Algoritmalar (MCS 401) Ders Detayları

Algoritmalar (MCS 401) Ders Detayları
Ders Adı
Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS
Kodu
Saati
Saati
Saati
Algoritmalar MCS
401
Seçmeli
2
2
0
Ön Koşul Ders(ler)i
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi
Lisans
Ders Verilme Şekli
Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Anlatım, Soru-Yanıt, Uygulama-Alıştırma,
Öğretme Teknikleri Takım/Grup Çalışması
Dersin
Koordinatörü
Dersin
Öğretmen(ler)i
3
6
Dersin Asistanı
Dersin Amacı
Dersin amacı temel olarak algoritmaların
hesaplamada önemini vurgulamaktır. Çeşitli
algoritmalar va algoritma tasarım tekniklerinin
yanında algoritmaların karmaşıklık hesaplamasına
yönelik donanım kazandırma amaçlanmaktadır.
Varolan temel algoritmaların gösterilmesi bu
algoritmaların öğrenilmesinin yanında yeni
algoritmalar geliştirilebilmesi için gerekli olan
temel becerilerin kazandırılmasına yöneliktir.
Dersin Eğitim
Çıktıları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Dersin İçeriği
Algoritma Analiz ve Tasarımı, O,o,ω,Ω,Θ Asimptotik
Notasyonları, Asimptotik Alt ve Üst Sınırlar, Böl ve
Fethet Algoritmaları, Özyineleme, Dinamik
Programlama, Açgözlü Algoritmalar ve Çizge
Algoritmaları Temel Arama ve Sıralama
Algoritmalarının Karmaşıklıkları, Temel Çizge
Algoritmaları, NP-Tam Karmaşıklık Sınıfı.
• temel arama ve sıralama algoritmaları hakkında
bilgi edinir.
• verilen bir algoritmanın karmaşıklık
hesaplamasını yapar.
• gerekli durumlarda özyineleme yaklaşımının
uygular.
• böl ve fethet algoritmaları, dinamik programlama,
açgözlü algoritmalar ve çizge algoritmaları
hakkında temel bilgileri edinir.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta Konular
Ön Hazırlık
1
Algoritma Analiz ve Tasarımı
Temelleri
s. 5-14
2
Asimptotik Notasyonlar O,o,ω,Ω,Θ s. 41-56
3
Algoritma Çalışma Zamanları ve
İspatları
s. 15-27
4
Böl ve Fethet Algoritmaları
s. 28-33
5
Özyinelemeler
s. 63-76
6
Sıralama, Yerleştirme Sıralaması,
Hızlı Sıralama
s. 145-163
7
Birleştirme Sıralaması, Baloncuk
Sıralaması, Doğrusal Sıralama
Algoritmaları: Sayma Sıralaması
ve Taban Sıralaması
s. 165-174
8
Dinamik Programlama,
Matrislerde Çarpma Önceliği
s. 331-348
9
En Uzun Ortak Altdizi, Doğrusal
Arama ve Ikiyollu Arama
s. 350-356
10
Çizge Algoritmaları, En Kısa Yol
Algoritmaları
s. 595-607
11
Derinlik Öncelikli ve Yataylık
Öncelikli Arama Algoritmaları
s. 527-549
12
Açgözlü Yaklaşım, Kruskal
Algoritması
s. 562-577
13
P, NP Ve NP-Tam Karmaşıklık
Sınıfları
s. 966-995
14
Temel Kriptografik Algoritmalar:
RSA, Konu Tekrarı
s. 881-896
15
Genel Tekrar
16
Genel Sınav
Kaynaklar
Ders Kitabı:
1. Introduction to Algorithms (Second Edition), Thomas
Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest and Clifford
Stein, MIT Press, 2001
Diğer
Kaynaklar:
1. Algorithms in C++, 3rd Edition, Part 1-4, Robert
Sedgewick, Addison Wesley, 1998, ISBN, 0-201-35088-2.
2. Foundations of Algorithms Using C++ Pseudocode, 3rd
Edition, Jones And Bartlett Publishers 2004.
Değerlendirme Sistemi
Çalışmalar
Sayı
Katkı Payı
Devam/Katılım
-
-
Laboratuar
-
-
Uygulama
-
-
Alan Çalışması
-
-
Derse Özgü Staj
-
-
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
-
-
Ödevler
5
10
Sunum
-
-
Projeler
-
-
Seminer
-
-
Ara Sınavlar/Ara Juri
2
50
Genel Sınav/Final Juri
1
40
Toplam
8
100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu
Katkısı
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı
Notuna Katkısı
40
Toplam
100
Ders 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 Matematik lisans programından edindiği ileri düzeydeki
kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak matematik
temelli lisansüstü programlarda, kamu veya özel
sektörde bilimsel çalışma ve araştırma yapmak için
yeterli bilgiye sahip olur.
X
2 Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri
uygun araç-gereçleri kullanarak ortaöğretime uyarlar
ve aktarır.
X
3 Alanında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak,
matematik veya uygulandığı alanlardaki güncel
problemleri modelleme ve çözüm için gerekli olan
matematiksel yöntemleri seçme, kullanma, geliştirme
ve çözme becerisine sahip olur.
X
4 Analitik düşünme yeteneğine sahip olur ve sonuç
çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
X
5 Bilgisayar bilimleriyle ilgili alanlarda çalışabilecek
düzeyde temel yazılım bilgisine ve bilişim teknolojilerini
etkin bir şekilde kullanma becerisine sahip olur.
X
6 Karar süreçlerinin ihtiyaç duyacağı verileri toplama,
analiz etme, yorumlama ve istatistiksel yöntemleri
kullanabilme becerisine sahip olur.
X
7 Matematiğin doğrudan veya dolaylı olarak kullanıldığı
alanlarda çalışma yapabilecek düzeyde bilgiye sahip
olur ve yaşam boyu öğrenmenin bilinci ile mesleki bilgi
ve becerilerini yeniler.
X
8 Matematiğin kullanıldığı alanlarda bireysel olarak veya
takımlarda ekip üyesi olarak sorumluluk alır ve etkin
biçimde çalışma becerisine sahip olur.
X
9 Matematik veya uygulama alanlarındaki bilgileri
izleyecek ve meslektaşları ile iletişim kuracak düzeyde
İngilizce bilir.
X
10 Görüş ve düşüncesini nicel ve nitel verilerle
destekleyerek açık ve anlaşılabilir biçimde yazılı ve
sözlü ifade eder, paydaşlarıyla iletişim kurar.
11 Matematik veya uygulama alanları ile ilgili verilerin
toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçların
duyurulması aşamalarında evrensel ve toplumsal
boyutlardaki etkilerini dikkate alan mesleki etik ve
sorumluluk bilincine sahip olur.
X
X
ECTS/İş Yükü Tablosu
Aktiviteler
Sayı
Süresi (Saat) Toplam İş
Yükü
Ders saati (Sınav haftası
dahildir: 16 x toplam ders
saati)
16
2
32
Laboratuar
16
2
32
14
3
42
5
6
30
Ara Sınavlara/Ara Juriye
Hazırlanma Süresi
2
12
24
Genel Sınava/Genel Juriye
Hazırlanma Süresi
1
18
18
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma
Süresi
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Ödevler
Küçük Sınavlar/Stüdyo
Kritiği
Toplam İş Yükü
178