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 Fen Bilimleri Yüksek Lisans
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 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 İleri düzey hesaplama ve/veya bilişim bilgilerini yazılım mühendisliği problemlerini çözmede uygulama becerisi. X
2 Farklı teknolojiler, yazılım mimarileri ve yaşam-döngüsü yaklaşımları kullanarak çözümler geliştirmek. X
3 Bir yazılım sistemini, bileşenini, sürecini veya programını, modern teknikler ve yazılım mühendisliği uygulamalarına yönelik mühendislik araçlarını kullanarak, tasarlama, gerçekleştirme ve değerlendirme becerisi. X
4 Yazılım gereksinimlerini anlamak için, veri toplama, analiz etme ve yorumlama becerisi. X
5 Yazılım projeleri üzerindeki çalışmalar kapsamında ortaya çıkan problemler üzerinde etkin sözlü ve yazılı iletişim ve kritik düşünme becerileri. X
6 Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izlemede bilgiye erişim becerisi ve yazılım mühendisliği alanında bilimsel araştırma yapmak ve bir projeyi gerçekleştirmek. X
7 Yazılım Mühendisliği ile ilgili profesyonel, hukuksal, sosyal ve sorumluluklar konularında anlayış.
8 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi. X
9 Yazılım Mühendisliği çözümlerinin, karar verme boyutunda, küresel, sosyal ve hukuki boyutları üzerindeki etkisini anlamak.
10 Yazılım Mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standartlarının geliştirilmesi, benimsenmesi ve sürekli kullanımının desteklenmesi. 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 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