Bilgisayar ve istatistik tekniklerinin veri işleme uyarlaması ve uygulanması. Kodlama hazırlığı, veri toplama (bilgisayarlı olan ve olmayan), eleme, özetleme, tablolama ve analiz, olasılık ve şans değişkenleri, istatistiksel tahminleme ve hipotez kontrolları, sayımla elde edilen verilerin analizi. Doğrusal modeller (regresyon, korelasyon, varyans analizi).

Giriş, Sistem kavramı, Sistem Modelleme, Monte Carlo tekniği, Sistem Girdi değişkenlerinin tanımlanması ve seçilmesi, şans sayıları türetimi ve incelenmesi, şans değişkenleri türetilmesi, ayrık sistem benzetimi, ayrık sistem benzetim yazılımları.

Hastane bilgi sistemlerinin analiz ve tasarımı. Biyolojik modelleme ve tıbbi görüntü işleme algoritmalarının matematiksel, fiziksel ve fizyolojik temelleri. Beyin, kalp, sinir sistemi ve duyu organları gibi organların bilgisayarda modellemesine ilişkin konular.

Doğrusal programlama, doğrusal olmayan programlama, sınama-yanılma yöntemleri ve dinamik programlama tanıtılarak özellikle optimal denetim problemlerine uygulanacak. Dinamik programlama yaklaşımından kesikli ve sürekli optimal düzenleyiciler türetilecek. Doğrusal gözlemci ve ayırma teoremleri geri beslemeli denetleyici uygulamaları için geliştirecek.

Bilgisayar ağları, kablosuz ağlar, OSI katmanları, Internet modeli, TCP-UDP/IP, kablosuz TCP, mobil IP, Ipv6, tıkanma kontrolü, servis kalitesi hizmetleri, “multicast” yönlendirme, gerçek-zamanlı haberleşme için destekler ve protokoller, ağ güvenliği, gelecek kuşak ağlar.

Bu ders biyometrik tanıma ve kimlik doğrulama yöntem ve sistemlerini konu alır. Ders içeriğinde biyometrik tanımanın geçmişten günümüze gelişimi, biyometrik tanıma sistemlerinin temel çalışma prensipleri ve temel yüz ve parmak izi tanıma algoritmaları yer almaktadır.

Bu ders fotoğraf, uzaktan algılama, tarayıcılar gibi yollarla elde edilmiş görüntüleri işlemek ve zenginleştirmek için gerekli konuları kapsar. Transformasyon teknikleri, kayıtlar ve ayırım fonksiyonlarını içerir.

Bu ders bilgisayarlı görü teknikleriyle imge ve videolarda nesnelerin ve kameraların konumlarının bulunması ve takip edilmesini konu alır. Ders içeriği takip edilecek nesne ve sahnenin modellenmesi için gerekli matematiksel teoriyi ve kullanılan algoritmaları da kapsar.

Bu ders, tiplere ait metodları ortaya koyarak başlayacaktır. Ardından çarpıklık oranı kuramı ele alınacaktır. Ayrıca çok sayıda-kullanıcı kanalları ve rastgele parametreli kanallar işlenecektir. Son olarak ilintili kaynak kodlaması kavramı verilecektir.

Bu ders farklı biçimsel hesaplama modellerini ortaya koyarak başlayacaktır. Sonrasında Church-Turing tezi ele alınacaktır. Ayrıca karar verilebilirlik ve indirgenebilirlik konuları işlenecektir. Son olarak, karmaşıklık ve ilgili kavramlar hakkında ayrıntılı bilgi verilecektir.

Bu ders derleyici tasarımının teorisi ve uygulaması üzerine odaklanmaktadır. Tarama ve çözümleme konuları işlenecektir. Ayrıca semantik analiz de ele alınacaktır.

Temeller, Kongruans, Denklem ve Üstler İçin Algoritmalar, Euler’in Φ Fonksiyonu ve Kodlanması, İkinci Derece Kongruanslar, Asal Sayılar, Kuadratik Kalanlar, Sürekli Kesirler, Asal Sayı Testi Algoritmaları, Büyük Asal Sayı Bulma, Eliptik Eğriler, Faktörizasyon Algoritmaları, Tamsayı Faktörizasyonunda Üstel Metotlar İçin Algoritmalar, Subeksponansiyel Faktörizasyon Algoritmaları, Ayrık Logaritma Hesaplamaları.

Bilgisayar Bilimlerinin ileri konularından seçilen çeşitli konular seminer ortamında kapsanacaktır.

Yeni programlama dilleri tasarlamak ve geliştirmek, modern programlama dillerinin var olan özelliklerini incelemek ve kavramak, programlama dili tasarım kararlarının gerçekleştirimler üzerindeki etkisini anlamak.

Gödel karar verilemezlik teoremi, hesaplanabilirlik, oyun kuramı üzerine görüşler, bilgi kuramı temelleri, çizgeler, bilgisayar ağları, kriptografide yeni yönelimler, Antikythera mekanizması, “declarative” programlama, ilişkisel veritabanı modeli, makineler ve zeka, hesaplama karmaşıklığı.

Deneysel bilgisayar bilimleri. Temel bilimsel araştırma metodolojisi. Araştırma soruları ve deneysel sorular. Deneysel değerlendirme. Bilim etiği. Bilgisayar muhendisliginin sosyal boyutunu ve modern dünyadaki yerini konumlandırmak. Mahremiyet ve bilgisayar güvenilirliği konularının teorisi ve pratiği. Etik teorilerin irdelenmesi ve bilgisayar alanındaki uygulama alanları.

İşletim sistemleri, süreç senkkronizasyonu, dağıtık sistemler iletişimi, dağıtık sistemlerde senkronizasyon, dağıtık algoritmalar, dağıtık sistemlerde statik ve dinamik iş dağıtımı, grup iletişimi, hata toleransı, dağıtık gerçek-zamanlı sistemler.

Gömülü sistemler, bilgisayar mühendisliğindeki rolü; özel ve genel amaçlı mikroişlemci tasarımı, mikrodenetleyiciler, gömülü yazılım; gerçek-zamanlı sistemler, planlama ve zamanlama problemleri; test ve performans; güvenilirlik; tasarım metodolojileri, yazılım geliştirme ortamları; süreklilik ve güncelleme problemleri; uygulamaya özel entegre devre tasarımına giriş, VHDL.

Gerçek-Zamanlı yazılım tasarımı konuları, gerçek-zamanlı işletim sistemleri, gerçek-zamanlı görev planlama algoritmaları, yazılım spesifikasyonlarında kullanılan formal metotlar, zaman otomatlarını kullanarak modelleme ve doğrulama, yazılım tasarımı, programlama dilleri, test, performans çözümlemesi ve eniyilemesi, belgeleme, yazılımın yeniden kullanımı, hataya dayanıklılık.

Mikroişlemci tasarımının temelleri, komut seti mimarisi, “pipelining”, ileri bellek hiyerarşilerinin tasarımı, “multithreading”, proses seviyesinde ve komut seviyesinde parallelleştirme, işlemciler arası haberleşme modelleri, çoklu işemciler, gelecekte beklenen gelişmeler.

Yapay us yaklaşımları; yüksek düzenli mantık; tasarlama; uzman dizgeler; yapay us dizgelerin çevresi; yapay us dizgelerde esnek hesaplama; simgesel olmayan öğrenme; doğal dil işleme; akıllı aracı; çoklu aracı dizgesi; anlamsal örgü; robot bilimi.

Uzman sistem geliştirilmesindeki çeşitli tekniklere giriş. Bilgi tanıtma yöntemleri, üretim sistemleri, yorum yöntemleri, belirsizlik ve ipucu kombinasyonları, uzman sistem mimarisi ve kontrolu, bilgi edinme, uzman sistem programlama dilleri, çeşitli durum analizleri.

Çizgesel Olasılık Modelleri. Bayes Çıkarsaması. Bayes Ağları. Bayes Ağlarında Öğrenme. Bilgi Mühendisliği. Zamansal Modeller. Dinamik Bayes Ağlarında Çıkarsama. Markov Karar Verme Süreçleri.

İlişkisel kuramı ve uzantıları: ilişkisel hesap, ilişkisel cebir, üst dereceli normal biçimler; ileri veri taban yönetim dizge kavramları: bütünlük, kurtulma, koşul zamanlı, güvenlik, sorgu eniyileştirme; nesneye dayalı veritabanları; dağıtık veri tabanları, ilgili uygulamalar ve tutanaklar: veri çoklama, veri parçalama, eşgüdümleme, yük dağılımı; koşut veritabanları; çıkarsamalı veritabanları; birleştirilmiş veritabanları ve türdeş/türdeş olmayan.

Bilgi keşfi ve veri madenciliği, veri ambarcılığı, veri hazırlama ve veri madenciliği ilkelleri, kavram tanımlama, ilişki kuralları madenciliği, sınıflandırma ve tahminleme, küme analizi, web madenciliği, veri madenciliği uygulamaları.

Bu ders düzensiz yapıda bilgi içeren belge koleksiyonlarında arama yapılmasını sağlayan bilgi erişim sistemlerinin bileşenleri ile ilgili konuları kapsar. Hem metin hem de resim ve video gibi zengin içerik taşıyan belge koleksiyonlarında bilgi erişimi ders içeriğinde yer almaktadır.

Bu ders yazılım mühendisliği kavramını ortaya koyarak başlayacaktır. Ardından yazılım geliştirme süreci anlatılacaktır. Ders kapsamında yazılım gereksinimleri, yazılım spesifikasyonu, yazılım analizi ve biçimsel analiz konuları işlenecektir. Ayrıca kalite yönetimi, ürün metrikleri, süreç metrikleri, COTS ve yazılım psikolojisi konuları da ele alınacaktır.

Yazılım sınamanın temelleri, yazılım sınama süreci ve sürekli kalite arttırımı, sonlu durum modelleri ile sınama olgularının oluşturulması, beyaz kutu ve siyah kutu yaklaşımları ile sınama yeterliliği değerlendirmesi, model temelli yazılım sınama.

Veri güvenliği ile ilgili kavramlar ve uygulamalar, risk ve zayıflıkların analizi, politika oluşturma, kontrol ve koruma metotları, veritabanı güvenliği, kimlik denetleme teknolojileri, hukuk ve mahremiyet gibi konular ders kapsamında incelenecektir.

İnternet güvenliğine giriş, Temel şifreleme teknikleri, TCP/IP güvenliği, Elektronik posta güvenliği, Web güvenliği, Ağ yönetim güvenliği, Güvenlik duvarları, Saldırı tespit sistemleri, İnternet güvenlik yönetim araçları.

Güvenli veritabanları ve güvenli yazılım uygulamaları konuları, geliştirim yöntemleri ve araştırma alanları. Veritabanları ve yazılımlar için güvenlik modelleri, temelleri ve pratikleri.

Strateji, Güvenlik, Ulusal/Uluslararası Kripto Strateji ve Politikası, Kripto Cihazları İthalat/İhracat Rejimleri, Bilgi Yönetimi ve Politikası Geliştirme, Bilgi Sistemleri Stratejisi/Güvenliği Standart ve Politikaları, Bilgisayar Güvenliği Acil Durum Kurumları (CERTs), Süreklilik Planlaması, Beklenmeyen Durum ve Sonrası Standart ve Politikalarının Belirlenmesi, Organizasyonlar, NGO-Think Tanks, Bilgi Sistemleri ve Açık Kaynak İstihbaratı, Strateji/Politika Belirleyici Yazılımlar-Simülatörler, Elektronik Ticaret, Onay Kurumları, Elektronik Noter, Elektronik Para.

Kavramlar, Terminoloji, Komuta-Kontrol-İletişim-Bilgisayar ve İstihbarat ( Command-Control-Communications-Computers and Intelligence – C⁴I ) Yapısı, Hedefler ve Tehditler, Siber Uzayda Saldırı ve Önlemler, Ekonomik – Psikolojik ve İstihbarat Savaşları, Bilgi Savaşları Stratejisi, Siber Uzayda İstihbarat ve İstihbarata Karşı Koyma, Siber Terörizm.

Doktora derecesi için araştırma yönetimi programı, öğrenci ve fakülte üyesi arasında ayarlanmış. Tez araştırmasını veya tezin yazımını başlamasının ikinci döneminden itibaren her dönem öğrenciler bu dersi alır.

Bu ders, imgelerden 3 boyutlu bilgi (özellikle şekil) çıkarımı ile ilgili algoritma ve uygulamaları kapsar. Öncelikle kamera modeli ve kalibrasyonu, 2B ve 3B projektif geometri ve ilgi noktası çıkarımı konuları işlenir. Ardından, tek imgeden geriçatım, hareketten yapı çıkarımı, siluetlerden şekil çıkarımı gibi edilgen 3B geriçatım teknikleri görülür. Ayrıca, doğrudan 3B veri elde eden aktif algılama teknikleri (uçuş süresi kameralar, yapısal ışık, lazer tarayıcılar) de işlenir.

Ders içeriğinde paralel ve seri algoritmaların karmaşıklık analizlerinin öğretilmesi ve tasarım kuram ve modellerinin çalışılıp, kritik değerlendirmelerinin yapılabilir bir seviyeye öğrencilerin getirilmesi bulunmaktadır.

Bu ders kapsamında öğrenciler kategori kuramının ispat tekniklerinde kullanımını öğrenecek ve bilgisayar bilimlerinde sunulan araştırmaları değerlendirme ve bilimsel olarak kendi araştırma sonuçlarını sunabilecek bir temel bilgi ve deneyim altyapısına sahip olacaklardır.

Bilimsel araştırmaya giriş, Bilimsel araştırma süreç modelleri, Entellektüel buluş, Bilimsel araştırma yöntemleri, Bilgisayar Bilimlerinde Bilimsel Araştırıcılar, Bilimsel araştırma yazıları okuma yöntemleri, Bilimsel araştırma yazılarının yapısı, Literatür tarama yöntemleri, Bibliyografi ve atıflar, Bilimsel araştırma sunumları, Bilimsel araştırma proje önerileri, Bilimsel araştırma proje planlama, Risk yönetimi, Yasal, sosyal ve etik konuları.

İnsan beyni; ussal kavramlar, örneklemeler ve yapılar; ussal kavramlar için matematiksel örneklemeler; bilinç evrimin örneklenmesi; iş birlikçi us; ussal makinalar.

Bayes ağları; kargaşa kuramı; akıllı davranışlar; karma yapma ve karma düzenler.

Bu ders veri tümlemedeki sistem, mantık ve sosyal farklılıklar gibi zorlukları ortaya koyarak başlayacaktır. Ders ardından türdeş olmamaya çözüm olan diller, otomatik şema eşleştirme teknikleri, türdeş olmayan sistemlerde sorgu işleme ve veri tümleme için kullanılan mimariler gibi temel konuları ele alacaktır. Son olarak, ticari sistemlerde bu konuda gelinen nokta ve very uzayları tartışılacaktır.

Bu alanda önerilen yöntemler, basit, zaman ve bellek etkin sezgisel tekniklerden, hesaplama karmaşıklığı yüksek, gizlemeyi kesin yapan algoritmalara kadar varan geniş bir yelpazede yeralmaktadır.

Biçimsel Yöntemlere Giriş, Önerme ve Betimleme Mantıkları, Program Doğrulama, CSP süreç algebrası, Protokol Doğrulama, Model Denetimi, Otomata ile Sistem Modelleme, Zamansal Mantık ile Sistem Özellikleri Tanımlama, Model Denetimi Algoritmaları, Sembolik Model Denetimi, Soyutlama Yöntemleri, SPIN Model Denetim Aracı.

Asimetrik kripto sistemlere ilişkin temel matematik konuları ve uygulama koşul ve prensipleri değerlendirilecektir. Dönem sonunda öğrencilerin güvenlik problemini analiz ederek, en uygun protokolü seçme ve uygulayabilme yeterliliğinde olması için çalışmalar kuramsal ve uygulamalı olarak yürütülecektir.

Ders içeriğinde kriptosistem türleri ve bu kriptosistemlere yönelik, kriptanaliz yöntemleri incelenecektir.

Ders içeriğinde kriptosistem türleri ve bu kriptosistemlere yönelik, kriptanaliz yöntemleri incelenecektir.

Bu dersin amacı, öğrencilerin literatür taraması yaparak bilgi toplamasını ve topladığı bilgiyi raporlayarak seminer olarak sunabilmesini sağlamaktır. Ayrıca öğrencinin, sunum teknikleri, sunum formatı ve içeriği hakkında bilgi sahibi olması amaçlanmaktadır. Ders, öğrencinin danışmanının gözetiminde çalışmak istediği konuya yönelik olarak literatür çalışması, veri derleme, analiz etme ve sonuçları raporlayarak sunmayı kapsayan faaliyetlerden oluşur.