CE 401 | Ders Tanıtım Bilgileri - Matematik | İzmir Ekonomi Üniversitesi

Dersin Adı

Algoritma Tasarımı

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
CE 401	Güz/Bahar	3	0	3	5

Ön-Koşul(lar)

CE 221 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Veriliş Şekli

-

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Problem çözme
Anlatım / Sunum

Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu

-

Dersin Koordinatörü

Prof. Dr. Cem EVRENDİLEK

Öğretim Eleman(lar)ı

Prof. Dr. Cem EVRENDİLEK

Yardımcı(ları)

-

Dersin Amacı	Bu dersin amacı algoritmalara, kullanımlarını motive eden gerçek hayattaki problemlere bakarak tanıtmaktır. Öğrenciler bilgisayar uygulamalarında karşılacakları bir dizi tasarım ve analiz tekniklerini öğreneceklerdir. 'Greedy' algoritmalar, 'Divide & Conquer' tipi algoritmalar ve dinamik programlama farklı örnek uygulamalar ile ele alınacak. Bunların yanı sıra yaklaşım algoritmaları, yük dengeleme ve küme kapsama problemleri aracılığı ile işlenecektir.
Öğrenme Çıktıları	Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; farklı tip algoritmaları ve kullanım amaçlarını sınıflayabilecektir, farklı tip algoritmaların zaman ve uzay karmaşıklıklarını açıklayabilecektir, belirli hesaplama problemlerini çözmek üzere verimli “açgözlü” algoritmalar yaratabilecektir, belirli hesaplama problemlerini çözmek üzere verimli “böl ve yönet” tipi algoritmalar kodlayabilecektir, belirli optimizasyon problemlerini çözmek üzere verimli “dinamik programlama” algoritmaları formüle edebilecektir.
Ders Tanımı	Ders temel algoritma analizi, çizge kuramı konsepti, aç gözlü algoritmaları, böl ve yönet algoritmaları, dinamik programlama ve yakınsak algoritmaları kapsar.
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri	X
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık
1	Introduction: Some Representative Problems	Course Book; Chapter 1.
2	Basics of Algorithms Analysis	Course Book; Chapter 2.
3	Graphs	Course Book; Chapter 3.
4	Greedy Algorithms: Interval Scheduling	Course Book; Chapter 4.
5	Greedy Algorithms: Scheduling to Minimize Lateness	Course Book; Chapter 4.
6	Greedy Algorithms : Minimum-Cost	Course Book; Chapter 4.
7	Divide and Conquer: Counting Inversions	Course Book; Chapter 5.
8	Ara sınav
9	Divide and Conquer: Integer Multiplication	Course Book; Chapter 5.
10	Divide and Conquer: Convolutions and The Fast Fourier Transform	Course Book; Chapter 5.
11	Dynamic Programming: Weighted Interval Scheduling	Course Book; Chapter 6.
12	Dynamic Programming: Subset Sums and Knapsacks	Course Book; Chapter 6.
13	Dynamic Programming: Sequence Alignment	Course Book; Chapter 6.
14	Approximation Algorithms: Load Balancing	Course Book; Chapter 11.
15	Dönemin gözden geçirilmesi
16	Final sınavı

Ders Kitabı	Algorithm Design, Jon Kleinberg, Éva Tardos, ISBN-10: 0321295358, ISBN-13: 9780321295354, Addison-Wesley, 2005.
Önerilen Okumalar/Materyaller	Algorithms, Cormen, T.H., Liesersan, C.E. and Rivest, R.L. ISBN 0-01-013143-0, McGraw-Hill

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev	1	30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	30
Final Sınavı	1	40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	2	60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	40
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	4	56
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev	4	5	20
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje			0
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	12	12
Final Sınavı	1	14	14
		Toplam	150

#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur.	-	-	-	-	-
2	Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.	-	-	-	-	-
3	Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder.	-	-	-	-	-
4	Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.	-	-	-	-	X
5	Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır.	-	-	-	-	X
6	Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar.	-	-	-	-	-
7	Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır.	-	-	-	-	-
8	Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular.	-	-	-	-	-
9	Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur.	-	-	X	-	-
10	Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar.	-	-	-	-	-
11	Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar.	-	-	X	-	-
12	İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.	-	-	-	-	-
13	İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir.	-	-	-	-	-