Algoritma (CMPE323) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Algoritma CMPE323 3 0 0 3 7
Ön Koşul Ders(ler)i
CMPE226
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Course Assistants
Dersin Amacı Dersin sonunda öğrenci, algoritmaların analizinin ve dizaynının nasıl yapıldığını ve algoritmaların karmaşıklığının nasıl ölçülebildiğini öğrenecek, algoritma alanının teorik altyapısını kavrayacak ve gerçek hayat problemlerine verimli algoritmik çözümler oluşturma becerisi kazanacaktır.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Algoritma analizi ve dizaynı yapmak ve karmaşıklığı ölçmek
  • Algoritmaların teorik altyapısının farkına varmak
  • Gerçek hayat sorunlarını çözmek için algoritmik çözümlerin geliştirmek
  • Algoritmalar kodlamak
Dersin İçeriği Algoritma dizaynı ve analizi, O?notasyonu, parçala?çöz algoritması, dinamik programlama, geriye dönüş algoritması, alt sınır teoremi, sıralama ve arama algoritmalarının karmaşıklıkları, grafik algoritmaları, NP-zor ve NP-tamam (NPC) problemler, bBaşlıca NPC problemleri, NPC'ye problem sağlama, bazı dizgi işleme algoritmalarının analizi.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş, artma fonksiyonları Ana ders kitabı Bölüm 1.1, 1.2, 3.1, 3.2
2 Algoritma analizi: Insertion sort algoritması Bölüm 2.1, 2.2
3 Algoritma analizi: Merge sort algoritması, özyineleme, (özyineleme-ağaçları yöntemi) Bölüm 2.3, 4 (giriş), 4.2
4 Algoritma analizi: Quicksort algoritması ve analizi Bölüm 7.1, 7.2, 7.4, 5.2
5 Kırmızı-Siyah Ağaçları Bölüm 13.1, 13.2, 13.3
6 Dinamik Programlama Bölüm 15 (giriş), 15.1
7 Dinamik Programlama Bölüm 15.3, 15.2
8 Dinamik Programlama Bölüm 15.2 (devam), 15.4
9 Fırsatçı Algoritmalar Bölüm 16.1, 16.2
10 Fırsatçı Algoritmalar Bölüm 16.2 (devam), 16.3
11 Grafik Algoritmaları Bölüm 22.1, 22.2, 22.3
12 Grafik Algoritmaları Bölüm 22.4, 23 (giriş ), 23.1, 23.2 (Kruskal)
13 Grafik Algoritmaları Bölüm 24 (giriş), 24.1, 24.2
14 Grafik Algoritmaları , NP-tamamlık Bölüm 24.2 (devam), 24.3, 34 (giriş)
15 Gözden geçirme -
16 Gözden geçirme

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. T.H.Cormen, C.E.Leiserson, R.L.Rivest and C.Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press 2001.
Diğer Kaynaklar 2. Anany Levitin, Introduction to the Design & Analysis of Algorithms, 3rd edition, Pearson, 2012.
3. E.Horowitz, S.Sahni: Fundamentals of Computer Algorithms, Computer Science Press, 1989
4. E.Horowitz, S.Sahni, S.Rajasekeran, Computer Algorithms, ISBN:  978-0-929306-41-4, Silicon Press, 2008.
5. J.Kleinberg, E.Tardos, Algorithm Design, Addison – Wesley, ISBN: 0-321-29535-8, 2006.
6. A.V.Aho, J.E.Hopcroft, J.D.Ullman, The Design and Analysis of Computer Algorithms, Addison-Wesley Series in Computer Science and Information Processing, 1979.
7. S.S. Skiena, The Algorithm Design Manual, Springer – Verlag, New York, 1998.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım 1 5
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 10
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 2 50
Genel Sınav/Final Juri 1 35
Toplam 7 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 35
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
4 Bilgisayar mühendisliği 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 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya bilgisayar mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. 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 bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; bilgisayar mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11 Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık
12 Sayısal hesaplama ve sayısal gösterim sistemlerini analiz, tasarım ve ifade becerisi. X
13 Hesaplama problemlerinin çözülmesinde programlama dillerini ve uygun bilgisayar mühendisliği kavramlarını kullanma becerisi. X

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 3 48
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 3 6 18
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 2 20 40
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 20 20
Toplam İş Yükü 174