Bilgisayar Mühendisliği (YL) (Tezli) (İngilizce)
Ders İçerikleri


1. Yarıyıl

Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTSZorunlu/Seçmeli
COE5107 Cloud Computing 3+0+0 9 Zorunlu
Bulut bilişimde temel kavram ve teknolojiler, Bulut bilişim araçları ve uygulamaları; Bulut bilişimin avantajları ve zorlukları.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTSZorunlu/Seçmeli
IGE5500 Scientific Research Methods and Ethics 3+0+ 9 Zorunlu

2. Yarıyıl

Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTSZorunlu/Seçmeli
COE5102 Seminar 0+0+0 12 Zorunlu
Öğrencilerin, eğitimini sürdürdükleri alanda ve/veya tez konuları ile ilgili güncel, akademik ve toplumsal gelişmelere katkı sağlayacak özgün bir çalışmayı, bilimsel araştırma normlarına uygun olarak hazırlayarak, toplum önünde anlatabilme, yorumlama, tartışabilme ve iletişim yeteneğini geliştirme amacına yönelik çalışma.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTSZorunlu/Seçmeli
COE5104 Advanced Database Systems 3+0+0 6 Zorunlu
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTSZorunlu/Seçmeli
COE5106 Advanced Algorithm Design 3+0+0 6 Zorunlu

3. Yarıyıl

Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTSZorunlu/Seçmeli
COE5191 Thesis Study 1 0+0+0 30 Zorunlu
Öğrencinin tez danışmanının gözetiminde belirlenen konuyla ilgili literatür taraması ve araştırma gerçekleştirilir.

4. Yarıyıl

Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTSZorunlu/Seçmeli
COE5192 Thesis Study 2 0+0+0 30 Zorunlu
Öğrencinin tez danışmanının gözetiminde belirlenen konuyla ilgili literatür taraması ve araştırma gerçekleştirilir.


Bölüm/Program Seçmeli Dersler


Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
AO5001 Artificial Intelligence Principles 3+0+0 9
Design, implementation, and selected applications of intelligent software agents and multi-agent systems. Computational models of intelligent behavior, include problem-solving, knowledge representation, reasoning, planning, decision-making, learning, perception, action, communication, and interaction.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
AO5006 Aspects of Deep Learning 3+0+0 6
Öğrenciler Python programlama dili kullanarak projeler yapacaktır. Projeler ekip bazında yapılacaktır.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
AO5007 Data Science 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
AO5012 Human-Computer Interaction 3+0+0 6
Kullanıcı arayüzlerinin temel ilkelerini öğretmek. Öğrencilere kullanılabilirlik modellerini ve ilkelerini tanıtın. Öğrencilerin kullanıcı ve görev analizleri yapmasını sağlayın. Öğrencilerin dönem projelerini tamamlamalarını sağlayarak tasarımı, prototip geliştirmeyi ve değerlendirmeyi öğretin. Renk ve tipografi gibi arayüz özelliklerinin etkilerini tartışın. Yeni kullanıcı arayüzü tekniklerini öğretin.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
AO5013 Robotic Systems 3+0+0 6
Bu derste, otonom robotların alt-sistemleri ve bileşenleri tanıtılır, hareket teknikleri öğretilir, yörünge planlaması ile ilgili uygulamalar çalışılır, robotlar için kontrol stratejileri açıklanır, robotlarda yeni teknolojiler ve uygulama alanları hakkında öğrenciler bilgilendirilir.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
AO5015 Optimization Algorithms 3+0+0 6
Dersin içeriği; optimizasyon kavramı ve kullanım alanları, metasezgisel algoritmaların gelişim süreçleri, en sık kullanılan algoritmalara ait detaylı bilgiler ve uygulama örneklerini içermektedir.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
AO5017 Computational Biology 3+0+0 6
Ders, genetik ve genomiğin temel kavramlarını, yeni nesil dizileme teknolojilerini, DNA dizilimini, RNA dizilimini, temel biyoloji/biyoinformatik veri tabanlarını ve veri kümelerini, biyolojik verilerin işlenmesi için gerekli temel biyoinformatik araçlarını, biyolojik ağları ve biyolojik ağların oluşturulması ve işlenmesini içermektedir.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
AO5018 Machine Learning Operations 3+0+0 6
Bu dersi tatmin edici bir şekilde tamamladıktan sonra bir öğrenci: 1. Temel bir iyi tanımlanmış MLOps problemini tasarlayabilecek. 2. MLOps yöntem ve algoritmalarını kullanarak iyi tanımlanmış bir problemi çözebilecek. 3. MLOps temel methodlarını açıklayabilecek. 4. Yazılım dilleri kullanarak MLOps sistemleri geliştirebilecek. 5. Bir MLOps projesinde takım halinde çalışabilecek.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5002 Combinatorial Optimization 3+0+0 6
Ders, maksimum akış ve en kısa yol gibi standart problemleri çözmek için doğrusal programlama teknikleri ile başlar ve daha sonra tamsayılı programlama, NP-tamlık ve yaklaşım algoritmaları konularına geçer. Öğrencinin ders boyunca matematiksel olgunluğu oluşturması ve geliştirmesi beklenir.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5003 Approximation Algorithms 3+0+0 6
Ders, kombinatoryal optimizasyon ve çözülemezliğin temel kavramlarıyla başlar ve açgözlü ve yerel arama gibi en basit yaklaştırma tekniklerine hızla geçer. Doğrusal programlama, yuvarlama ve primal-dual şeması yoluyla pek çok yaklaştırma algoritmasının temelini oluşturduğu için derste merkezi bir rol oynar. Ayrıca rasgele algoritmaların ve semi-definit programlamanın temellerini de gözden geçireceğiz.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5004 Computational Complexity 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5005 Graph Theory 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5006 Error-Correcting Codes 3+0+0 6
Lineer kodlar, ağırlıklar ve uzaklıklar, üreteç ve kontol matrisleri, dual kodlar, Hamming kodları, Reed Muller kodları, Golay kodları, sınırlar, sonlu cisimler, devirli kodlar, BCH ve Reed Solomon kodları, ağırlık dağılımları.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5008 Advanced Digital System Design 3+0+0 6
Örnek bir işlemcinin tasarımı yapılırken Verilog-HDL kullanılarak donanım programlama dili öğretilir. Tasarımların doğrulanması karmaşık sistemler için çok önemlidir. Her bir alt birim, ana sisteme entegre edilmeden önce simülasyon yoluyla Verilog-HDL kullanılarak doğrulanır. Piyasadan temin edilecek programlanabilir aygıtlar (FPGA) ve üreticilerin sağladığı yazılımlarla tasarımlar sentezlenir ve test edilir.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5010 Advanced Computer Architecture 3+0+0 6
Bilgisayar mimarisinin temel prensipleri. Bilgisayar mimarisinin organizasyonu ve tasarımı. Yüksek seviye dil ile yazılmış programların bilgisayar donanımı üzerinde çalıştırılması. SPIM simülatörünün kullanılması. Interrupt’lar, ISA ve performans ölçütleri. Tek döngülü veri yolu, pipeline, pipeline edilmiş veri yolu ve forwarding. Pipeline stalling’leri ve Intel Asm. SSE, MMX, önbellekler, sanal bellekler, paralel programlar ve OpenMP. IO, paylaşımlı bellekler ve komut seviyesi paralellik. Komut İşletim Planlama.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5011 Advanced Object Oriented Programming 3+0+0 6
Nesneye yönelik programlamanın temel kavramlarını tanıtmak. Sınıfları kullanarak yazılım tasarlamak. Yazılım geliştirirken kapsülleme, operatör yükleme ve kalıtım kullanabilme. Yazılımı uygulamak için STL'yi bilmek.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5012 Parallel Computing 3+0+0 6
Paralel hesaplama yöntemleri, algoritmalar ve paralel mimariler. Farklı mimariler için geliştirilmiş paralel programlama dillerinin örnek uygulamalar üzerinde gösterilmesi. Paralel programların performans ölçümlerinin yapılması ve analizi.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5014 Soft Computing and Metaheuristics 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5016 Computer Vision 3+0+0 6
Bilgisayarla görmeye giriş, Görüntü oluşumu, Görüntünün modellenmesi, Görüntü elde etme düzenleri, Yumuşatma, Ayrıt saptama, Ayrıt bağlama, Çok ölçekli yaklaşımlar, Yüzey kurma, Tonlamadan, Hareketten şekil elde etme, Zaman bilgisi ile görüntü analizi ve sorgulama modeli oluşturma.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5018 Service Oriented Architectures 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5020 Bioinformatic 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5021 Machine Learning 3+0+0 6
Bu kurs, hem denetimli hem de gözetimsiz öğrenme yaklaşımlarını kapsayan makine öğrenimi konusunda kapsamlı bir genel bakış sunar. Denetimli öğrenmeye odaklanarak başlar ve regresyon problemleri ve sınıflandırma problemleri, lojistik regresyon, K-En Yakın Komşu, karar ağaçları, dengesiz veri kümeleriyle başa çıkma, rastgele ormanlar ve çapraz doğrulama gibi teknikleri içerir. Kurs, etkili makine öğrenimi için esas olan keşifsel veri analizi ve veri ön işleme tekniklerine derinlemesine bir bakış sunar. Ardından, hiperparametre ayarlama, boyut azaltma ve denetimsiz öğrenme gibi ileri konulara ilerler. Özellikle artırma tekniklerini içeren ensemble öğrenme yöntemleri ele alınır ve perceptronlar ve çok katmanlı ağlar da dahil olmak üzere yapay sinir ağlarına derinlemesine bir çalışma yapılır. Kurs, öğrencilere edindikleri bilgileri gerçek dünya senaryolarına uygulama fırsatı sunan bir proje sunumu ile sona erer.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5022 Internet of Things 3+0+0 6
dersinin içeriği aşağıdaki temel konuları kapsar: Temel Elektronik ve Donanım Bilgisi: Programlama Dilleri: Nesnelerin İnterneti Protokolleri: Veri Toplama ve İşleme: Kablosuz İletişim Teknolojileri: Uygulama Geliştirme ve Platformlar: Güvenlik ve Gizlilik: Endüstriyel IoT ve Uygulamaları:
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5024 Advanced Software Engineering 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5025 Distributed Systems 3+0+0 6
Dağıtık Sistem genellikle bir bilgisayar ağının farklı işlem düğümlerine dağıtılmış mantıksal olarak ilişkili veri koleksiyonu olarak tanımlanır. Bağımsız bilgisayarların birleşmiş bir bilgisayar gibi kullanıcılara göründüğü bir sistemdir. Dağıtık bir sistemde, ağdaki bilgisayarların donanım veya yazılım bileşenleri sadece mesajlaşma yoluyla iletişim kurar ve eylemlerini koordine eder. Bu kursun ana temaları, süreç dağıtımı ve iletişimi, veri dağıtımı, zamanlama, eşzamanlılık, kaynak paylaşımı, senkronizasyon, adlandırma, soyutlama ve modülerlik, hata yönetimi, kazara ve kötü amaçlı zararlardan koruma, dağıtık programlama modelleri, dağıtık dosya sistemleri, sanallaştırma ve sorun çözmede enstrümantasyon, izleme ve hata ayıklama araçlarının kullanımını içerir. Yazılım sistemlerinin oluşturulması ve yönetimi, lisans düzeyindeki sistemler derslerinin temel bir hedefidir, bu nedenle öğrenciler büyük programlama projelerini tasarlayacak, uygulayacak ve hata ayıklama yapacaklardır.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5026 Wireless Adhoc Networks 3+0+0 6
Kablosuz Ad Hoc Ağlar kursu, kablosuz iletişim alanında derinlemesine bir yürüyüşe çıkacak. Ders, geçici ağların, yönlendirme algoritmalarının, taşıma protokollerinin, kablosuz internetin ve ağ güvenliğinin temel ilkeleri ve zorluklarıyla başlayacaktır. Kurs ilerledikçe Hizmet Kalitesi (QoS) hususları ve geçici ağlarda enerji yönetimi çözümleri hakkında bilgiler sunulacaktır. Araç özel ağları ve en son teknoloji de derste tartışılacaktır.
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
COE5027 Natural Language Process 3+0+0 6
Normal İfadeler, Metin Normalleştirme, Düzenleme Mesafesi, N-gram Dil Modelleri, Naive Bayes ve Duygu Sınıflandırması, Vektör Semantiği ve Katıştırmalar, Konuşma Bölümleri ve Adlandırılmış Varlıklar için Dizi Etiketleme, Dönüştürücüler ve Önceden Eğitilmiş Dil Modelleri, Makine Çevirisi, Soru Cevaplama ve Bilgi Alma , Chatbot'lar ve Diyalog Sistemleri, Otomatik Konuşma Tanıma ve Metin Okuma
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
CYS5003 Introductıon To Cryptography And Securıty Protocols 3+0+0 6
Kriptografinin genel kavramları, klasik kriptosistem ve kriptoanalizin temelleri, simetrik ve asimetrik kriptografi algoritmaları (OTP, DES, 3DES, AES, RC5, RSA), açık anahtar kriptografisi, kriptografik hash fonksiyonları, veri bütünlüğü ve mesaj kimlik doğrulaması, dijital imzalar, güvenli anahtar değişimi (Diffie-Hellman anahtar değişimi), kimlik doğrulama mekanizmaları, kimlik doğrulama protokolleri, güvenlik protokolü tasarımı, analiz ve doğrulama, erişim kontrolü ve yetkilendirme. Mevcut bazı uygulama katmanı güvenlik protokolleri (e-posta güvenliği gibi).
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
CYS5004 Advanced Cryptography 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
CYS5012 Cyber Securıty 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
CYS5013 Computer Network Securıty 3+0+0 6
Ders KoduDers Adı(T+U+L)AKTS
DATS5027 Machine Learning Applications in Business 1+2+ 6
1.İş bağlamında makine öğrenimi kavramlarına ve algoritmalarına genel bakış. 2. Veri ön işleme, özellik mühendisliği ve veri görselleştirme teknikleri. 3. İş dünyasında karar verme sürecinde regresyon ve sınıflandırma için denetimli öğrenme modelleri. 4. Müşteri segmentasyonu, pazar sepeti analizi ve anomali tespiti için denetimsiz öğrenme. 5. İş uygulamaları için makine öğrenimi modellerinin ve dağıtım stratejilerinin değerlendirilmesi.