar.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİYüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARIYok
ÖNERİLEN DERSLERBİL584 Knowledge Management and Engineering
DERS TANIMIGiriş,Bilgi, bilgi türleri ve özellikleri,Bilgi yönetimi,Bilgi mühendisliği,Bilgi mühendisliği teknikleri : Yapay us, Uzman sistemler (KBS), Örneğe dayalı sistemler, Veri madenciliği, Bilgi modelleme ve gösterimi
DERS İÇERİĞİ
HAFTAKONULAR
1. Hafta Giriş
2. Hafta Bilgi, bilgi türleri ve özellikleri
3. Hafta Bilgi yönetimi
4. Hafta Bilgi yönetimi
5. Hafta Bilgi mühendisliği
6. Hafta Bilgi mühendisliği
7. Hafta Bilgi mühendisliği
8. Hafta Ara-sınav
9. Hafta Bilgi mühendisliği teknikleri : Yapay us, Uzman sistemler (KBS), Örneğe dayalı sistemler, Veri madenciliği, Bilgi modelleme ve gösterimi
10. Hafta Bilgi mühendisliği teknikleri : Yapay us, Uzman sistemler (KBS), Örneğe dayalı sistemler, Veri madenciliği, Bilgi modelleme ve gösterimi
11. Hafta Bilgi mühendisliği teknikleri : Yapay us, Uzman sistemler (KBS), Örneğe dayalı sistemler, Veri madenciliği, Bilgi modelleme ve gösterimi
12. Hafta Bilgi mühendisliği teknikleri : Yapay us, Uzman sistemler (KBS), Örneğe dayalı sistemler, Veri madenciliği, Bilgi modelleme ve gösterimi
13. Hafta Bilgi mühendisliği teknikleri : Yapay us, Uzman sistemler (KBS), Örneğe dayalı sistemler, Veri madenciliği, Bilgi modelleme ve gösterimi
14. Hafta Bilgi mühendisliği teknikleri : Yapay us, Uzman sistemler (KBS), Örneğe dayalı sistemler, Veri madenciliği, Bilgi modelleme ve gösterimi
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLARBecerra- Fernandez, I. , A. Gonzalez and R. Sabherval,Knowledge Management, Pearson / Prentice-Hall, 2004.
Becerra-Fernandez, I. and R. Sabherwal, KnowledgeManagement: Systems and Processes. M. E. Sharpe, 2010.
Awad, E. M. and H. Ghaziri, Knowledge Management,2nd Ed.International Technology Group, LTD, 2010.
Tiwana, A., Knowledge Management Toolkit, Pearson, 2002.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİAnlatım,Soru-Cevap,Proje,Sunum
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 SayısıToplam Katkısı(%)
Ara Sınav130
Proje130
Toplam(%)60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)60
Finalin Başarıya Oranı(%)40
Toplam(%)100
AKTS İŞ YÜKÜ
Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü
Ara Sınav122
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi1411154
Final Sınavına Hazırlık16969
Ders Saati14342
Ara Sınava Hazırlık14444
Laboratuvar
Final Sınavı122
Ödevler
Toplam İş Yükü313
Toplam İş Yükü / 3010,43
Dersin AKTS Kredisi10
DİLTürkçe
STAJ / UYGULAMAYok
  

PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
Ö1Ö2Ö3
P1    X   X
P2  X   X   X
P3  X   X   X
P4  X   X   X
P5  X   X   X
P6  X   X   X
P7    X  
P8  X   X   X
P9      X
P10  X   X  
P11    X   X
P12    X   X