Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
BİÇİMSEL DİLLERE VE AUTOMATA TEORİSİNE GİRİŞ-Güz Dönemi3+036
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin KoordinatörüDr.Öğr.Üye. Cihan Bilge KAYASANDIK
Dersi VerenlerDr.Öğr.Üye. Cihan Bilge KAYASANDIK
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu ders, Otomata teorisindeki kavramları tanıtmayı amaçlamaktadır. Farklı biçimsel dil sınıflarını, aralarındaki ilişkileri ve farklılıkları belirleme konularına dayanmaktadır. Öğrencilerden belirli amaçlara yönelik teorik makineler tasarlamaları ve bu makinelerin özelliklerini kanıtlamaları/çürütmeleri beklenir.
Dersin İçeriğiBu ders; Kurs Bilgisi, Sonlu Durum Otomatlarına Giriş,Deterministik ve Deterministik Olmayan Sonlu Durum Otomataları,Deterministik ve deterministik olmayan Otomatların denkliği,Düzenli İfade ,Düzenli ifade için Cebirsel Kanunlar,Düzenli Diller için Pompalama Lemması ve sonlu durum otomatlarının minimizasyonu,Bağlamdan Bağımsız Gramerler ,Bağlamdan Bağımsız Diller,Ayrıştırma Ağaçları ve Dilbilgisinin Belirsizliği,Pushdown Automata ,Chomsky Normal Formu,Bağlamdan Bağımsız diller için Lemma Pompalama,Turing makineleri,Turing makineları ile basit matematiksel işlemler; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Farklı dil sınıflarını tanımlamak ve bu dili kabul etmek için otomata tasarlayabilmek10, 11, 12, 14, 16, 3, 4, 6, 9A, G
Farklı otomatların denkliğini kanıtlayarak verilen dilin düzenli olup olmadığını bilimsel olarak gösterebilmek10, 11, 12, 14, 16, 3, 4, 6, 9A, G
Belirli bir dili bağlamdan bağımsız dilbilgisi, belirsizliği ortadan kaldırma, belirli bir dilbilgisinin basitleştirilmesi yoluyla temsil etmek10, 11, 12, 14, 16, 3, 4, 6, 9A, G
Belirli amaçlar için Turing makinesi tasarlayabilmek10, 11, 12, 14, 16, 19, 3, 4, 6, 9A, G
Öğretim Yöntemleri:10: Tartışma Yöntemi, 11: Gösterip Yapma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 3: Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, G: Kısa Sınav

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Kurs Bilgisi, Sonlu Durum Otomatlarına GirişKitap Bölüm 1
2Deterministik ve Deterministik Olmayan Sonlu Durum OtomatalarıKitap Bölüm 2.1-2.3
3Deterministik ve deterministik olmayan Otomatların denkliğiKitap Bölüm 2.3
4Düzenli İfade Kitap Bölüm 3
5Düzenli ifade için Cebirsel KanunlarKitap Bölüm 4.2
6Düzenli Diller için Pompalama Lemması ve sonlu durum otomatlarının minimizasyonuKitap Bölüm 4.1
7Bağlamdan Bağımsız Gramerler Kitap Bölüm 5.1
8Bağlamdan Bağımsız DillerKitap Bölüm 5.1, 5.4
9Ayrıştırma Ağaçları ve Dilbilgisinin BelirsizliğiKitap Bölüm 5.4
10Pushdown Automata Kitap Bölüm 6
11Chomsky Normal FormuKitap Bölüm 7.1
12Bağlamdan Bağımsız diller için Lemma PompalamaKitap Bölüm 7.2
13Turing makineleriKitap Bölüm 8.1
14Turing makineları ile basit matematiksel işlemlerKitap Bölüm 8.1,8.2
Kaynak
Lecture notes will be supplied by instructor but following textbooks could be used as supplementary materials. 1. J. Hopcroft, R. Motwani, and J. Ullman. Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation, 3rd edition, 2007, Pearson/Addison-Wesley, 2. Theory of Automata By C.J. Martin

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
2
2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
X
3
3. 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
X
4
4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
5
5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6
6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
X
7
7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi
X
8
8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
9
9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
10
10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11
11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 30
Genel Sınavın Başarıya Oranı 70
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati14342
Rehberli Problem Çözme000
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi8324
Okul Dışı Diğer Faaliyetler000
Proje Sunumu / Seminer000
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı7642
Ara Sınav ve Hazırlığı6530
Genel Sınav ve Hazırlığı6530
Performans Görevi, Bakım Planı000
Toplam İş Yükü (Saat)168
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(168/30)6
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Dersin Detaylı Bilgileri

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
BİÇİMSEL DİLLERE VE AUTOMATA TEORİSİNE GİRİŞ-Güz Dönemi3+036
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin KoordinatörüDr.Öğr.Üye. Cihan Bilge KAYASANDIK
Dersi VerenlerDr.Öğr.Üye. Cihan Bilge KAYASANDIK
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu ders, Otomata teorisindeki kavramları tanıtmayı amaçlamaktadır. Farklı biçimsel dil sınıflarını, aralarındaki ilişkileri ve farklılıkları belirleme konularına dayanmaktadır. Öğrencilerden belirli amaçlara yönelik teorik makineler tasarlamaları ve bu makinelerin özelliklerini kanıtlamaları/çürütmeleri beklenir.
Dersin İçeriğiBu ders; Kurs Bilgisi, Sonlu Durum Otomatlarına Giriş,Deterministik ve Deterministik Olmayan Sonlu Durum Otomataları,Deterministik ve deterministik olmayan Otomatların denkliği,Düzenli İfade ,Düzenli ifade için Cebirsel Kanunlar,Düzenli Diller için Pompalama Lemması ve sonlu durum otomatlarının minimizasyonu,Bağlamdan Bağımsız Gramerler ,Bağlamdan Bağımsız Diller,Ayrıştırma Ağaçları ve Dilbilgisinin Belirsizliği,Pushdown Automata ,Chomsky Normal Formu,Bağlamdan Bağımsız diller için Lemma Pompalama,Turing makineleri,Turing makineları ile basit matematiksel işlemler; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Farklı dil sınıflarını tanımlamak ve bu dili kabul etmek için otomata tasarlayabilmek10, 11, 12, 14, 16, 3, 4, 6, 9A, G
Farklı otomatların denkliğini kanıtlayarak verilen dilin düzenli olup olmadığını bilimsel olarak gösterebilmek10, 11, 12, 14, 16, 3, 4, 6, 9A, G
Belirli bir dili bağlamdan bağımsız dilbilgisi, belirsizliği ortadan kaldırma, belirli bir dilbilgisinin basitleştirilmesi yoluyla temsil etmek10, 11, 12, 14, 16, 3, 4, 6, 9A, G
Belirli amaçlar için Turing makinesi tasarlayabilmek10, 11, 12, 14, 16, 19, 3, 4, 6, 9A, G
Öğretim Yöntemleri:10: Tartışma Yöntemi, 11: Gösterip Yapma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 3: Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, G: Kısa Sınav

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Kurs Bilgisi, Sonlu Durum Otomatlarına GirişKitap Bölüm 1
2Deterministik ve Deterministik Olmayan Sonlu Durum OtomatalarıKitap Bölüm 2.1-2.3
3Deterministik ve deterministik olmayan Otomatların denkliğiKitap Bölüm 2.3
4Düzenli İfade Kitap Bölüm 3
5Düzenli ifade için Cebirsel KanunlarKitap Bölüm 4.2
6Düzenli Diller için Pompalama Lemması ve sonlu durum otomatlarının minimizasyonuKitap Bölüm 4.1
7Bağlamdan Bağımsız Gramerler Kitap Bölüm 5.1
8Bağlamdan Bağımsız DillerKitap Bölüm 5.1, 5.4
9Ayrıştırma Ağaçları ve Dilbilgisinin BelirsizliğiKitap Bölüm 5.4
10Pushdown Automata Kitap Bölüm 6
11Chomsky Normal FormuKitap Bölüm 7.1
12Bağlamdan Bağımsız diller için Lemma PompalamaKitap Bölüm 7.2
13Turing makineleriKitap Bölüm 8.1
14Turing makineları ile basit matematiksel işlemlerKitap Bölüm 8.1,8.2
Kaynak
Lecture notes will be supplied by instructor but following textbooks could be used as supplementary materials. 1. J. Hopcroft, R. Motwani, and J. Ullman. Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation, 3rd edition, 2007, Pearson/Addison-Wesley, 2. Theory of Automata By C.J. Martin

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi
2
2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
X
3
3. 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
X
4
4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
5
5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6
6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
X
7
7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi
X
8
8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
9
9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
10
10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11
11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 30
Genel Sınavın Başarıya Oranı 70
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 06/07/2022 - 16:45Son Güncelleme Tarihi: 09/10/2023 - 10:50