School/Faculty/Institute |
Faculty of Engineering |
Course Code |
MATH 321 |
Course Title in English |
Automata Theory and Formal Language |
Course Title in Turkish |
Biçimsel Diller ve Otomatlar Kuramı |
Language of Instruction |
EN |
Type of Course |
Flipped Classroom |
Level of Course |
Introductory |
Semester |
Güz |
Contact Hours per Week |
Lecture: 3 |
Recitation: none |
Lab: none |
Other: none |
|
Estimated Student Workload |
160 hours per semester |
Number of Credits |
6 ECTS |
Grading Mode |
Standard Letter Grade
|
Pre-requisites |
None |
Expected Prior Knowledge |
Basic Discrete Mathematics and Data Structures Knowledge |
Co-requisites |
None |
Registration Restrictions |
Only Undergraduate Students |
Overall Educational Objective |
To learn the fundamentals of theory of computation, basic graph theory and introductory discrete mathematics, learn the classification between classes of languages (regular, context-free, and more) and design grammars and machines that will generate/recognize these languages. |
Course Description |
This course covers the fundamentals of theory of computation: basic graph theory, introductory discrete mathematics, regular languages, finite state machines, push-down automata, regular expressions, context-free grammars, Turing machines, decidability, reducibility, time complexity |
Course Description in Turkish |
Bu derste, biçimsel diller ve otomatlar kuramının temel kavramları şu başlıklar altında işlenmektedir: temel çizge teorisi, sonlu küme matematiğine giriş, düzenli diller, sonlu durum makineleri, ters otomat, düzenli ifadeler, bağlama duyarsız gramerler, Turing makineleri, karar verilebilirlik, indirgenebilirlik, zaman karmaşıklığı |
Course Learning Outcomes and Competences
Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) know basic discrete mathematics and graph theory
2) identify finite state machines, regular languages, regular expressions, determinism and nondeterminism and their connection
3) know context-free languages, push-down automata and their connection
4) comprehend Turing machines, decidability and reducibility
5) apply new knowledge as needed, using appropriate learning strategies
|
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
|
|
|
|
|
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
|
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
|
|
|
|
|
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
|
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
|
|
|
|
|
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
|
|
|
|
|
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
|
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
|
|
|
|
|
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
|
|
|
|
|
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
|
|
|
|
|
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
|
|
|
|
|
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
|
|
|
|
|
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
|
Relation to Program Outcomes and Competences
N None |
S Supportive |
H Highly Related |
|
|
|
|
Program Outcomes and Competences |
Level |
Assessed by |
1) |
Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
N |
|
2) |
Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
3) |
Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
H |
Exam,HW,Participation
|
4) |
Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
5) |
Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
N |
|
6) |
Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
N |
|
7) |
Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
N |
|
8) |
Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
N |
|
9) |
Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
S |
Participation
|
10) |
Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
S |
HW,Participation
|
11) |
Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
N |
|
12) |
Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
S |
Exam,HW
|
13) |
Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
H |
Exam,HW
|
Prepared by and Date |
ŞENİZ DEMİR , November 2023 |
Course Coordinator |
ŞENİZ DEMİR |
Semester |
Güz |
Name of Instructor |
Doç. Dr. ŞENİZ DEMİR |
Course Contents
Hafta |
Konu |
1) |
Basic Discrete Mathematics and Graph Theory |
2) |
Basic Discrete Mathematics and Graph Theory |
3) |
Finite State Machines and Regular Languages |
4) |
Finite State Machines and Regular Languages |
5) |
Nondeterminism and Regular Expressions |
6) |
Equivalence of Regular Expressions and Finite State Machines |
7) |
Nonregular Languages and Pumping Lemma |
8) |
Nonregular Languages and Pumping Lemma |
9) |
Context-Free Grammars and Ambiguity |
10) |
Push-Down Automata |
11) |
Non-Context-Free Languages and Pumping Lemma |
12) |
Turing Machines |
13) |
Turing Machines |
14) |
Advanced Topics (Decidability, reducibility, time complexity) |
15) |
Final Exam/Project/Presentation |
16) |
Final Exam/Project/Presentation |
Required/Recommended Readings | Introduction To The Theory Of Computation – Michael Sipser 3rd ed. |
Teaching Methods | Flipped classroom. In-class flipped practices. |
Homework and Projects | In-class flipped practices. No Project. |
Laboratory Work | None |
Computer Use | For in-class practices |
Other Activities | None |
Assessment Methods |
Assessment Tools |
Count |
Weight |
Küçük Sınavlar |
3 |
% 10 |
Ödev |
3 |
% 10 |
Ara Sınavlar |
2 |
% 80 |
TOTAL |
% 100 |
|
Course Administration |
demirse@mef.edu.tr
536
Instructor’s office: Room 535 (5th floor)
Office hours: TBA.
E-mail address: demirse@mef.edu.tr
Rules for attendance: No attendance required.
Missing an in-class practice: Provided that proper documents of excuse are presented, a
make-up will be given to each missed practice.
Missing a midterm: Provided that proper documents of excuse are presented, make-up for
missed midterms will be given.
Missing a final: No final exam.
A reminder of proper classroom behavior, code |