le Programme de licence en génie informatique

Probabilité(INF256)

Nom du Cours Semestre du Cours Cours Théoriques Travaux Dirigés (TD) Travaux Pratiques (TP) Crédit du Cours ECTS
INF256 Probabilité 3 3 0 0 3 3
Cours Pré-Requis
Conditions d'Admission au Cours
Langue du Cours Français
Type de Cours Obligatoire
Niveau du Cours Licence
Enseignant(s) du Cours Tamer ÖZYİĞİT tozyigit@gsu.edu.tr (Email)
Assistant(e)s du Cours
Objectif du Cours Faire connaitre aux étudiants les notions de probabilité et statistiques. Leur donner la capacité d'utiliser les méthodes reliées. Par ce point de vue, les objectifs sont listés dessous: Faire connaitre les notions principaux and les variables aléatoires, faire connaitre les diffèrent distributions, donner la capacité d'utiliser les méthodes de probabilité pour des problèmes imprécis, faire connaitre les notions principaux de statistiques, analyse des données, préparations de rapports, visualisation graphique. Expliquer les principes d'échantillonnage et prévoir les paramètres. Designer les tests d'hypothèses.
Contenus • Introduire le concept de probabilité, en particulier les variables aléatoires en relation avec des événements incertains.
• Ddifférentes distributions de probabilités.
• La théorie des probabilités dans l'analyse de l'incertitude, en particulier dans les problèmes qui peuvent survenir dans le monde des affaires.
• Les concepts de probabilités dans des applications industrielles.
Acquis d'Apprentissage du Cours L'étudiant qui termine avec succès ce cours aura les compétences suivantes ;
I. Capacité à expliquer la relation entre la théorie des ensembles et les axiomes de probabilité,
II. Capacité à distinguer différentes fonctions de variables aléatoires et à définir leurs caractéristiques
III. Capacité à se souvenir des distributions discrètes et continues importantes
IV. Capacité à expliquer la relation entre les distributions de probabilité importantes,
V. Aptitude à appliquer la théorie des probabilités à des exemples concrets à l'aide de fonctions de distribution de probabilité.
Méthodes d'Enseignement Cours théorique en présentiel, exemples
Ressources • Sheldon M., Ross, M., Introduction to probability models, Academic Press, 2003, 8th Ed.
• İmdat Kara – Olasılık, Bilim Teknik Yayınevi – 2000.
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Intitulés des Sujets Théoriques
Semaine Intitulés des Sujets
1 Introduction aux probabilités, théorie des ensembles
2 Probabilité conditionnelle
3 Théorème de probabilité totale, inférence et règle de Bayes
4 Indépendance, Indépendance Conditionnelle
5 Principe de Comptage, Combinaison, Permutation, Partition
6 Variable aléatoire discrète : Introduction, fonction de masse de probabilité, variables aléatoires discrètes spéciales (Bernoulli, binomial, géométrique, poisson)
7 Fonctions variables aléatoires : valeur attendue, variance et écart type
8 Examen partielle
9 Fonction de masse de probabilité jointe et conditionnalité des variables aléatoires discrètes
10 Indépendance des variables aléatoires discrètes
11 Valeur et moments attendus
12 Variable aléatoire continue : Introduction, variable aléatoire uniforme continue, fonction de densité de probabilité, variable aléatoire exponentielle
13 Fonction de distribution cumulative, variable aléatoire normale et distribution normale
14 Conditionnalité et indépendance en variables aléatoires continues
Intitulés des Sujets Pratiques
Semaine Intitulés des Sujets
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Contribution à la Note Finale
  Numéro Frais de Scolarité
Contribution du contrôle continu à la note finale 2 50
Contribution de l'examen final à la note finale 1 50
Toplam 3 100
Contrôle Continu
  Numéro Frais de Scolarité
Devoir 1 10
Présentation 0 0
Examen partiel (temps de préparation inclu) 1 40
Projet 0 0
Travail de laboratoire 0 0
Autres travaux pratiques 0 0
Quiz 0 0
Devoir/projet de session 0 0
Portefeuille 0 0
Rapport 0 0
Journal d'apprentissage 0 0
Mémoire/projet de fin d'études 0 0
Séminaire 0 0
Autre 0 0
Toplam 2 50
No Objectifs Pédagogiques du Programme Contribiton
1 2 3 4 5
1 Matematik, fizik ve mühendislik bilimlerine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinin modellenmesi ve çözümünde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Yazılımsal veya donanımsal karmaşık bir sistemi, süreci veya donanımı gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Analitik düşünce ile bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme, modelleme, deney tasarlama ve yapma, veri toplama, çözüm algoritmaları üretebilme, uygulamaya alma ve geliştirme becerileri. X
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, yazılım ve donanım tasarımını, gerekirse teknik resim metotları kullanarak raporlayabilme, etkin sunum yapabilme becerisi. X
8 Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi X
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; kendini sürekli yenileme becerisi. X
10 Mesleki etik ilkelerine uygun davranma, mesleki sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. X
11 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. X
12 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi. X
13 Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının hukuki ve etik boyutları konusunda farkındalık.
Activités Nombre Durée Charge totale de Travail
Durée du cours 13 3 39
Préparation pour le cours 13 1 13
Devoir 1 1 1
Examen partiel (temps de préparation inclu) 1 6 6
Examen final (temps de préparation inclu) 1 10 10
Charge totale de Travail 69
Charge totale de Travail / 25 2,76
Crédits ECTS 3
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