YENİ MEDYA
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
CMP3005	Algoritma Analizi	Bahar	3	0	3	6

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi CEMAL OKAN ŞAKAR
Dersi Veren(ler):	Dr. Öğr. Üyesi TEVFİK AYTEKİN Prof. Dr. NAFİZ ARICA Dr. Öğr. Üyesi CEMAL OKAN ŞAKAR
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Yok
Dersin Amacı:	Bu dersin amacı algoritma analizi için gerekli temel matematiksel araçları, temel algoritma tasarım tekniklerini, gelişmiş veri yapılarını ve farklı alanlardan önemli algoritmaları tanıtmaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
I. Bazı önemli veri yapıları ve algoritmalarla tanışmak.
II. Algoritma analizinde kullanılan matematiksel araçlarla tanışmak.
III. Yinelemeli ve özyinelemeli algoritmaların asimtotik çalışma süresini analiz edebilmek.
IV. Algoritmaların en iyi / en kötü / ortalama durum analizlerini yapabilmek.
V. Önemli algoritma tasarım paradigmaları ile tanışmak.
VI. Belirli bir uygulama için olası veri yapıları ve algoritmalar arasından hangisinin en uygun oldugunu karar verebilmek.
VII. Etkin ve etkin olmayan algoritmaları ayırt edebilmek.
VIII. Öğrenilen teknikleri kullanarak yeni problemler için etkin algoritmalar geliştirebilmek ve bu çözümleri disiplin için bir ekip projesi kapsamında uygulamak ve raporlarmak.

Dersin İçeriği

Giriş, asimtotik gösterim, algoritmaların ampirik analizi, algoritma tasarımı, amortize analizi, kaba kuvvet algoritmaları, böl ve yönet algoritmaları, dönüştür ve yönet algoritmaları, uzay ve zaman dengelemeleri, dinamik programlama, açgözlü algoritmalar, ileri veri yapıları, B ağaçları , B-ağaçlarından Ekleme ve Silme, graflar ve graf algoritmaları, P ve NP problemler.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Giriş, asimtotik gösterimler
2)	Deneysel algoritma analizi, algoritma analizi, amortize analiz
3)	Özyineli ilişkiler, yerine koyma yöntemi, özyineli-ağaç yöntemi, master yöntemi.
4)	Kaba Kuvvet Algoritmaları
5)	Böl ve Yönet Algoritmaları
6)	Birleştirerek sıralama, hızlı sıralama, rasgele hızlı sıralama, ikili arama
7)	Dönüştür ve Yönet Algoritmaları, Gausss eliminasyonu ile lineer denklem sistemlerinin çözümü, Dengelenmiş Arama Ağaçları, Yığıtlar ve Yığıt sıralama, Horner Kuralı ve İkili Üs
8)	Hafıza ve Zaman Karşılaşmaları, Girdi Geliştirme (Sayıma dayalı sıralama, dize eşleme), Önişleme (Doğrama, Doğrama işlevleri, açık adresleme).
9)	Ara sınav.
10)	Dinamik Programlama: Madeni para problemi, Sırt çantası problemi, En uzun ortak altdizin
11)	Dinamik programlama: Sırt çantası problemi, en uzun ortak alt dizi.
12)	Açgözlü Algoritmalar: Aktivite seçimi, Huffman kodları, Prim algoritması, Kruskal Algoritması
13)	Tek kaynak en kısa yollar: Bellman-Ford algoritması, Dijkstra algoritması.
14)	P, NP, ve NP-tam problemler

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Anany Levitin, The Design and Analysis of Algorithms, Pearson International Third Edition. Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L. and Stein, C., Introduction to Algorithms (3rd Edition), MIT Press, 2009. Sanjoy Dasgupta , Christos Papadimitriou, Umesh Vazirani, Algorithms, McGraw-Hill Education.
Diğer Kaynaklar:	Yok - None

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Küçük Sınavlar	2	% 10
Projeler	1	% 20
Ara Sınavlar	1	% 30
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 60
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	İş Yükü
Ders Saati	14	42
Proje	7	21
Küçük Sınavlar	6	12
Ara Sınavlar	5	28
Final	5	35
Toplam İş Yükü		138

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Yeni medya, habercilik ve iletişim alanlarına temel oluşturan teoriler, kavramlar, gelenekler ve fikir tarihindeki gelişmeleri eleştirel bir yaklaşımla yorumlayabilmek ve tartışabilmek.
2)	Yeni medyadaki haber ve içerik üretim süreçlerinde kullanılan teknik donanım ve yazılımlarla ilgili yazılı, sözlü ve görsel temel bilgilere ve bunların profesyonel düzeyde etkin kullanım becerisine sahip olabilmek.
3)	Yeni medya, habercilik ve iletişim alanlarında faaliyet gösteren kurumsal aktörlere ve genel anlamda bu sektörlere dair bilgiler edinip bunları eleştirel bir şekilde yorumlayabilmek.
4)	Okuyucu, dinleyici, seyirci ve kullanıcıların medya ortamlarının değişen rolleri karşısındaki tepkilerini kavrayabilmek, bunlara uygun özgün içerikler oluşturup yayabilmek ve gelecek trendlere dair öngörülerde bulunabilmek.
5)	Yeni medya ve habercilik alanlarının komşu disiplinlerine ilişkin temel kuram, kavram ve fikirleri eleştirel bir yaklaşımla ele alabilmek.
6)	İletişim alanındaki küresel teknolojik değişimlerle bunların yerel aktörler üzerindeki etkilerine dair ilişkileri kavrayabilmek.
7)	İçerik üretmek için gerekli verileri bilimsel yöntemlerle toplayabilme, analiz edebilme ve yayma becerilerini geliştirebilmek.
8)	Edindiği bilgi, beceri ve yetkinlikleri yaşamı boyunca toplumsal amaçlar doğrultusunda, yasal ve etik bir sorumlulukla geliştirmek ve bunları toplumsal fayda üretebilecek şekilde kullanabilmek.
9)	Yeni medya, habercilik ve iletişim alanında ulusal/uluslararası düzeylerdeki meslektaşlarıyla ortak çalışmalar yürütebilmek.
10)	Ulusal ve uluslararası saygın mecralarda yayımlanabilecek nitelikte çeşitli formatlarda ürünler ortaya koyabilme yeteneği geliştirmek.