Bilgisayar Mühendisliği (DR) (Yüksek Lisans Dereceli)
Doktora	TYYÇ: 8. Düzey	QF-EHEA: 3. Düzey	EQF-LLL: 8. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

BIL504

Ders İsmi:

Algoritma Analizi

Ders Yarıyılı:

Güz
Bahar

Ders Kredileri:

Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
3	0	3	10

Öğretim Dili:

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Bölüm Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Doktora

TYYÇ:8. Düzey

QF-EHEA:3. Düzey

EQF-LLL:8. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Prof. Dr. BEKİR TEVFİK AKGÜN

Dersi Veren(ler):

Dr. BİLİNMİYOR BEKLER
Doç. Dr. YUSUF KAVURUCU

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:	Bu dersin amacı, algoritmik düşünce becerisini kazandırmak ve temel programlama problemlerine uygulayabilmek, tasarlanan algoritmanın karmaşıklık analizini yapabilmek.
Dersin İçeriği:	Algoritma kavramı, algoritmik karmaşıklık, özyineleme kavramı, böl-ve-yönet, sıralama ve arama algoritmaları

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Kazanımları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Asimptotik çözümlemenin temel ilkelerini bilir.
2) Arama algoritmalarını bilir ve algoritmik analizlerini yapabilir.
3) Böl-ve-yönet algoritma tasarlama paradigmasını bilir ve kullanır.
4) Sıralama algoritmalarını bilir ve algoritmik analizlerini yapabilir.
5) Olasılıksal analizin temel ilkelerini bilir.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Algoritmalara Giriş
2)	Asimptotik Çözümleme
3)	Böl-ve-Fethet
4)	Olasılıksal Analiz ve Rastsal Algoritmalar
5)	Sıralama ve Sıra İstatistikleri
6)	Konu Tekrarı
7)	Ara Sınav
8)	Temel Veri Yapıları
9)	Hash Tablosu
10)	İkili Arama Ağaçları
11)	Kırmızı-Siyah Ağaçlar (Temel tanım, Veri Ekleme)
13)	Kırmızı-Siyah Ağaçlar ( Veri Silme)
14)	Konu Tekrarı

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Introduction to Algorithms Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest ve Clifford Stein Third Edition
Diğer Kaynaklar:	MIT Opencourse: Introduction to Algorithms. http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-006-introduction-to-algorithms-fall-2011/

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	1	2	3	4
Program Kazanımları
1) Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık.
2) Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
3) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
4) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
5) Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
6) Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
7) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi.
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9) Mesleki ve etik sorumluluk bilinci.
10) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
11) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık.
2)	Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
3)	Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
4)	Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
5)	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
6)	Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
7)	Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi.
8)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9)	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci.
10)	Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
11)	Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Ödev

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Küçük Sınavlar	1	% 10
Ara Sınavlar	1	% 30
Final	1	% 60
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 60
Toplam		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	15	3	45
Küçük Sınavlar	1	60	60
Ara Sınavlar	1	80	80
Final	1	100	100
Toplam İş Yükü			285