AKTS - İleri Algoritma

İleri Algoritma (CMPE524) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
İleri Algoritma CMPE524 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Doktora
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
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, olasılık analiz ve rastgele algoritmalar, dinamik programlama, fırsatçı algoritmalar, alt sınır teoremi, sıralama ve arama algoritmalarının karmaşıklıkları, grafik algoritmaları, NP-zor ve NP-tamam (NPC) problemler, başlıca NPC problemleri, NPC ye problem sağlama, bazı dizgi işleme

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş, fonksiyonların artışı Ana ders kitabı Bölüm 1-3
2 Özyineliler Bölüm 4
3 Sıralama Bölüm 6-7
4 Çizge Algoritmaları: BFS, DFS Bölüm 22
5 Topolojik Sıralama Bölüm 22
6 Minimum Spanning Trees: Kruskall ve Prim Algoritmaları Bölüm 23
7 Tek En Kısa Yollar: Bellman-Ford Algoritmaları Bölüm 24
8 Tek En Kısa Yollar: Dijkstra's Algoritması Bölüm 24
9 Tüm Çiftler En Kısa Yollar Bölüm 25
10 Maksimum-Akış: Akış ağları Bölüm 26
11 Maksimum-Akış: Ford-Fulkerson Algoritması Bölüm 26
12 Maksimum-Akış: Maksimum İki-Parça Çizgeleri Bölüm 26
13 NP-Tamlık Bölüm 34
14 NP-Tamlık Bölüm 34
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, 2nd ed., MIT Press 2001.
Diğer Kaynaklar 2. E.Horowitz, S.Sahni: Fundamentals of Computer Algorithms, Computer Science Press, 1989.
3. E.Horowitz, S.Sahni, S.Rajasekeran, Computer Algorithms, ISBN: 978-0-929306-41-4, Silicon Press, 2008.
4. J.Kleinberg, E.Tardos, Algorithm Design, Addison – Wesley, ISBN: 0-321-29535-8, 2006.
5. 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.
6. 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 1 10
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 2 50
Genel Sınav/Final Juri 1 35
Toplam 5 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 35
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri X
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 Yazılım mühendisliği araştırma alanında en gelişmiş teknoloji ve literatürü kavrama X
2 Yazılım mühendisliğinde dünya çapında araştırma yapma ve bu alanda en iyi konferans ve dergilerde bilimsel makale yayınlama becerisi X
3 Yazılım mühendisliğinde sayısal ve niteliksel çalışmalar yürütebilme X
4 Yazılım mühendisliği alanında akademik çevre ve endüstri arasında köprü kurabilmek için gerekli becerileri edinme ve gerçek dünyada karşılaşılan problemleri çözmek için yazılım mühendisliği yaklaşımlarını geliştirme ve uygulama X
5 Bilim ve teknolojideki güncel gelişmeleri takip edebilmek için gereken bilgiye ulaşma ve bilimsel araştırma gerçekleştirme veya yazılım mühendisliği alanına proje geliştirme becerisi X
6 Yazılım mühendisliği alanında mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilinci
7 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; yazılım mühendisliği uygulamaları standartları ve yöntemleri için uluslararası mükemmellik standartlarının bilinmesi X
8 Karar alırken, Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel, çevresel, sosyal ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık
9 Yazılım mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standardını geliştirmek, benimsemek ve sürdürülebilir kullanımını desteklemek

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 1 5 5
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 2 8 16
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Toplam İş Yükü 132