BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
CMP3005 | Algoritma Analizi | Güz | 3 | 0 | 3 | 6 |
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Öğretim Dili: | English |
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. |
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. |
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. |
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 |
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 |
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 |
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 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Matematik (analiz, lineer, cebir, diferansiyel denklemler, istatistik), fen bilimleri (fizik, kimya, biyoloji) ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi ile bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisine sahip olmak. | |
2) | Karmaşık Biyomedikal mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi kazanmak. | |
3) | Karmaşık Biyomedikal sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlayabilmek ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama yetkinliği kazanmak. | |
4) | Biyomedikal mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi kazanmak, bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanabilmek. | |
5) | Karmaşık Biyomedikal Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için nümerik veya fiziksel deney tasarlayabilmek ve uygulayabilmek, veri toplamak ve sonuçları analiz ederek yorumlayabilmek. | |
6) | Biyomedikal Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilmek. | |
7) | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi kazanmış olmak, Biyomedikal mühendisliği alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde İngilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanmış olmak; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilmek, etkin sunum yapabilmek, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanmış olmak. | |
8) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olmak. | |
9) | Biyomedikal mühendisliği etik ilkelerine uygun davranmanın önemi ve mesleki sorumluluk ve etik sorumluluk bilinci ile biyomedikal mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olmak | |
10) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibi olmak. | |
11) | Biyomedikal Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibi olmak; Biyomedikal mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları hakkında farkındalık sahibi olmak. |