SEN2201 Computing SystemsBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar MOLEKÜLER BİYOLOJİ VE GENETİKÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
MOLEKÜLER BİYOLOJİ VE GENETİK
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
SEN2201 Hesaplama Sistemleri Bahar 3 0 3 6
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: English
Dersin Türü: Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANS
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi PINAR BÖLÜK
Dersi Veren(ler): Prof. Dr. NAFİZ ARICA
Dr. Öğr. Üyesi PINAR BÖLÜK
Opsiyonel Program Bileşenleri: Yok
Dersin Amacı: Dersin amacı, bit, veri türler ve işlemleri, dijital mantık yapıları, Von Neumann modeli, programlama, assembly dili, I/O, tuzak yöntemleri ve altyöntemleri, yığın, C programlaya giriş, değişkenler ve operatörler, kontrol yapıları, fonksiyonlar, test ve debug, işaretçi ve diziler, recursion, C'de I/O ve veri yapılarının tanımlanmasıdır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1. Sayısal cihazların temellerini tanımlar
2. Bit, veri türleri ve işlemlerini tanımlar
3. Mantık kapıları, bileşimli mantık devreleri, bellek kavramı ve ardışık mantık devrelerini tanımlar
4. Assembly dilini, Bellek organizasyonu, kayıtlar, komut seti, veri türleri ve adresleme modlarını tanımlar
5. C programlama dilinde değişkenleri, operatörleri, kontrol yapılarını, işaretçileri, dizileri ve fonksiyonları kullanır

Dersin İçeriği

Dersin içeriği bilgisayar sistemlerinin temelleri, bit, veri türleri ve işlemleri, sayısal mantık yapıları (mantık kapıları, kombinasyonel mantık devreleri, bellek kavramı, ardışık mantık devreleri), von Neumann modeli, bellek organizasyonu ve kayıtlar, komut setleri, modelleri adresleme, Assembly dili, C programlama dilinin temelleri konularından oluşmaktadır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Bilgisayar Sistemine Giriş
2) Bit, Veri Türleri ve İşlemleri
3) Sayısal Mantık Yapıları (mantık kapıları, kombinasyonel mantık devreleri)
4) Sayısal Mantık Yapıları (bellek kavramı, ardışık mantık devreleri)
5) von Neumann Model (komut işleme)
6) von Neumann Modeli (I/O Temelleri)
7) ISA Genel Bakış (Bellek organizasyonu ve kayıtlar)
8) ISA Genel Bakış (Bellek organizasyonu ve kayıtlar)
9) Ara Sinav için hazırlık
10) Assembly Dili
11) C Programlama
12) C Programlama
13) C Programlama
14) C Programlama

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Patt & Patel, Introduction to Computing Systems (2nd edition), MGraw Hill, 2004. ISBN 0-07-121503-4 (required)

Mano & Kime, Logic and Computer Design Fundamentals (3rd edition), Prentice Hall, 2004. ISBN 013140539X (recommended)
Diğer Kaynaklar: Yok

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Küçük Sınavlar 10 % 20
Ara Sınavlar 1 % 35
Final 1 % 45
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 55
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 45
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 5 10 50
Ara Sınavlar 1 26 26
Final 1 20 20
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) Bilgisayar sistemlerinde olan zengin bilgileri kullanabilir ve basit biyolojik sorulara cevap bulma ve hastalıkların teşhis ve tadavileri gibi problemlere çözüm bulur. 3
2) Biyoloji konuları ile ilgili problemleri saptama, sentez yaparak problemlerin çözümüne yönelik hipotez kurma ve çeşitli gözlemsel ve deneysel yöntemler kullanarak hipotezi çözme becerisi kazanır. 4
3) Eleştirel, yaratıcı ve analitik düşünme yeteneği geliştirir. 5
4) Etkili iletişim kurma ve hem İngilizce hem Türkçe sözlü,yazılı ve okuma becerisi kazanır. Mesleki alanda ingilizceye hakim olur. 3
5) Genetik laboratuvarında kullanılan değişik teknikleri öğrenir ve bilgi ve beceri kazanır. 4
6) Biyolojik bilgi ve verileri analiz etme ve derleme yetisi gösterme, bunları ve sonuçlarını, arkasında yatan delilleri, bilgi ve görüşleri yazılı ve sözlü olarak net bir şekilde sunabilme. 4
7) Nicel ve nitel veri toplama yöntemleri kullanmada bilgi ve beceri kazanır. 3
8) Araştırmaları etik, mesleki sorumluk bilincine sahip, insani değerlere ve insan haklarına saygılı bir şekilde yürütür. İnsan deneylerinde gizlilik ilkesine önem verir. 5
9) Moleküler biyoloji ve genetik alanında kullanılan teorileri ve uygulamaları öğrenmek ve her ikisi arasında bağlantı kurma. 4
10) Kendini geliştirme konusunda literatürü araştırıp kullanır ve bilim-teknoloji alanındaki en yeni gelişmeleri takip eder. 5
11) Ulusal ve uluslararası sorunlarından haberdar olup, bu sorunlara bilimsel yaklaşımla çözüm araştırır. 4