Hands-On Graph DP Eğitimi
Hands-On Graph DP Eğitimi
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, katılımcılara graph veri yapıları, dynamic programming (DP) temelleri, DAG ve tree DP, shortest path algoritmaları, state ve bitmask DP, cycle ve SCC tabanlı yaklaşımlar, ileri seviye graph DP optimizasyonları ve gerçek dünya uygulamaları konularında kapsamlı bilgi kazandırmayı amaçlar. Program, hem teorik hem de uygulamalı içeriklerle katılımcıların karmaşık graph problemlerini DP yaklaşımıyla çözme becerisini geliştirmeyi hedefler.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.
Eğitim İçeriği
- Graph veri yapıları
- Directed / Undirected Graph
- Weighted / Unweighted Graph
- Adjacency List / Matrix
- DFS ve BFS
- Dynamic Programming yaklaşımı
- Memoization ve Tabulation
- DP State ve State Transition
- Graph problemlerini DP problemi olarak modelleme
- Directed Acyclic Graph (DAG)
- Topological Sort
- DAG üzerinde DP
- Longest Path
- Shortest Path
- Path Counting
- Minimum / Maximum Cost Path
- Topological Sort + DP uygulamaları
- Tree yapısının Graph olarak modellenmesi
- Rooted Tree
- Parent / Child ilişkileri
- Bottom-Up DP
- Top-Down DP
- Subtree DP
- Tree Diameter
- Maximum Independent Set
- Tree Knapsack
- Rerooting DP
- BFS ile Shortest Path
- Dijkstra
- Bellman-Ford
- DAG Shortest Path
- Shortest Path + DP
- State-Based Shortest Path
- Kısıtlı Shortest Path problemleri
- Resource-Constrained Path
- Graph üzerinde State kavramı
- (Node, State) modeli
- (Node, Steps) modeli
- (Node, Cost) modeli
- (Node, Resource) modeli
- State Transition tasarımı
- State Space analizi
- Memoization ile State DP
- State DP optimizasyonları
- Bitmask temelleri
- Set işlemlerinin Bitmask ile modellenmesi
- (Node, Mask) State modeli
- Visited Node takibi
- Hamiltonian Path
- Traveling Salesman Problem
- Graph + Bitmask DP
- Exponential DP optimizasyonları
- Cycle içeren Graph problemleri
- Strongly Connected Components (SCC)
- Tarjan / Kosaraju
- SCC Compression
- Condensation Graph
- SCC + DAG
- SCC + Dynamic Programming
- Rerooting DP
- Functional Graph DP
- Cycle + Tree yapıları
- Tree DP + LCA
- Multi-Source DP
- Graph Decomposition
- Advanced State Modeling
- Time Complexity
- Space Complexity
- State Space Complexity
- O(V × E) yaklaşımları
- O(V²) yaklaşımları
- O(V × 2^V) yaklaşımları
- Memory Optimization
- Recursive vs Iterative DP
- Large Graph optimizasyonları
- Algorithm Selection
- Graph probleminin modellenmesi
- DP State belirleme
- State Transition oluşturma
- Base Case belirleme
- Traversal Order belirleme
- Algoritmanın implementasyonu
- Complexity analizi
- Test ve Edge Case analizi
- Performance Optimization
- Code Review
- Network Routing
- Lojistik ve Route Optimization
- Dependency Analysis
- Resource Allocation
- Recommendation Systems
- Scheduling problemleri
- Network Optimization
- Graph tabanlı karar sistemleri
- Gerçek dünya problemi analizi
- Graph modelinin oluşturulması
- DP yaklaşımının belirlenmesi
- State ve Transition tasarımı
- Uygulama
- Performance analizi
- Optimizasyon
- Çözüm değerlendirmesi
Kazanımlar
- Graph veri yapıları ve DP temellerini öğrenerek adjacency list/matrix, DFS-BFS ve state transition kavramlarını uygulayabileceksiniz.
- DAG ve tree DP tekniklerini kullanarak longest path, subtree DP ve rerooting DP gibi problemleri çözebileceksiniz.
- Shortest path algoritmalarını (Dijkstra, Bellman-Ford, DAG shortest path) DP ile birleştirerek kısıtlı path problemlerini modelleyebileceksiniz.
- State ve bitmask DP yöntemleriyle Hamiltonian path, TSP ve resource-constrained graph problemlerini çözebileceksiniz.
- SCC ve cycle tabanlı DP yaklaşımlarını öğrenerek strongly connected components ve condensation graph üzerinde optimizasyon yapabileceksiniz.
- Gerçek dünya uygulamalarında Graph DP kullanarak network routing, lojistik, resource allocation ve recommendation sistemleri geliştirebileceksiniz.
Hedef Kitle
- Yazılım geliştiriciler
- Algoritma ve veri yapıları çalışan öğrenciler
- Akademisyenler ve araştırmacılar
- Veri bilimi ve yapay zekâ uzmanları
- Rekabetçi programlama meraklıları
- Kurumsal IT ve optimizasyon ekipleri
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
