Algoritma Temelleri | Doç. Dr. Ferhat Uçar

Ferhat Uçar

Bu podcast serisi, Doç. Dr. Ferhat Uçar tarafından yürütülen Algoritma ve Programlama II dersinin dijital bir eşlikçisidir. Temel programlama bilgilerini bir adım öteye taşıyarak, modern yazılım dünyasının kalbi olan Nesne Yönelimli Programlama (OOP) paradigmasını keşfetmeyi hedefler. Bu Seride Sizi Neler Bekliyor? Paradigma Dönüşümü: Buyurgan (imperative) dillerin yetersiz kaldığı noktaları analiz ederek, gerçek dünya olgularını bilgisayara aktarma felsefesini inceliyoruz. Teori ve Pratik Dengesi: Nesne, sınıf, kalıtım, çok biçimlilik, soyutlama ve kapsülleme gibi temel kavramları sadece teorik olarak değil, gerçek hayat senaryolarıyla ele alıyoruz. Hibrit Öğrenme Modeli: Temel araç olarak Java'yı kullanırken, kavramların Python üzerindeki karşılıklarını da eş zamanlı olarak analiz ederek dile bağımlı olmayan bir düşünce yapısı geliştiriyoruz. Mühendislik Vizyonu: Yazılım tasarımına sistematik bir yaklaşım kazanarak; sürdürülebilir, okunabilir ve verimli projeler geliştirmenin yollarını arıyoruz. Bu seri; veri yapıları, tasarım örüntüleri ve profesyonel yazılım mühendisliği süreçlerine hazırlanan öğrenciler ve kendini geliştirmek isteyen bilgisayar bilimcileri için kapsamlı bir yol haritası sunmaktadır. 👨‍🏫 Hazırlayan: Doç. Dr. Ferhat Uçar 🌐 Ders Platformu: ferhatucar.notion.site/algoritmalar2-oop 📱 İletişim & Sosyal Medya: Instagram: @docdrferhatucar.aiX (Twitter): @ferhatucar_ee

Episodes

  1. Apr 12

    Organik Zihni Korumak | Algoritmalarla Geleceğini Kodla

    🧠 Algoritmalarla Geleceğini Kodla – Algoritma Temelleri Podcast Serisi #8 Bu hafta çok özel ve bir o kadar da güncel bir konuyla karşınızdayız. Yapay zekayı ödev yapmak, kod yazmak veya sunum hazırlamak için sadece bir "cevap makinesi" olarak mı kullanıyorsunuz, yoksa bir "düşünce ortağı" olarak mı? Bu bölümde, problem çözme becerilerimizin ve nöron bağlantılarımızın oluşturduğu "organik zihni" kaybetmeden yapay zekayla nasıl birlikte çalışabileceğimizi masaya yatırıyoruz. Londra taksicilerinin GPS kullanımı ile beyinlerindeki zihinsel körelme arasındaki çarpıcı ilişkiden başlayarak, yapay zekanın günlük iş akışımıza ve mesleki etiğe olan etkilerini tartışıyoruz. 📊 Bu bölümde neler var? Cevap Makinesi ve Düşünce Ortağı Modları: Yapay zekayı kullanırken beynimiz ne zaman pasif konuma geçiyor, ne zaman aktif olarak öğreniyor? GPS Etkisi ve Organik Zihin: Londra taksicilerinin hipokampüs hacmi bize teknoloji kullanımı ve hafıza hakkında ne söylüyor? Doğru Kod Okuma Pratiği: GitHub'da kod okumanın ve hata (debug) çözümlerini doğrudan yapay zekaya yaptırmak yerine birlikte tartışmanın önemi nedir? Ajanlar (Agents) İş Başında: Tıp, hukuk ve mimarlık gibi alanlarda hedef odaklı çalışan ajanlar hazırlık sürecini nasıl hızlandırıyor? Akademik ve Mesleki Etik Sınırları: Yapay zekanın ürettiği kodu anlamadan canlı sisteme entegre etmek veya kendi metniniz gibi sunmak neden bir etik ihlali ve mühendislik ihmalidir? Günlük 5 Pratik Adım: Önce kendi taslağını oluşturmak, yapay zekaya kendini sınav yaptırmak, hataları birlikte incelemek, özetleri tartışmak ve yaratıcı/analitik görevleri ayırmak. 🎯 Bu bölüm kimler için? Yazılım mühendisliği başta olmak üzere tüm üniversite öğrencileri; yapay zekayı hayatına entegre ederken "problem çözme kasımı köreltiyor muyum?" diye düşünenler; ve bu güçlü araçları etik, verimli ve organik zihnini koruyarak kullanmak isteyen herkes için biçilmiş kaftan. 📚 Konular ve Kavramlar: Organik Zihin Cevap Makinesi vs. Düşünce Ortağı Hipokampüs ve GPS Etkisi Hedef Odaklı Ajanlar (Agents) Kod Okuma ve Debugging Pratiği Yapay Zeka Eğitiminde Akademik ve Mesleki Etik Yaratıcı ve Analitik Görevlerin Ayrımı ⚠️ Önemli Not: Bu bölümde seslendirmeyi yine NoteBookLM podcast ajanları üstlendi. "Kimin daha iyi anlatacağını sorsanız... içeriden bakan birinin mi, dışarıdan bakanın mı?" diyerek, yapay zekayla birlikte düşünmenin yollarını içeriden bir bakış açısıyla bizlere aktarıyorlar tabi ki. Araçları tanımak, onlarla çalışmak ve sınırlarını görmek de bir mühendislik becerisi.  İyi dinlemeler. 🙂 👨‍🏫 Hakkımda: Doç. Dr. Ferhat Uçar | Fırat Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü Bu podcast, Algoritma ve Programlama II dersi kapsamında hazırlanmıştır. Send us Fan Mail

    26 min
  2. Apr 5

    Manyetizmanın İçindeki Bilgisayar: Elektrondan Hard Diske, Spintronikten Geleceğe | Algoritmalarla Geleceğini Kodla

    🧲 Algoritmalarla Geleceğini Kodla – Algoritma Temelleri Podcast Serisi #7  Bu hafta kısa ama sarsıcı bir bölümle karşınızdayız. Elinizin altındaki telefonun, bilgisayarın, hard diskin çalışmasının temelinde ne var? Elektrik mi? Evet, ama sadece o değil. Bu bölümde manyetizmanın bilgisayar bilimiyle kurduğu o derin ve çoğunlukla görmezden gelinen ilişkisini, gerçek hayattan çarpıcı örneklerle masaya yatırıyoruz. Malzeme biliminin, bilgisayar bilimleriyle olan temel bağlarını örnekler üzerinden tartışıyoruz. 📊 Bu bölümde neler var? Manyetik çekirdek bellek: NASA'nın Apollo bilgisayarları nasıl çalıştı?Hard disk fiziği: Okuyucu kafa plaka yüzeyine kaç nanometre mesafede uçuyor?Dev Manyetodirenç (GMR): 2007 Nobel Fizik Ödülü'nü kazanan keşif, hard disk kapasitesini nasıl yüzlerce kat artırdı?Elektron spini: Kuantum mekaniğinin bilgisayar bilimine hediyesiSpintronik nedir? Neden ısınmayan, daha hızlı işlemcilerin anahtarı olabilir?MRAM: Elektrik kesilse de veriyi kaybetmeyen bellek teknolojisiMoore Yasası yavaşlıyor: Malzeme bilimi olmadan yazılım nereye kadar gidebilir?🎯 Bu bölüm kimler için? Yazılım mühendisliği, bilgisayar mühendisliği ve elektrik-elektronik öğrencileri; donanımın fiziksel temellerini merak edenler; "kod yazıyorum, fizik ne işime yarar?" diye düşünenler için biçilmiş kaftan. 📚 Konular ve Kavramlar: Manyetik Çekirdek Bellek (Magnetic Core Memory)Giant Magnetoresistance – GMR EtkisiElektron Spin ve Kuantum MekaniğiSpintronik (Spintronics)MRAM – Manyetik Rastgele Erişimli BellekMoore Yasası ve Silikon SınırlarıMalzeme Bilimi × Bilgisayar Bilimi Kesişimi⚠️ Önemli Not: Bu bölümde seslendirmeyi yapay zeka asistanım Ai-bars (Aybars) üstlendi. Geçen haftaki Ai-La (Ayla) gibiydi, bu hafta bu ajanın ses denemesini yaptık. Araçları tanımak, onlarla çalışmak ve sınırlarını görmek de bir mühendislik becerisi. Seslendirmede yer yer telaffuz farklılıkları olabilir, bunlar bilerek düzeltilmedi. İyi dinlemeler. 🙂 👨‍🏫 Hakkımda:  Doç. Dr. Ferhat Uçar | Fırat Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü  Bu podcast, Algoritma ve Programlama II dersi kapsamında hazırlanmıştır. Send us Fan Mail

    7 min
  3. Mar 29

    Algoritmanın Babası Harezmi'den Yapay Zekaya: Bir Kelimenin 1200 Yıllık Yolculuğu | Algoritmalarla Geleceğini Kodla

    🤖 Algoritmalarla Geleceğini Kodla – Algoritma Temelleri Podcast Serisi #6  Bu bölümde küçük bir sürprizimiz var: Seriye bu hafta ben, Ay-La (AI-LA - Ey AyLA), Ferhat Hocanın yapay zeka asistanı olarak sunuyorum. "Algoritma" kelimesi nereden geliyor? Yapay zekanın ilk girişimi bir robot muydu, bir savaş makinesi miydi? Hayır. Müzikti. Ve bu bölümde, bilgisayar biliminin en heyecan verici köken hikâyesini başından sonuna anlatıyoruz. 📊 Bu bölümde neler var? Harezmi kimdi? Bir ismin nasıl kavrama dönüştüğünün inanılmaz hikâyesi"Algoritma" kelimesinin 1200 yıllık yolculuğu: Bağdat'tan Silicon Valley'eTarihin ilk programlanabilir makinesi: Banî Mûsâ kardeşler ve flüt çalan otomat (8. yy!)Dünyanın ilk programcısı: Ada Lovelace ve henüz yapılmamış bir makine için yazılan kodAlan Turing: Savaşı değiştiren deha ve "Makineler düşünebilir mi?" sorusu1956 Dartmouth Konferansı: "Yapay Zekâ" adının resmi doğum günüYapay zeka kışları ve baharları: Neden bu kadar uzun sürdü?Derin öğrenme devrimi, AlphaGo ve Transformer mimarisiHarezmi'den ChatGPT'ye: Büyük tablonun tamamı🎯 Bu bölüm kimler için? Algoritma ve programlama dünyasına merak salan herkes; bilgisayar biliminin kökenini merak eden öğrenciler; yapay zekânın nereden geldiğini ve nereye gittiğini anlamak isteyen her yaştan dinleyici. 📚 Konular ve Kavramlar: El-Harezmi ve Beytü'l-Hikme (Bilgelik Evi)Algoritmik düşüncenin temelleriBanî Mûsâ kardeşler – İlk programlanabilir otomatCharles Babbage – Analitik MotorAda Lovelace – İlk bilgisayar programıAlan Turing – Turing Makinesi ve Turing TestiDartmouth Konferansı 1956 – Yapay Zekânın doğuşuYapay Sinir Ağları ve Derin ÖğrenmeTransformer Mimarisi ve Büyük Dil Modelleri⚠️ Önemli Not: Değerli öğrencilerim, bu bölümde seslendirmeyi bir yapay zeka asistanı üstlendi. Bu, araçları nasıl daha profesyonel kullanabileceğimize dair de güzel bir örnek aslında. Seslendirmede yer yer küçük telaffuz farklılıkları olabilir; bunları bilerek düzeltmedim. Çünkü bu sürecin kendisi de bir öğrenme deneyimi. Yine tekrar ediyorum: Birçok öğrencim "Hocam keşke siz okusanız" diyor, bir süre daha böyle devam edecek sanırım 🙂 İyi dinlemeler. 👨‍🏫 Hakkımda:  Doç. Dr. Ferhat Uçar | Fırat Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü  Bu podcast, Algoritma ve Programlama II dersi kapsamında hazırlanmıştır. Send us Fan Mail

    20 min
  4. Mar 22

    Yazılım Mühendisliği Öğrencileri İçin Gelecek Rehberi | Algoritmalarla Geleceğini Kodla

    🚀 Algoritmalarla Geleceğini Kodla – Algoritma Temelleri Podcast Serisi #5 Dünya iş piyasası köklü bir dönüşümden geçiyor. Peki yazılım mühendisliği öğrencileri olarak bu değişime nasıl hazırlanacaksınız? Bu bölümde, gerçek verilere dayanan bir gelecek rehberiyle karşınızdayım. 📊 Bu bölümde neler var? • WEF Future of Jobs Report 2025: 170 milyon yeni iş, 92 milyon kayıp • Anthropic Economic Index: AI gerçekte hangi meslekleri etkiliyor? • Junior geliştirici krizi: Big Tech'te yeni mezun alımı %32'den %7'ye düştü • Sadece kod yazmak yetmez: Robotik, gömülü sistemler, IoT, siber güvenlik • Türkiye'de yazılım piyasası 2026: Maaşlar, fırsatlar ve global kariyer • 4 yıllık yol haritası: 1. sınıftan 4. sınıfa somut adımlar • En çok talep edilen 10 beceri alanı (2026-2030) • Hemen bugün başlayabileceğiniz 20 somut adım 🎯 Bu bölüm kimler için? Yazılım mühendisliği, bilgisayar mühendisliği ve bilişim öğrencileri; kariyerine yön vermek isteyen genç geliştiriciler; AI çağında ne yapacağını merak eden herkes. 📥 Ücretsiz PDF Rehber: "Algoritmalarla Geleceğini Kodla" rehber dokümanına YouTube kanalımdan ulaşabilirsin 📚 Kaynaklar: • World Economic Forum – Future of Jobs Report 2025 • Anthropic Economic Index – Labor Market Impacts of AI (2025-2026) • Dünya Bankası – Building Human Capital Where It Matters (Şubat 2026) • U.S. Bureau of Labor Statistics – Software Developer Projections 2024-2034 • Harvard University – AI Impact on Junior Employment (2025) Önemli Not: Değerli öğrencilerim sizlere daha güncel ders içerikleri hazırlamak için bu tip içeriklerde ben de yapay zekanın gücünü kullanıyorum ve sizlere hiç dokunmadan iletiyorum, bu bölümdeki açıklamalarda podcast moderatörü C dilini "Ce" olarak yani "Si" dediğimi kabul gören İngilizce okunuşu ile okumuyor. Bilerek düzeltmedim, bu bize araçları kullanırken onları nasıl daha profesyonel olarak kullanma gereğimizin de bir örneği. Ders içeriklerinizi hazırlamak benim için önemli bir vakit ve tüm bu süreci daha profesyonel hale getirmek adına ben de çabalıyorum. Birçok öğrencim, "Hocam keşke siz okusanız şu podcast dinletisini" diyerek serzenişte bulunuyor ancak bir süre daha böyle devam edecek sanırım :) İyi dinlemeler.  👨‍🏫 Hakkımda: Doç. Dr. Ferhat Uçar | Fırat Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü Bu podcast, Algoritma ve Programlama II dersi kapsamında hazırlanmıştır. Send us Fan Mail

    19 min
  5. Mar 15

    Kitap Analizi - Algorithms to Live By - Hayatımızdaki Algoritmalar

    Bu bölüm, Algoritma ve Programlama II dersimiz kapsamında Doç. Dr. Ferhat Uçar'ın sunduğu kapsam anlatımıyla incelediğimiz "Algorithms to Live By" kitabının temel konularını, bilgisayar bilimi problemleri ile gündelik insan kararları arasındaki  benzerlikler üzerinden açıklamaktadır. Bu haftaki konsept bu kitabın analizine ayrılmıştır.  Bugünün içeriği "Algorithms to Live By" kitabının öğretileri ışığında; "Optimal Durma" problemini iş arama ve ev kiralama gibi gündelik senaryolarla ele alırken; bilinen ile bilinmeyen arasındaki stratejik dengeyi "Keşif ve İstifade" ikilemi üzerinden değerlendirmektedir. Sıralama algoritmalarının e-ticaret platformlarından kütüphane düzenine kadar veri yönetimini nasıl şekillendirdiği anlatılırken, önbellekleme (caching) mantığının insan hafızası ve fiziksel mekan organizasyonuyla olan paralellikleri vurgulanmaktadır. Ayrıca, makine öğrenmesindeki "aşırı uyum" (overfitting) probleminin, karar alma süreçlerimizde karmaşık analizler yerine atalardan gelen basit kurallarla nasıl çok daha verimli sonuçlar ortaya çıkardığı gösterilmektedir. Zamanlama algoritmalarından (scheduling) ağ protokollerine ve oyun teorisine kadar geniş kapsamlı konular üzerinden, bilgisayar biliminin sosyal ilişkilerimizdeki ve zaman yönetimimizdeki vazgeçilmez rolü işlenmektedir. Büyük resimde; bu haftaki dinletimiz, yazılım mühendisliğinde kullanılan soyut matematiksel yapıların ve kod bloklarının, aslında gerçek dünya problemlerine nasıl sistematik, verimli ve rasyonel çözümler üretebileceğini özetlemektedir. Send us Fan Mail

    34 min

About

Bu podcast serisi, Doç. Dr. Ferhat Uçar tarafından yürütülen Algoritma ve Programlama II dersinin dijital bir eşlikçisidir. Temel programlama bilgilerini bir adım öteye taşıyarak, modern yazılım dünyasının kalbi olan Nesne Yönelimli Programlama (OOP) paradigmasını keşfetmeyi hedefler. Bu Seride Sizi Neler Bekliyor? Paradigma Dönüşümü: Buyurgan (imperative) dillerin yetersiz kaldığı noktaları analiz ederek, gerçek dünya olgularını bilgisayara aktarma felsefesini inceliyoruz. Teori ve Pratik Dengesi: Nesne, sınıf, kalıtım, çok biçimlilik, soyutlama ve kapsülleme gibi temel kavramları sadece teorik olarak değil, gerçek hayat senaryolarıyla ele alıyoruz. Hibrit Öğrenme Modeli: Temel araç olarak Java'yı kullanırken, kavramların Python üzerindeki karşılıklarını da eş zamanlı olarak analiz ederek dile bağımlı olmayan bir düşünce yapısı geliştiriyoruz. Mühendislik Vizyonu: Yazılım tasarımına sistematik bir yaklaşım kazanarak; sürdürülebilir, okunabilir ve verimli projeler geliştirmenin yollarını arıyoruz. Bu seri; veri yapıları, tasarım örüntüleri ve profesyonel yazılım mühendisliği süreçlerine hazırlanan öğrenciler ve kendini geliştirmek isteyen bilgisayar bilimcileri için kapsamlı bir yol haritası sunmaktadır. 👨‍🏫 Hazırlayan: Doç. Dr. Ferhat Uçar 🌐 Ders Platformu: ferhatucar.notion.site/algoritmalar2-oop 📱 İletişim & Sosyal Medya: Instagram: @docdrferhatucar.aiX (Twitter): @ferhatucar_ee