Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans öğrencilerine ödev, proje, tez yazımı konularında akademik danışmanlık desteği vermekteyiz. Yüksek lisans öğrencilerine akademik destek vermekteyiz. Bilgisayar mühendisliği yüksek lisans tezli ve tezsiz ödev hazırlama, proje yapımı, tez desteği vermede destek olmaktayız.

 

  • Ders Programı
    Ders Listesi
    Lisansüstü Seminer
    İleri Yazılım Mühendisliği
    Yazılım Süreçleri
    İleri Algoritmalar
    Programlama Dillerinin Sözdizimi ve Anlamsallığı
    İleri Veritabanı Sistemleri
    Veri Madenciliği
    İleri İşletim Sistemleri
    İleri Ağ Programlama
    Bilgisayar Ağları Analizi ve Tasarımı
    İleri Bilgisayar Mimarileri
    Hata Toleranslı Hesaplama
    İleri Bilgisayar Grafiği
    İleri Yapay Zeka
    Örüntü Tanıma
    Bilgisayarla Görme
    Yapay Sinir Ağları
    Makina Öğrenmesi
    Görüntü İşleme
    Kriptografi
    Dönem Projesi
    – Bilgisayar Mühendisliğinden Özel Konular
    Yüksek Lisans Tezi
    Paralel ve Dağıtılmış Hesaplamada İleri Konular
    Bilgisayar Başarım Değerlendirmesi
    İleri Doğal Dil İşleme
    Bilgisayarla Ses İşleme
    CSE – Bilgisayar Mühendisliğinde Özel Çalışmalar

Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı

Ders Tanımları
Ders Kod Ders Adı
Lisansüstü Seminer (Graduate Seminar)
Lisansüstü öğrencilerinin, fakülte üyelerinin ve misafir konuşmacıların verdiği bilgisayar mühendisliği konularının sunumlarını içeren seminerler.
İleri Yazılım Mühendisliği (Advanced Software Engineering)
Yazılım mühendisliğinde program yapılandırılması ve doğrulanması, yazılım sınanması ve güvenilirliği.
Yazılım Süreçleri (Software Processes)
Yazılım süreci modelleri. Yazılım süreci değerlendirilmesi ve geliştirilmesi. Kişisel yazılım süreçleri. Yazılım süreci standartları. Yazılım mühendisliği standartları.Yazılım kalitesi standartları.
İleri Algoritmalar (Advanced Algorithms)
Bilgisayar ağlarında uygulamalar için ileri-düzey algoritmalar. Algoritmaların hesaplanabilirlikleri ve karmaşıklıkları. Çizge problemleri ve özellikleri. Eniyileme algoritmaları ve buluşsal programlama için tasarım yaklaşımları. Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Programlama Dillerinin Sözdizimi ve Anlamsallığı (Programming Languages Syntax and Semantic)
Gerekirci, işlevsel and mantık dillerinin sözdizimi ve anlamsallığı. Her örnek için soyut makinaların tanımı. Nesneye dayalı dillerde kalıtım kavramı. Patlamaya ve kullanıma hazır anlambilimine dayalı soyut yorumlar. Fonksiyonel, mantık ve nesne yönelimli programlama dilleri için derleyici tasarımı.
İleri Veritabanı Sistemleri (Advanced Database Systems)
Veri modelleme ve güncel veri modellerinin belli başlı konuları. Bağlantılı veri tabanlarında tasarım kuramı. Sorgulama eniyilemesi ve veri işleme dilleri. Eşgüdüm ve koruma.
Veri Madenciliği (Data Mining)
Veri toplama sınıflandırmasının incelenmesi, bağlanım, zaman serileri. Öngörü başarımını ölçme. Veri hazırlama, veri azaltma. Matematiksel çözümler, istatiksel yöntemler, uzaklık çözümleri, karar ağaçları, karar kuralları. Metin toplama. Durum çalışmaları.
İleri İşletim Sistemleri (Advanced Operating Systems)
Paralel ve dağıtılmış işletim sistemlerine giriş ve basit genel kavramlar. Eşzamanlama mekanizmaları. Kilitlenmeler. Süreçler arası iletişim. Dağıtılmış işletim sistemlerinin kuramsal temelleri. Çoklu işlemciler ve dağıtılmış işletim sistemleri için görev planlama. Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
İleri Ağ Programlama (Advanced Network Programming)
Ağ katmanlarına genel bakış. Ağ programlama konuları. Soket (socket) programlama, TLI programlama, RPC programlama, Web programlama dilleri (CGI, Perl, Java). Programlama projeleri.
Bilgisayar Ağları Analizi ve Tasarımı (Computer Network Analysis and Design)
Bilgisayar ağları analiz ve tasarımına giriş. Ağ trafik akışı modelleme. Ağlar için gecikme ve kayıp modelleri. Kuyruk ağları. Bilgisayar ağları için ölçümler ve benzetimler. Duruk ve devingen yöneltme algoritmaları. Ağ güvenirliliği analiz ve tasarımı. Kablosuz ağ tasarımı.
İleri Bilgisayar Mimarileri (Advanced Computer Architectures)
Von Neumann makinaları. Üst-düzey dilli makinanlar. Doğrudan çalışma makinaları. Veri akış makinaları. Yeniden yapılandırılabilir sistemler. Süper bilgisayarlar. VLSI’nın bilgisayar mimarisi üzerindeki etkisi.
Hata Toleranslı Hesaplama ( Fault Tolerant Computing)
Hata modellemesi. Mikroişlemci tabanlı sistemlerin sınanması ve sınanabilirlik için tasarlanması. Hata toleransı elde etmek için artıklık teknikleri. Güvenirlilik için modelleme ve analizler. Yazılım sınama stratejileri, yazılım güvenilirliği sağlanması.
İleri Bilgisayar Grafiği (Advanced Computer Graphics)
Grafik sistemlerine genel bakış. Görüntü modelleme, örnekleme ve nicemleme. Görüntü elde etmekte kullanılan donanımlar. D model oluşturma. Eğri, yüzey ve cisim modelleme teknikleri. İmge oluşturma teknikleri: ışın izleme, hacimsel imge oluşturma, yordamsal dokular, ışınım. Işık ve aydınlanma modelleri. Doku ve ortam eşlemeleri.
İleri Yapay Zeka (Advanced Artificial Intelligence)
Yapay zeka konusunda genel problem çözme yöntemlerine bakış. Arama yöntemleri. Üretim sistemleri. Oyunlar ve buluşsal yöntemler . Bilgi gösterimi. Yapay zeka programlama dilleri. Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Örüntü Tanıma (Pattern Recognition)
Bayes karar verme kuramı. Parametrik ve parametrik olmayan yöntemler. Doğrusal ayırıcı işlevler. Yapay sinir ağlarında öğrenmeye dayalı yüksek mertebeli ayırıcılar. Gözetimli öğrenme ve kümeleme işlemleri. Durum çalışması: görme.
Bilgisayarla Görme (Computer Vision)
Görüntü oluşturma. Erken işleme: alt düzey görme ve öznitelik çıkarma. Sınır tanıma. Bölge büyütme. Doku. Hareket. İki boyutlu ve üç boyutlu gösterim. Üst düzey görme: öğrenme ve eşleştirme.
Yapay Sinir Ağları ( Artificial Neural Networks)
Ussal bilime giriş. Paralel, dağıtık problemler. Kısıt sağlanması. Hopfield modeli. Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme. Tekli ve çoklu-katman algılayıcıları. Duruk ve dinamik ağ mimarisi. Parametrik ve parametrik olmayan istatiksel yöntemler ile sinir yaklaşımlarının karşılaştırılması. Sinir ağları uygulamaları.
Makina Öğrenmesi (Machine Learning)
Makina öğrenmesinin önemli noktaları. Tümevarım yöntembilimi ve kuramı. Örnek tabanlı öğrenme. Genetik algoritmalar, genetik tabanlı makina öğrenmesi, sınıflandıran sistemler. Öğrenebilen karar ağaçları. Açıklama tabanlı öğrenme. Keşif sistemleri. Öğrenebilen problem çözme stratejileri. Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Görüntü İşleme (Image Processing)
Bir görüntünün matematiksel modellenmesi. Bir görüntünün frekans görüngesi. Bir görüntünün örneklenmesi, örnekleme frekansı üzerindeki koşullar. İki boyutlu işaretlerde ayrılabilirlik. Bir görüntüdeki dönemlilik kavramı. Bir görüntünün Fourier serisine açılımı. Bir görüntünün harmoniklerinden elde edilmesi. İki boyutlu Fourier dönüşümü, ayrılabilir görüntülerin Fourier dönüşümü. z- dönüşümü ve aktarım işlevi. Bir görüntüye uygulanan doğrusal işlemler: evrişim, maskeleme ve dürtü yanıtı. İki boyutlu FIR ve IIR süzgeçleri. Görüntü iyileştirme yöntemleri. Görüntü bölütleme. Görüntü onarımı, görüntü sıkıştırma. Hücresel sinir ağları ve onların iki boyutlu süzgeç uygulamaları. Tanıma ve yorumlama.
Kriptografi (Cryptography)
Kriptografiye giriş, klasik şifreler, blok şifreler, DES, AES, çalışma modları, kayan şifreler, PRNG, LFSR, rastgelelik testleri, açık anahtar sistemler, RSA, DH, dijital imza, kimlik doğrulama protokolleri, anahtar değişimi, özet fonksiyonları, eliptik eğrile. Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Dönem Projesi (Term Project)
Bir bilgisayar bilimleri ya da bilgisayar mühendisliği konusunun bir öğretim üyesinin gözetiminde tezsiz yüksek lisans programındaki öğrenciler tarafından ayrıntılı incelenmesi.
– Bilgisayar Mühendisliğinden Özel Konular (Special Topics in Computer Engineering)
Bilgisayar mühendisliği alanındaki güncel teknolojik ya da kuramsal gelişmeler arasından seçilmiş özel konuların çalışılması.
Yüksek Lisans Tezi (M.S. Thesis)
Tezli yüksek lisans programındaki öğrenciler tarafından akademik danışmanları gözetiminde bir Yüksek Lisans Tezi’nin hazırlanması.
Paralel ve Dağıtılmış Hesaplamada İleri Konular 
(Advanced Topics in Parallel and Distributed Computing)
Biyobilişim, hesaplamalı fizik ve diğer disiplinlerdeki hesaplamalar için paralel yöntemler. Paralel algoritmalar. Dağıtılmış hesaplama konuları. Paralel and dağıtık hesaplama mimarileri.
Bilgisayar Başarım Değerlendirmesi (Computer Performance Evaluation)
Bilgisayar performansı ölçüm ve değerlendirmelerine giriş. İş süreci modelleri. Kuyruk kuramı. Benzetim teknikleri, sistem analiz teknikleri, CPU (merkezi işlemi birimi) başarım kestirimi, programlanmış ölçüm teknikleri.
İleri Doğal Dil İşleme (Advanced Natural Language Processing)
Doğal dil işleme seviyeleri: morfolojik, yapısal ve anlamsal analizler. Dönüşümlü dilbilgisi. Eke dayalı dilbilgisi ve seviyeli gösterim ve işleme. Anlam ve yorumlama. Uygulama alanları: akıllı arayüzler, metin işleme yardımcıları, makina ile çeviri, doğal dil anlama. Geçiş ağları ve ATN parçalama. Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Bilgisayarla Ses İşleme (Computer Speech Processing)
İnsan-makina iletişimi. Ses modelleri ve gösterimi. Ses sentezi. Ses kodlama. Ses tanıma. Dinamik zaman bükülümü ve gizli Markow modelleri. Ses işleme için sinir ağları. Ses iyileştirme.
– Bilgisayar Mühendisliğinde Özel Çalışmalar  (Special Studies in Computer Engineering)
Bilgisayar mühendisliğindeki güncel araştırma konularının bir fakülte üyesi gözetiminde doktora öğrencilerince incelenmesi ve seçilen konunun sunumu.

Bu yazıyı lütfen paylaşır mısınız?
Share