ANESTEZİ (TÜRKÇE)
Önlisans TYYÇ: 5. Düzey QF-EHEA: Kısa Düzey EQF-LLL: 5. 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: ÖNLİSANS
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) Teorik alan bilgilerini uygulamada kullanabilme
2) Alan terminolojisini etkin kullanabilme
3) Alanıyla ilgili temel mesleki yasal mevzuata uygun davranabilme
4) Alanıyla ilgili konularda bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilme, mesleki bilgilerini yazılı, sözlü/sözsüz iletişim yoluyla aktarabilme
5) Toplumsal, bilimsel, kültürel ve mesleki etik değerleri ifade edebilme
6) Kalite yönetimi ve süreçlerine uygun davranıp bu süreçlere katılabilme
7) Bir yabancı dilde temel düzeyde iletişim kurabilme
8) Gelişen teknolojiye bağlı olarak değişen teknikleri uygulayabilme, yeni araç ve cihazları kullanabilme
9) Alanı ile ilgili bilgi, beceri ve yetkinlikleri yaşam boyu öğrenme bilinciyle güncelleyip kendini kişisel ve mesleki olarak geliştirebilme
10) Anestezi uygulaması öncesinde hastanın değerlendirilmesini ve hazırlanmasını sağlayabilme
11) Anestezi uygulaması öncesinde ameliyat odasında gerekli hazırlıkları yapabilme
12) Anestezi uygulaması sırasında hastanın takibini yapabilme gerektiğinde müdahale edebilme
13) Cerrahi sonunda hastanın uyandırılması döneminde hastanın havayolu değerlendirmesini yapabilme ve hastanın odasına alınmasına kadar ki süreçte hasta güvenliğini sağlayabilme