• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS CME 4405 PARALEL PROGRAMLAMA SEÇMELİ 2 2 0 6

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. RECEP ALP KUT

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Parallel mimarileri anlamak 2   Paylaşımlı ve dağıtık bellek mimarileri için MPI ve OpenMP ile programlama 3   Grafik işlemci birimi (GPU) mimarisi üzerinde CUDA ile programlama 4   Küme sistem üzerinde Hadoop platformu içerisinde MapReduce modeli ile programlama 5   Küme sistemde dağıtılan büyük veride Scala ve Spark kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

CME 2201 - VERİ YAPILARI

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Temel bilgisayar mimarisi 2 Paralel programlamanın temelleri 3 Dağıtık ve paylaşımlı bellekli parallel mimariler ve MPI-OpenMP programlama 4 Grafik işlemci birimi mimarisi ve CUDA programlama 5 Büyük veri tanımı, özellikleri, örnek uygulamaları 6 Apache Hadoop ekosistemi içerisindeki sistemler 7 MapReduce programlama modeli temelleri ve uygulama geliştirme 8 MapReduce programlama modeli temelleri ve uygulama geliştirme 9 MapReduce programlama modeli temelleri ve uygulama geliştirme 10 Fonksiyonel programlama kavramı ve Scala programlama 11 Fonksiyonel programlama kavramı ve Scala programlama 12 Apache Spark ile dağıtık hesaplama 13 Apache Spark ile dağıtık hesaplama 14 Paralel Programlama Konuları Tekrarı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sunum, konferans, uygulama, programlama egzersizleri ve paratikler, programlama ödevleri

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 PR Proje 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.25 + PR * 0.25 + FN * 0.50 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.25 + PR * 0.25 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 14 2 28 Uygulama 14 2 28 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 2 28 Vize Sınavına Hazırlık 1 14 14 Final Sınavına Hazırlık 1 18 18 Proje Hazırlama 1 30 30 Vize Sınavı 1 2 2 Final Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 150

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 ÖK.1 5 3 2 ÖK.2 5 3 4 3 2 ÖK.3 5 3 4 3 2 ÖK.4 5 3 4 3 2 ÖK.5 4 3 2