Programlamada LTİ konuları gerekli mi?

1. sınıfta bilgisayar mühendisliği okuyorum genel olarak matematiğim iyi ama limit, türev ve integral konularında zorlanıyorum. Mat 1'de geçtim, mat 2'de zar zor geçersem karşıma çıkacak mı ileride? Yani kod yazarken ve işe girerken bunlar lazım olacak mı? Ayrıca üst sınıflarda tekrar görecek miyim?

Alanına göre değişir. Misal makine öğrenmesi alanında ilerlemek istiyorsan ihtiyacın olur. ML algoritmalarının arkasındaki matematiği bilmesen de model eğitebilir misin? Eğitebilirsin. Bir sürü hazır model var. Hepsini deneyip, tune edip sonuç alabilir misin? Alırsın. Ama ML "engineer" olamazsın.

Bu iki dersteki pek çok konu alanlara ayrıldıkça inanılmaz işe yarıyor. Mesela gradyan alma işlemi, biz Calculus 2'de görmüştük, bunun temelini anlamadan gradient descent mantığını anlayamazsın.

Bora Dere dedi:

Alanına göre değişir. Misal makine öğrenmesi alanında ilerlemek istiyorsan ihtiyacın olur. ML algoritmalarının arkasındaki matematiği bilmesen de model eğitebilir misin? Eğitebilirsin. Bir sürü hazır model var. Hepsini deneyip, Tune edip sonuç alabilir misin? Alırsın. Ama ML "engineer" olamazsın.

Bu iki dersteki pek çok konu alanlara ayrıldıkça inanılmaz işe yarıyor. Mesela gradyan alma işlemi, biz Calculus 2'de görmüştük, bunun temelini anlamadan gradient descent mantığını anlayamazsın.

Genişletmek için tıkla...

Yani olmazsa olmaz değil diyorsun, sadece belli başlı alanlarda karşına çıkar diyorsun. Mesela Mobile dev. alanında ilerleyen ve bir özel şirkette işe giren birinin karşına LTİ çıkıyor mu? Veya oyun geliştiren...

Mat1 Mat2 dedigin calculus, tutup da turev almazsin her kod seansinda ama muhendis olacaksin, elbette bilmen gerek.

Cycle detection yapacaksindir, bilmelisin. Cycle detection - Wikipedia

Performans kiyaslayacaksindir, input return time analizi yaparsin ( turevin turevi ).

Dead-lock detection yapacaksindir bilmelisin, topologic graph sort etmen gerekir bilmelisin -> Topological sorting - Wikipedia

Basit bir regresyon analizinde bile partial derivative alirsin ya da gradient descente momentum eklemen gerekir zipirdamalar olmasin diye, bilmelisin -> Momentum - Cornell University Computational Optimization Open Textbook - Optimization Wiki

Bunun matris faktorizasyonu var, bayesiani var, hashingi var, senkronizasyon & scheduling var, var oglu var.

Sagda solda matematik gereksiz, 4 islem yeterli diyen amatorlerin varligi yanilgiya dusurmesin, adi sani belli her library bu saydiklarimdan en az birkacini implemente etmis ya da kendi gereksinimine gore modifiye etmistir. Bunu da muhendisler yaziyor elbette, yani sen.