Matematik Lisans Programı

Algoritma ve İleri Programlama I(MAT231)

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS
MAT231 Algoritma ve İleri Programlama I 3 1 1 1 3 3
Ön Koşul
Derse Kabul Koşulları
Dersin Dili Fransızca
Türü Zorunlu
Dersin Düzeyi Lisans
Dersi Veren(ler) Can Ozan OĞUZ canozanoguz@gmail.com (Email)
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilerin programlama yeteneklerini temel algoritmaların, gerçeklemelerinin ve hesapsal problemlere uygulamalarının incelenmesi yoluyla geliştirmektir.
İçerik Temel programlama tekrarı (Python ile): değişken, değer, ifade, atama, koşul, döngü, fonksiyon
Veri yapıları: liste, dizi, çok boyutlu dizi,ağaç, yığıt, kuyruk
Algoritmalar: sıralama, arama, agregasyon fonksiyonları
Özyineleme: nümerik hesaplama, ağaçta gezinme
Algoritma analizi: zaman/uzay karmaşıklığı, karmaşıklık sınıfları
Dersin Öğrenme Çıktıları --bir problem verildiğinde, öğrenciler problemin mantıksal bileşenlerini ve bunların arasındaki ilişkileri ayırt edebilecek ve her biri için hangi algoritmaları kullanabileceğini belirleyebilecek.
--bir algoritma verildiğinde, öğrenciler bunun performansını ve karakteristiklerini aynı türden diğer algoritmalar ile karşılaştırabiliyor olacak.
--bir kaynak kodu verildiğinde, öğrenciler bunun içinde gerçeklenmiş olan veri yapılarını ve algoritmaları ayırt edip, belirleyebilecek.
Öğretim Yöntemleri teorik ders, pratik alıştırmalar
Kaynaklar Algorithmique - 3ème édition - Cours avec 957 exercices et 158 problèmes - Cormen, Leiserson, Riverst, Stein
Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python - Bradley N Miller and David L. Ranum

The Art of Computer Programming - Donald Knuth
Python - How to Program - Deitel
Data Structures and Algorithms Using Python - Rance D. Necaise
Data Structures and Algorithms with Object-Oriented Design Patterns in Python - Bruno R.Preiss
Ders İçeriğini Yazdır
Teori Konu Başlıkları
Hafta Konu Başlıkları
1 Algoritmalara giriş, Öklid Bölme Algoritması Programlama
2 Zaman Karmaşıklığı İncelemesi: En büyük ve en küçük bölen bulma
3 Özyineleme
4 Veri Yapıları I
5 Veri yapıları II
6 Veri yapıları III
7 Sıralama Algoritmaları: Zaman karmaşıklığı ve uygulamalar I
8 Arasınav
9 Sıralama Algoritmaları: Zaman karmaşıklığı ve uygulamalar II
10 Soyut Veri Yapıları
11 Ağaçlar: derinlik öncelikli gezinme, genişlik öncelikli gezinme
12 Nümerik algoritmalar: rastgele sayı üreteçleri, nümerik kök bulma algoritmaları, lineer regresyon
13 Arama: basit arama, ikili arama, rekürsif arama
14 Karmaşıklık sınıfları, algoritmaların karmaşıklıklarının karşılaştırılması
Uygulama Konu Başlıkları
Hafta Konu Başlıkları
Başarı Notuna Etki Oranları
  Sayı Katkı Payı
Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı 1 50
Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı 1 50
Toplam 2 100
Yarıyıl İçi Çalışmaları
  Sayı Katkı Payı
Ödevler 0 0
Sunum 0 0
Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) 1 100
Proje 0 0
Laboratuar 0 0
Diğer Uygulamalar 0 0
Kısa Sınavlar 0 0
Dönem Ödevi / Projesi 0 0
Portfolyo Çalışmaları 0 0
Raporlar 0 0
Öğrenme Günlükleri 0 0
Bitirme Tezi/Projesi 0 0
Seminer 0 0
Diğer 0 0
Bütünleme 0 0
Toplam 1 100
Numara Program Yeterlilikleri Puan
1 2 3 4 5
1 Çıkarım yaparak muhakeme yapmanın ilkelerini anlar; ürettiği ya da karşılaştığı matematiksel ifadenin doğruluğunu ve uygunluğunu sistematik şekilde sorgulayabilir; X
2 Temel matematik netice ve kavramlarını doğru şekilde bilir ve kullanır; X
3 Sık kullanılan hesap tekniklerine ve algoritmalara hakimdir; bunları hayata geçirmek için iyi bir hesap becerisine sahiptir; bir problemin çözümü için bildiği araçlar arasından ilgili aleti tespit edip kullanabilir ve bu aletlere sahip olup olmadığını muhakeme edebilir; X
4 Matematiksel fikirlerini yapılandırarak hem yazılı hem de sözlü ifade edebilir; X
5 Bildiği matematiksel kavram ve neticeler arasındaki bağlantıları idrak eder, matematik nesnelerinin temsil biçimlerinin (şekiller, formüller, ifadeler, tahminler, örnek kümeleri , ...) birinden diğerine geçiş yapabilir; X
6 ​Rehber gözetiminde özerk bir öğrenme tecrübesi geçirmiş ve karmaşık bir problemin çözümünün anlaşılması için stratejiler geliştirmiştir​; X
7 Bilgisayar biliminin teori ve uygulamaları hakkında, bir programlama dili öğrenmeye devam etmeye yetecek temellere sahiptir; X
8 Matematik modellerinin uygunluğunu ve matematik aletlerinin doğa bilimlerinde ve iş dünyasında kullanımını sorgulamıştır; matematik kavramlarının tarihi evriminin farkındadır; X
9 Bir akademik serbestlik atmosferi içinde matematik içi veya dışı bir konuya adım atma fırsatına sahip olmuştur, eğitimde yolunu kendi başına çizmeyi ve sorumluluk almayı öğrenmiştir; X
10 Yabancı bir ülkede okumak ve çalışmaya yetecek seviyede fransızcaya ve başka bir yabancı dile hakimdir. X
Etkinlikler Sayı Süre Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Çalışma Süresi 14 1 14
Ödevler 0 0 0
Sunum 0 0 0
Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) 1 10 10
Proje 0 0 0
Laboratuar 0 0 0
Diğer Uygulamalar 0 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) 1 10 10
Kısa Sınavlar 0 0 0
Dönem Ödevi / Projesi 0 0 0
Portfolyo Çalışmaları 0 0 0
Raporlar 0 0 0
Öğrenme Günlükleri 0 0 0
Bitirme Tezi/Projesi 0 0 0
Seminer 0 0 0
Diğer 0 0 0
Bütünleme 0 0 0
Ts Yıl Sonu 0 0 0
Hazırlık Yıl Sonu 0 0 0
Hazırlık Bütünleme 0 0 0
Toplam İş Yükü 76
Toplam İş Yükü / 25 3.04
Dersin AKTS Kredisi 3
Scroll to Top