YAPAY ZEKA 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 |
Öğretim Dili: | English |
Dersin Türü: | Must Course |
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, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği konularında yeterli altyapıya sahiptir. | 5 |
2) | Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için beraber kullanır. | 5 |
3) | Mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer, bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçer ve uygular. | 5 |
4) | Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz eder ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlar; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygular. | 5 |
5) | Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır. | 5 |
6) | Deney tasarlar, deney yapar, veri toplar sonuçları analiz eder ve yorumlar. | 5 |
7) | Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır. | |
8) | Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır. | |
9) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | |
10) | Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. | |
11) | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanır. | |
12) | Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; girişimcilik ve yenilikçilik konularının farkında olur ve çağın sorunları hakkında bilgiye sahiptir. | |
13) | Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir. | |
14) | Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği konularında bilinç; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalığa sahiptir. |