BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (YL) (TEZLİ) (İNGİLİZCE) | |||||
Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey |
Ders Kodu: | 3017002001 | ||||||||
Ders İsmi: | Theory of Computation | ||||||||
Ders Yarıyılı: | Güz | ||||||||
Ders Kredileri: |
|
||||||||
Öğretim Dili: | EN | ||||||||
Ders Koşulu: | |||||||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
Dersin Türü: | Department Elective | ||||||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
Dersin Koordinatörü: | Dr.Öğr.Üyesi Recep DURANAY | ||||||||
Dersi Veren(ler): | |||||||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, hesaplamanın matematiksel temellerini tanıtmak ve bu fenomenle ilgili kavramları tartışmaktır. En basit model olan sonlu otomattan başlayacağız ve ardından daha karmaşık hesaplama modellerine geçeceğiz. Turing makinesi ve hesaplanabilirlik ve karar verilebilirlik kavramları da tartışılacaktır. Ders, hesaplama karmaşıklığı ve P, NP ve NP-tamlığı gibi temel kavramlardan sonra bazı ileri konularla sona erer. |
Dersin İçeriği: | Sonlu otomatlar, aşağı sürüklemeli otomatlar, Turing makineleri, P, NP, NP-tamlık, yer karmaşıklığı, çözülemezlik, ileri konular. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Sonlu otomatlar | |
2) | Sonlu otomatlar, düzenli ifadeler | |
3) | Aşağı sürüklemeli otomatlar | |
4) | Aşağı sürüklemeli otomatlar, bağlamdan bağımsız diller | |
5) | Turing makineleri, Church-Turing tezi | |
6) | Karar verilebilirlik | |
7) | Reducibility | |
8) | Zaman karmaşıklığı, P, NP | |
9) | P, NP, NP-completeness | |
10) | NP-completeness | |
11) | Yer karmaşıklığı, PSPACE, L, NL | |
12) | Hiyerarşi teoremleri, Devre karmaşıklığı | |
13) | Yaklaştırma algoritmaları, rassal algoritmalar | |
14) | Alternasyon, etkileşimli sipat sistemleri | |
15) | Seçme konular |
Ders Notları / Kitaplar: | Introduction to the Theory of Computation, 3rd Edition, Michael Sipser, Cengage Learning. |
Diğer Kaynaklar: | Introduction to the Theory of Computation, 3rd Edition, Michael Sipser, Cengage Learning. |
Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları | |||||||||
1) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak geniş ve derin bilgilere ulaşma, değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi. | |||||||||
2) Sınırlı ya da eksik bilgiyi kapatmak ve uygulamak için bilimsel yöntemleri kullanma ve farklı disiplinlerin bilgilerini bütünleştirme kabiliyeti. | |||||||||
3) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği problemlerini kurgulayabilme, problemleri çözmek için yöntemler geliştirebilme ve çözümde yenilikçi yöntemler kullanabilme. | |||||||||
4) Yeni ve/veya orijinal fikirler ve algoritmalar geliştirme becerisi; sistem, bileşen veya süreç tasarımında yenilikçi çözümler geliştirmek. | |||||||||
5) Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknikler ve yöntemler ve bunların kısıtları hakkında geniş bilgi sahibi olma kabiliyeti. | |||||||||
6) Analitik modelleme ve deneysel araştırma tasarlama ve uygulama, süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözme ve yorumlama becerisi. | |||||||||
7) Bir yabancı dili (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü seviyesinde sözlü ve yazılı iletişimde kullanabilme kabiliyeti. | |||||||||
8) Çok disiplinli ekiplerde liderlik etme, karmaşık durumlara çözüm geliştirme ve sorumluluk alma kabiliyeti. | |||||||||
9) Toplumsal, yasal, etik ve ahlaki değerlerin bilincinde olmak ve bu değerler çerçevesinde araştırma ve uygulama çalışmaları yapabilmek. | |||||||||
10) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında yeni ve gelişmekte olan uygulamalar hakkında farkındalık ve bunları inceleme ve gerekirse öğrenme kabiliyeti. |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak geniş ve derin bilgilere ulaşma, değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi. | |
2) | Sınırlı ya da eksik bilgiyi kapatmak ve uygulamak için bilimsel yöntemleri kullanma ve farklı disiplinlerin bilgilerini bütünleştirme kabiliyeti. | |
3) | Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği problemlerini kurgulayabilme, problemleri çözmek için yöntemler geliştirebilme ve çözümde yenilikçi yöntemler kullanabilme. | |
4) | Yeni ve/veya orijinal fikirler ve algoritmalar geliştirme becerisi; sistem, bileşen veya süreç tasarımında yenilikçi çözümler geliştirmek. | |
5) | Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknikler ve yöntemler ve bunların kısıtları hakkında geniş bilgi sahibi olma kabiliyeti. | |
6) | Analitik modelleme ve deneysel araştırma tasarlama ve uygulama, süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözme ve yorumlama becerisi. | |
7) | Bir yabancı dili (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü seviyesinde sözlü ve yazılı iletişimde kullanabilme kabiliyeti. | |
8) | Çok disiplinli ekiplerde liderlik etme, karmaşık durumlara çözüm geliştirme ve sorumluluk alma kabiliyeti. | |
9) | Toplumsal, yasal, etik ve ahlaki değerlerin bilincinde olmak ve bu değerler çerçevesinde araştırma ve uygulama çalışmaları yapabilmek. | |
10) | Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında yeni ve gelişmekte olan uygulamalar hakkında farkındalık ve bunları inceleme ve gerekirse öğrenme kabiliyeti. |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Ödev | 4 | % 40 |
Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı | 1 | % 30 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 70 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 30 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 15 | 3 | 45 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 15 | 3 | 45 |
Ödevler | 4 | 15 | 60 |
Ara Sınavlar | 1 | 10 | 10 |
Final | 1 | 10 | 10 |
Toplam İş Yükü | 170 |