Algoritmalara Giriş
Algoritmaların temellerini keşfedin; bu ders, problem çözmede verimliliği artırmak için gerekli analiz ve tasarım tekniklerini sunar.
Algoritmalara Giriş
-
Ders Tanıtımı
Ders Programı
-
Müfredat
Ders Videoları
-
Ünite 1: Algoritmalar ve Hesaplama
-
Ünite 2: Veri Yapıları ve Dinamik Diziler
-
Ünite 3: Kümeler ve Sıralama
-
Ünite 4: Hashleme
-
Ünite 5: Doğrusal Sıralama (Linear Sorting)
-
Ünite 6: İkili Ağaçlar – Bölüm 1
-
Ünite 7: İkili Ağaçlar – Bölüm 2: AVL
-
Ünite 8: İkili Yığınlar (Binary Heaps)
-
Ünite 9: Genişlik Öncelikli Arama (Breadth-First Search)
-
Ünite 10: Derinlik Öncelikli Arama (Depth-First Search)
-
Ünite 11: Ağırlıklı En Kısa Yollar
-
Ünite 12: Bellman-Ford Algoritması
-
Ünite 13: Dijkstra Algoritması
-
Ünite 14: Tüm Noktalar Arası En Kısa Yol (APSP) ve Johnson Algoritması
-
Ünite 15: Dinamik Programlama – Bölüm 1: SRTBOT, Fibonacci, DAG’ler, Bowling Problemi
-
Ünite 16: Dinamik Programlama – Bölüm 2: LCS, LIS, Para Problemi
-
Ünite 17: Dinamik Programlama – Bölüm 3: APSP, Parantezleme, Piyano Problemi
-
Ünite 18: Dinamik Programlama – Bölüm 4: Çubuklar, Alt Küme Toplamı, Yarı-Polinomiyal Algoritmalar
-
Ünite 19: Karmaşıklık (Complexity)
-
Ünite 20: Ders Genel Tekrar
-
Ünite 21: Algoritmalarda Sonraki Adımlar
Ders Programı Değerlendirme
-
Google Form Yönlendirmesi
Bu Kurs Hakkında
"Algoritma Tasarımı ve Analizi" eğitimi, bilgisayar biliminin yapı taşlarını öğrenmek ve karmaşık problemler için verimli, optimize çözümler geliştirmek isteyen bireyler için hazırlanmıştır. MIT tarafından sunulan bu kapsamlı programda; algoritmaların matematiksel temelleri, karmaşıklık analizi, sıralama ve arama algoritmaları, ağaç yapıları, grafik algoritmaları ve dinamik programlama gibi temel konular detaylı biçimde ele alınmaktadır.
Eğitim süresince katılımcılar, algoritmaların nasıl geliştirildiğini, farklı problem türleri için en uygun çözüm yaklaşımlarının nasıl seçildiğini ve bu çözümlerin performans analizlerinin nasıl yapıldığını öğreneceklerdir. Teorik bilgi, uygulamalı örneklerle pekiştirilerek algoritmik düşünme ve çözümleme yetkinliği kazandırılması amaçlanmaktadır.
Bu program, yazılım mühendisliği, veri bilimi veya yapay zekâ gibi alanlarda sağlam bir temel oluşturmak isteyen herkes için ideal bir başlangıç noktasıdır.
Eğitmenler Hakkında
Prof. Erik Demaine
MIT Bilgisayar Bilimleri ve Yapay Zekâ Laboratuvarı (CSAIL) üyesi olan Prof. Demaine, algoritma teorisi, veri yapıları ve algoritmik geometri alanlarında dünya çapında tanınmış bir uzmandır.
Dr. Jason Ku
MIT'de araştırmacı ve eğitmen olarak görev yapan Dr. Ku, özellikle kombinatorik algoritmalar ve problem çözme teknikleri üzerine çalışmalar yürütmektedir. Eğitimde problem çözüm oturumlarını yönetmektedir.
Prof. Justin Solomon
Bilgisayarla görme ve grafikler alanında uzman olan Prof. Solomon, aynı zamanda algoritmaların uygulamalı yönleri ve optimizasyon teknikleri üzerine dersler vermektedir.
-
Creating The Business Model CanvasKişisel GelişimIt teaches how to analyze business ideas, identify customer segments, and develop successful business models by creating... -
Principles and Practice of Assistive Tec...Kişisel GelişimThis course provides an accessible framework through design-focused team projects to develop application-oriented soluti... -
Sürdürülebilirlik: Yeşil Bina Sertifikas...Kişisel GelişimYeşil bina sertifikasyonunu teknolojiyle hızlandırma, veriyle raporlama ve ölçeklenebilir sürdürülebilir çözümler gelişt...
From Eduvence Courses?
-
Learn at your own pace
Enjoy learning from home without a fixed schedule and with an easy-to-follow method.
-
Get a front-row seat
With unlimited access, you can watch as many times as you need to perfect your technique.
-
Watch professionally produced lessons
Eduvence carefully curates its instructor team to provide a high-quality, online learning experience.
-
Learn from the best professionals
Learn valuable methods and techniques explained by top experts in the creative industry.
-
Certificates
Receive a certified special certificate for each course. Share it in your portfolio, on social media, or anywhere you want.
-
Share your knowledge and ideas
Ask questions, request feedback, or offer solutions. Share your learning experience with other students.