Ders
BME3233890
ALGORİTMA ANALİZİ
Biyomedikal Mühendisliği
- TEORİ
- 3
- UYGULAMA
- 0
- KREDİ
- 3
- AKTS
- 6
ÖN KOŞULLAR
ŞUNLARIN ÖN KOŞULU
Yok
OKUTULDUĞU PROGRAMLAR
AMAÇ
Hem uygulamalı hem de teorik bilgisayar bilimleri ile ilgili olan hesapsal problemleri çözmek için temel algoritma dizayn tekniklerini ve bu teknikler sonucunda geliştirilen algoritmaların performansını incelemek için kullanılan teknikleri tanıtmak. ALgoritma analizi için matematik bilgisi sıralama, arama, grafik problemleri ve geometrik problemler için kullanılan temel algoritma teknikleri ele alınacaktır.
İÇERİK
Bu ders; Hafta 1: Algoritma analizine giriş ve ders ile alakalı bilgilerin açıklanması,Hafta 2: Asimtotik gösterim,Hafta 3: Böl ve kazan algorithma metotu,Hafta 4: Yinelemelerin çözümü,Hafta 5: Hızlı Sıralamanın analizi, Rastgele Hızlı Sıralama.,Hafta 6: Yığın sıralama,Hafta 7: Hızlı Sıralama,Hafta 8: Lineer zamanda sıralama ,Ara sınav,Hafta 10: Ortalama ve sıra istatiği.,Hafta 11: Dinamik Programlama,Hafta 12: Açgözlü(Greedy) Algoritmalar,Hafta 13: Amortize Analiz, Dinamik Tablolar,Hafta 14: Çizgeler, Breadth-first Search (BFS).; konularını içermektedir.
ÖĞRENME KAZANIMLARI
TR GÜNCELLENMEDİ- 1
1) At the end of this course the students will be able to describe the fundamentals of algorithm analysis.
Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev
- 2
2) At the end of this course the students will be able to construct complex algorithms using the data structures that they have learned.
Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev
- 3
3) At the end of this course the students will be able to develop complex algorithms and advanced data structures that are using trees and will be able to apply them to real world problems.
Öğretim yöntemi: Öğretme – öğrenme yöntem ve stratejileri, öğrencilerin kendi kendine çalışma, yaşam boyu öğrenme, gözlem yapma, başkasına öğretme, sunma, eleştirel düşünme, takım çalışması, bilişimden etkin yararlanma gibi becerilerini arttıracak şekilde seçilmektedir. Ayrıca, öğretim tarzının farklı kabiliyetleri olan öğrencileri destekleyecek biçimde olmasına dikkat edilir. Programında kullanılan eğitim-öğretim metotları aşağıdaki listede verilmiştir **: Eğitim - Öğretim Yöntemleri *, Tartışma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi
- 4
4) At the end of this course the students will be able to develop complex algorithms and advanced data structures that are using graphs and will be able to apply them to real world problems.
Öğretim yöntemi: Öğretme – öğrenme yöntem ve stratejileri, öğrencilerin kendi kendine çalışma, yaşam boyu öğrenme, gözlem yapma, başkasına öğretme, sunma, eleştirel düşünme, takım çalışması, bilişimden etkin yararlanma gibi becerilerini arttıracak şekilde seçilmektedir. Ayrıca, öğretim tarzının farklı kabiliyetleri olan öğrencileri destekleyecek biçimde olmasına dikkat edilir. Programında kullanılan eğitim-öğretim metotları aşağıdaki listede verilmiştir **: Eğitim - Öğretim Yöntemleri *, Tartışma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi
- 5
5) At the end of this course the students will be able to systematically look at a given computational problem and design a novel algorithm using techniques like dynamic programming, divide and conquer and greedy algorithms.
Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev
HAFTALIK PLAN
- HAFTA 1
Hafta 1: Algoritma analizine giriş ve ders ile alakalı bilgilerin açıklanması
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 1. ve 2. bölümü
- HAFTA 2
Hafta 2: Asimtotik gösterim
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 3. bölümü
- HAFTA 3
Hafta 3: Böl ve kazan algorithma metotu
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 4. bölümü
- HAFTA 4
Hafta 4: Yinelemelerin çözümü
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 4. bölümü
- HAFTA 5
Hafta 5: Hızlı Sıralamanın analizi, Rastgele Hızlı Sıralama.
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 5. bölümü
- HAFTA 6
Hafta 6: Yığın sıralama
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 6. bölümü
- HAFTA 7
Hafta 7: Hızlı Sıralama
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 7. bölümü
- HAFTA 8
Hafta 8: Lineer zamanda sıralama
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 8. bölümü
- HAFTA 9
Ara sınav
Ön hazırlık: 9. haftaya kadar olan sunular ve ders kitabının 1'den 9. Bölüme kadar olan kısımlar.
- HAFTA 10
Hafta 10: Ortalama ve sıra istatiği.
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 9. bölümü
- HAFTA 11
Hafta 11: Dinamik Programlama
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 15. bölümü
- HAFTA 12
Hafta 12: Açgözlü(Greedy) Algoritmalar
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 16. bölümü
- HAFTA 13
Hafta 13: Amortize Analiz, Dinamik Tablolar
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 17. bölümü
- HAFTA 14
Hafta 14: Çizgeler, Breadth-first Search (BFS).
Ön hazırlık: Ders sunuları ve ders kitabının 22. bölümü
DEĞERLENDİRME
- Ara Sınavın Başarıya Oranı30%
- Genel Sınavın Başarıya Oranı70%
İŞ YÜKÜ
| ETKİNLİK | SAYI | SAAT | TOPLAM |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Rehberli Problem Çözme | 14 | 4 | 56 |
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 6 | 5 | 30 |
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 |
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 22 | 22 |
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 22 | 22 |
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 |
KAYNAKLAR
- T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, and C. Stein, Introduction to Algorithms, Mit Press and McGraw-Hill, 2009.
- Derslerde dağıtılacak olan sunum ve notlar.
ÖĞRETİM ELEMANLARI
- Prof.Dr. Reda ALHAJJKOORDİNATÖR
- Prof.Dr. Reda ALHAJJ