Temel bilgisayar bilgileri: Bilgisayar tarihçesi, terimler, sistem bileşenleri ve işlemleri, bilgisayar mimarisi, veri depolama, bilgisayar ağları ve internet, yazılım mühendisliği, problem çözme ve algoritma geliştirme, veri yapıları, bilgisayarların uygulama alanları.

Dersin Amacı:

1. Bilgisayar bilimi hakkında ortak anlayış geliştirmek,

2. Problemi tanımlama, analiz etme ve çözme yeteneklerini geliştirmek,

3. Algoritmik düşünce yapısını ve algoritma tasarımını iyi seviyede öğretmek,

4. Bilgisayar mimarisi, programlama dilleri, veri depolama, yazılım mühendisliği ve bilgisayar ağları konularında temel bilgiler edindirmek,

5. Bilgisayarın uygulama alanlarını öğretmek

Kaynakça:

J. G. Brookshear. Computer Science An Overview. 7th Ed. 2002. Addison-Wesley. ,G. Michael Scneider, Judith L. Gersting. (1995). An Invitation to Computer Science. 1st Ed. West Publishing Company, USA. ,George Beekman, Micheal J. Quinn. (2005). Computer Confluence. 7th Ed. Prentice Hall.

Notlandırma:

Vize: %25

Ödev: %20

Araştırma Sunumu: %20

Final: %35

Veri, veri yapıları ve veri tiplerinin temel kavramları: dizinler, katarlar, doğrusal yapılar, sıralı arama ve sıralama teknikleri, yığınlar, kuyruklar, imleçler, bağlaçlı listeler. M-way arama teknikleri and B-tree’ler.

Dersin Amacı

Öğrencilerin veri yapıları ve algoritmalar konusundaki yetilerini arttırmak, Öğrencilerin programlama becerilerini geliştirmek.

Kaynakça

Data Structures and Abstractions with Java, F.M. Carrano and T.M. Henry, 4th ed., Pearson, 2016.
Goodrich, M. T., Tamassia, R., & Goldwasser, M. H. (2013). Data structures and algorithms in Python. John Wiley & Sons Ltd.

Öğrenim Çıktıları:

1. Soyut veri yapılarını kullanabilme ve tasarlayabilme.
2. Dizi ve bağlı veri yapılarını gerçekleştirebilme.
3. Özyineli veri yapıları ve algoritmaları tasarlayıp analiz edebilme.
4. Arama için kullanılan veri yapıları ve algoritmaları gerçekleştirebilme ve kullanabilme.

Notlandırma:

• Ara Sınav %25
• Ödev %25
• Final Sınavı  %40
• Quiz %10

Teslimler: Proje, Rapor

Bilgisayar programlamanın temelleri: sıralama, karar verme, tekrarlama, sentaks, derleme, hata ayıklama, bakım, prosedürler, parametreler, diziler, nesne, yukarıda aşağıya yapılandırılmış tasarım. Algoritmik terminolojinin ve algoritmaların temel konseptleri.

Dersin Amacı

Öğrencilere sıralama, karar verme, tekrarlama, derleme, sınama, bakım, prosedürler, parametreler, diziler, nesneler gibi bilgisayar programlamanın temellerini vermek ve algoritma terminolojileriyle algoritma çalışmalarının temel kavramlarını tanıtmak.

Öğrenim Çıktıları:

1. Basit problemlere algoritmik çözümler üretebilme.
2. Programlamanın temel unsurlarını açıklayabilme ve kullanabilme.
3. Karar yapılarını tasarlayabilme ve uygulayabilme.
4. Tekrar yapılarını tasarlayabilme ve uygulayabilme.
5. Bilgisayar programlarını izleyebilme ve inceleyebilme.
6. Fonksiyon tasarlayabilme, tanımlayabilme ve kullanabilme.
7. Problem çözmede özyineleme yaklaşımını kullanabilme.
8. Sınıf tasarlayabilme, tanımlayabilme ve kullanabilme.

Kaynakça:

“Starting Out with Python,” Tony Gaddis
“The Practice of Computing Using Python,” Punch & Enbody, Global Ed.

“Python How to Program,” Deitel & Deitel

“Think Python: How to Think Like a Computer Scientist” by Allen B

Teslimler:
Ödev-1 Notlandırma: Var
Ödev-2 Notlandırma: Var
Ödev-3 Notlandırma: Var
Ödev-4 Notlandırma: Var

Notlandırma:
Ara sınavlar: %20 * 2

Final sınavı: %30

Ödevler: %5 * 4

Kısa Sınavlar: %1 * 10

Ön Koşullar: Ders için ön koşul yoktur.

Tamamlayıcı Dersler: Proglamlamaya giriş dersi olduğu için herhangi bir tamamlayıcı derse ihtiyaç yoktur.

Mantık, önermeler ve ispat yöntemleri. Kümeler. Fonksiyonlar, seriler ve toplamlar. Algoritmalar ve karmaşıklık analizi. Sayılar ve bölünebilme. Matrisler. Tümevarım, iterasyon ve özyineleme. Olasılık teorisi. Sayma teknikleri. Çizgeler ve ağaçlar.

Dersin Amacı

1.Problem araştırma ve çözme strateji, teknik ve araçlarını öğretmek
2.Mantıksal ve matematiksel düşünme yeteneğini kazandırmak
3.Bilgisayar biliminde gereksinim duyulacak matematiksel notasyon ve ortak ayrık matematik kavramları konusunda aşinalık oluşturmak
4.Soyut problemlere getirilen algoritmik çözümleri sunmak suretiyle algoritmik düşünme becerisini geliştirmek

Kaynakça

Zeitz, Paul; 1999; “The Art and Craft of Problem Solving”; John Wiley & Sons, Inc. ,Rosen, Kenneth H.; 2007; “Discrete Mathematics and its Applications”; 6th Ed.; McGraw-Hill ,Stein, Clifford, Drysdale, Robert L., Bogart, Kenneth; 2011; “Discrete Mathematics for Computer Scientists”; Pearson

Öğrenme Çıktıları:

1. Farklı ayrık yapıları karşılaştırabilme ve kullanabilme

2. Problemleri analiz edebilme, uygun çözüm yollarını belirleyebilme

3. Soyutlama yeteneği gösterebilme

Notlandırma

Vize 25%

Kısa Sınav 15%

Ödev 30%

Final 30%

Kontrol Yapıları, Sınıflar ve metotlar, Kalıtım, Çokbiçimlilik, Arayüzler, Ayrıksı Durum Kotarımı, Akışlar ve Dosya G/Ç, Özyineleme, Dinamik Veri Yapıları.

Dersin Amacı

Nesne tabanlı programlama yeteneğini kazandırmak

Nesne tabanlı yazılım tasarımını başlangıç seviyesinde öğretmek

Temel algoritmaların ve veri yapılarının nesne tabanlı kodlanmasını öğretmek

Java API tanımı ve kullanımı orta seviyede öğretmek

Simülasyon programlama için gerekli yetenekleri kazandırmak.

Kaynakça

Walter Savitch; 2012; “Java: An Introduction to Problem Solving and Programming”; 6th Ed.; Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall; ISBN 0-273-75142-5 ,Deitel&Deitel; “Java How to Program”; 9th Ed.; Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall; ISBN 0-273-75976-0

Öğrenme Çıktıları:

Bu dersi tamamladığında öğrenci :

1. Veri yapılarının nesneye dayalı bir biçimde kullanımını uygulama
2. Problem çözümü için algoritmaların nensneye dayalı bir biçimde tasarlanması
3. Farklı yazılım geliştirme yaklaşımlarını bilme ve karşılaştırma
4. Problemleri analiz etme, çözüm geliştirme ve gerçekleştirme
5. Soyutlama yeteneğini nesneye dayalı programlama alanında kullanma
6. Bilgisayar mühendisliği yöntemleri ile gerçek dünya problemlerini çözmek

Notlandırma

Vize 25%

Kısa Sınav 20%

Ödev 20%

Final 35%

Bu derste, programlama dillerinin temel kavramları ve farklı programlama paradigmaları ele alınacaktır. Öğrenciler, aşağıdaki konularda bilgi sahibi olacaklardır: Programlama Dillerine Giriş: Programlama dillerinin tarihçesi, çeşitleri ve temel özellikleri. Programlama Dili Söz Dizimi: Programlama dilinin yapısı, söz dizimi kuralları ve dilin yapısal unsurları. İsimler, Kapsamlar ve Bağlamalar: Değişkenler, fonksiyonlar ve diğer yapılar arasındaki ilişkiler, kapsam kavramları ve bağlamaların nasıl çalıştığı. Kontrol Akışı: Koşullu ifadeler, döngüler ve kontrol yapıları ile program akışının yönetimi. Fonksiyonel Diller (Scheme’e Giriş): Fonksiyonel programlama paradigması, fonksiyonel dillerin özellikleri ve Scheme diline giriş. Veri Türleri: Veri türlerinin tanımlanması, temel veri yapıları ve türler arası dönüşümler. Alt Programlar ve Kontrol Soyutlaması: Alt programlar, fonksiyonlar ve prosedürlerin kullanımı, kontrol soyutlaması. Mantıksal Diller (Prolog’a Giriş): Mantıksal programlama paradigması, Prolog dilinin temelleri ve uygulama örnekleri. Veri Soyutlama ve Nesne Yönelimi: Nesne yönelimli programlama, sınıflar, nesneler, miras ve soyutlama. Ders boyunca, öğrencilere çeşitli programlama dillerinin pratikte nasıl kullanıldığı ve farklı paradigmalara ait dillerin karşılaştırılması konusunda bilgiler sunulacaktır. Ayrıca, her dilin derleme ve çalıştırma aşamaları, yüksek seviyeli fonksiyonların yazılması gibi temel programlama becerileri geliştirilecektir.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere farklı programlama paradigmalarına ait dillerin temellerini öğretmektir. Öğrenciler, programlama dilleri bağlamında sözdizimi, kapsam ve bağlam kavramlarını anlayabilecek ve bu kavramlara uygun şekilde programlama yapabileceklerdir. Ayrıca, fonksiyonel diller ve mantıksal diller gibi çeşitli paradigmalar hakkında bilgi sahibi olacak ve bu dillerle ilgili temel kavramları uygulamalı olarak öğrenebileceklerdir. Dersin sonunda, öğrenciler yeni bir programlama dilini kolaylıkla öğrenebilme ve yüksek seviyeli fonksiyonlar yazabilme becerisi kazanacaklardır.

Dersin Kitabı / Önerilen Kaynaklar

• M. L. Scott, Programming Language Pragmatics (4th Edition), Morgan Kaufmann, 2016.
• R. W. Sebesta, Concepts of programming languages (11th Edition), Pearson, 2016.

Öğrenme Çıktıları
1. Farklı programlama paradigmalarına ait dilleri kullanabilme.
2. Yeni bir programlama dilini kolaylıkla kullanabilme yeteneğini gösterebilme.
3. Bir programın derleme ve çalıştırma aşamalarını açıklayabilme.
4. Yüksek seviyeli fonksiyonlar yazabilme.

Değerlendirme

Vize 40%

Ödev 20%

Final 40%

Soyut automata, ağırlık olarak sonlu durum makineleri; push-down automata; ve Turing makineleri. Formal diller, özellikle içerik-bağımsız diller. Automata ve diller arasındaki ilişkiler. Hesaplanabilirlik ve çözülebilirlik.

Dersin Amacı

Matematiksel ispat işleyişini öğretmek.

Otomata, biçimsel diller ve Turing makineleri kavramlarını öğretmek.

Bilgisayarın yaratılmasındaki teorik temelleri vermek suretiyle makinenin yeteneklerinin sınırlarının anlaşılmasını sağlamak.

Kaynakça

Lewis, H. R., & Papadimitriou, C. H. (1998). Elements of the Theory of Computation. ACM SIGACT News, 29(3), 62-78.
Sipser, M. (1996). Introduction to the Theory of Computation. ACM Sigact News, 27(1), 27-29.

Öğrenme Çıktıları

1. Dil tanımlarını sınıflandırabilme.
2. Problemleri analiz edebilme, uygun gösterim şekilleri belirleyebilme.
3. Soyutlama yeteneği gösterebilme.
4. Bilgisayar bilimlerindeki bazı zor problemleri tanıyabilme.

Notlandırma

Vize 35%

Final 45%

Ödev 20%

Dersin içeriğinde bilgisayar mimarisini anlamak ve tasarlamak için gerekli olan temel bilgi, kavram ve deneyimler öğrenciye kazandırılır. İçerikte; boolean cebir, mantık kapıları, çok seviyeli mantık kapıları, kombinasyonel aritmetik ve mantık sistemleri, sıralı mantık, registerlar ve sayaçlar, bellek birimleri ve programlanabilir mantıkla problem çözme gibi kuramsal ve deneysel çalışmalar bulunur. Öğrencinin mantık ve aritmetik devre tasarımını kuramsal olarak yapabilme, sınama ve laboratuvar ortamında uygulama yeteneği geliştirilir.

Dersin Amacı

Bilgisayar mimarisine giriş. Sayı sistemleri. Bool Cebiri. Mantık kapıları ve flip-floplar. Kombinasyonel ve sıralı devre tasarımı. Dizgeler, sayaçlar. Bus Transferi. RAM, ROM üniteleri. Komut işletimi ve devresel kontrol.

Öğrenme Çıktıları:

1. Bilgisayar mimarisini ve işleyişini kavrama.
2. Aritmetik ve Mantık işlem biriminin nasıl çalıştığının anlaşılması ve tasarımını yapabilecek seviyeye gelinmesi.
3. Öğrencinin bellek biriminin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını anlaması.
4. Tanımlanacak problemler için özel devre tasarımlarının öğrenci tarafından yapılabilir olması.

Dersin Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

• Final Sınavı: 20%
• Ara Sınav: 30%
• Lab: 40%
• Ödev: 10%

Matris çevrimiyle ilgili sayısal teknikleri içeren uygulamalar ve araştırmalar, lineer denklem sistemleri ve optimizasyon, sonlu fark ifadeleri, interpolasyon ve yaklaşık değer bulma, sayısal diferansiyel ve integrasyon. Bu yöntemlere ilişkin algoritmalar yardımıyla hız, verimlilik ve uygulanabilirliklerinin incelenmesi. Çeşitli nümerik metodların ve kuralların, bilgisayarlardaki programlama dillerinde ve etkin programlama tekniklerinden de yararlanılarak uygulamalarının yapılması.

Öğrenim Çıktıları:

1. Gerçek sayıların sonlu gösteriminin verilen bir algoritma üzerine etkilerini açıklayabilmek.
2. Hesaplamalardaki sayısal hatayı çıkarabilmek ve aynı problem için farklı algoritmaların sayısal hatalarını karşılaştırabilmek.
3. Türev, integral, aradeğerleme ve/veya eniyileme gerektiren sayısal problemleri çözebilmek.
4. Sayısal problemlere yinelemeli çözümleri uygulayabilmek.
5. Verilen bir problem tanımına uygun doğrusal/doğrusal olmayan sistemleri yazabilmek.
6. Verilen doğrusal/doğrusal olmayan bir sisteme uygun sayısal algoritmayı uygulayabilmek.

Kaynakça

• Numerical Analysis, The new international edition, 2ed, Timothy Sauer
• Numerical Algorithms: Methods for Computer Vi- sion, Machine Learning, and Graphics, J. Solomon Matrix Computations (4th Ed.), G. H. Golub and C. F. Van Loan

Notlandırma:
Ödev-I 10%
Ödev-II 10%
Ara Sınav-I 20%
Ara Sınav-II 20%
Final Sınavı 40%

Teslimler:
Bu derste, dönem boyu işlenilen teorik konuları kapsayan ve derste öğretilen nümerik yöntemleri gerçek hayat problemlerinin çözümünde kullandıran iki adet geniş kapsamlı ödev verilir.
Ödev1 Teslimi Notlandırma: Var
Ödev2 Teslimi Notlandırma: Var

Ön Koşullar: Ön koşul dersi bulunmamakta.

Tamamlayıcı Dersler:
Yeterli linear cebir bilgisi çok faydalı olacaktır.

Algoritmaların hesaplamadaki rolü. Fonksiyonların artışı, yinelemeler, olasılıksal analiz ve rastgele algoritmalar, dinamik programlama, hırslı algoritmalar, ileri veri yapıları, çizge algoritmaları ve NP-Tamlık.

Dersin Amacı

Bu derste kazanılan hem teorik hem pratik bilgiler ile bir öğrencinin gerçek yaşamda karşılaştığı matematiksel problemleri çözmek için gerekli olan altyapı ve niteliklere sahip olması beklenmektedir.

Kaynakça

Introduction to Algorithms, 3rd Ed., T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, C. Stein, MIT Press

Öğrenim Çıktıları:

1. Algoritma yaklaşımı ile problemlere çözüm önerebilme
2. Verilen bir problem için algoritma tasarım seçeneklerini belirleyebilme
3. Uygulamaların karmaşıklıklarını analiz edebilme

Notlandırma

Vize 35%

Ödev 20%

Final 40%

Quiz 5%

Bu ders bilgisayar programları yardımı ile yapılan deneyler ve analizler üzerinde durarak temel olasılık ve istatistik kavramlarını tanıtır. Konular: Permütasyon, kombinasyon, rasgele değişkenler, olasılık dağılımları, Bayesci çıkarım, hipotez testi ve güven aralığı.

Dersin Amacı

Elementer olasılık teorisi, koşullu olasılık ve bağımsız olaylar, rassal değişkenler, dağılım fonksiyonları, bileşke ve koşullu dağılımlar, büyük sayılar kanunu, merkezi limit teoremi, parametre tahminlemesi, güven aralıkları, regresyon ve varyans analizini de içeren hipotez testleri, simulasyon.

Kaynakça

Peter Olofsson, Mikael Andersson, Probability, Statistics, and Stochastic Processes, Wiley. ,Michael Baron, Probability and Statistics for Computer Scientists, CRC Press. ,Allen B. Downey, Think Stats: Probability and Statistics for Programmers, Green Tea Press.

Öğrenim Çıktıları:

1.Olasılık ve rasgele değişken kavramlarını açıklayabilmek ve uygulayabilmek.
2.Yaygın olasılık dağılımlarını ve özelliklerini betimleyebilmek ve kullanabilmek.
3.Betimsel istatistiği kullanabilmek.
4.Dağılım parametrelerini kestirebilmek.
5.Güven aralıklarını hesaplayabilmek.
6.Hipotez test edebilmek.
7.Bilgisayarla işlemi olasılık ve istatistik kavramlarını araştırmak ve nicel incelemeler yapmak için bir araç olarak kullanabilmek.

Notlandırma

Final Sınavı 40%

Quiz 10%

Ödev 20%

Ara Sınav 30%

Temel bilgisayar organizasyonu kavramları. Komut seti mimarisi. Assembly düzeyinde programlama. İşlemci tasarımı. Boruhattı. Veri ve kontrol tehlikeleri. Bellek hiyerarşisi ve önbellek. Paralellik ve sistem başarımı.

DERSLER & LABORATUVARLAR

Dersler: Her hafta 3 saat

Laboratuvar oturumları: Her hafta 2 saat

DERSİN AMACI

Öğrencileri bilgisayar organizasyonu ve tasarımı konusunda temel bilgilerle donatmak.

1. Temel bilgisayar organizasyonu kavramlarını anlamak.
2. Assembly düzeyinde programlar tasarlamak ve uygulamak.
3. İşlemci tasarımı ve komut yürütmeyi anlamak.
4. HDL kullanarak tek çevrimli bir işlemci tasarlamak ve uygulamak.
5. Bellek hiyerarşisi ve önbelleği (cache) anlamak.
6. Sistem performansını değerlendirmek.

ÖĞRENME ÇIKTILARI

1. Özel ve genel amaçlı mikroişlemci tasarımı yapabilme
2.  Mikroişlemci gerçeklemesi ve testi konusunda tecrübe gösterebilme
3.  Assembly dilinde programlama yapabilme

DERSİN KİTABI

Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface (The Morgan Kaufmann Series in Computer Architecture and Design), 5th Edition, by David A. Patterson, John L. Hennessy.

Bilgisayar ağlarına genel bakış; paket anahtarlama, İnternet, katmanlı mimari; ağ uygulamaları; web, e-posta, alan adı sistemi; güvenilir veri iletimi, tıkanıklık ve akış kontrolü, UDP, TCP; anahtarlama, yönlendirme, IP; ortam erişim kontrolü, yerel alan ağları, Ethernet.

DERSLER

Her hafta 3 saat

DERSİN AMACI

Öğrencileri bilgisayar ağları konusunda temel bilgilerle donatmak.

1. Bilgisayar ağlarının genel yapısını ve katmanlı mimariyi anlamak.
2. Temel ağ protokollerinin çalışma prensiplerini incelemek.
3. Yönlendirme, tıkanıklık kontrolü, akış kontrolü ve ortam erişim kontrolü için kullanılan algoritmaları analiz etmek.

ÖĞRENME ÇIKTILARI

1. İletişim sistemlerinin temel kavramlarını kullanarak sistem analizini yapabilme.
2. Katmanlı ağ modeli ve Internet protokollerini analiz edebilme.
3. Ağ ve protokol tasarımlarını gerçekleştirebilme.

DERSİN KİTABI

Computer Networking: A Top-Down Approach 8th edition, Jim Kurose, Keith Ross, Pearson, 2022.

Veritabanı Yönetim Sistemlerine Genel Bakış, Veritabanı Yönetim Sistemi Mimarisi, İlişkisel Veri Modeli, İlişkisel Veritabanı Tasarımı, İlişkisel Cebir, SQL (DML), SQL (DDL), Normalizasyon, Tutarlılık ve Güvenlik, Sorgu Etkinliğini Arttırma, Koşut Zamanlılık, Dönem Projeleri

Dersin Amacı

Bilgi sistemi bileşenlerinden olan veritabanı tasarlamayı, yaratmayı ve sorgulamayı öğretmek, etkin bilgi sistemi yaratabilmeleri ya da olan bilgi sistemlerini iyileştirebilmeleri için veri tabanlarında tutarlılığı sağlayan yöntem ve teknikleri öğretmek,bilgi sistemlerinde yer alan veri yönetimi katmanın etkin kullanıcıları olabilmeleri için sorgulama tekniklerini öğretmek ve kullandırmak.

Kaynakça

Edward Sciore, Database Design and Implementation, Second Edition, Wiley, 2020. ,Raghu Ramakrishnan and Johannes Gehrke, Database Management Systems, McGraw-Hill, 2001, 3rd Edition. ,J. Ullman, Principles of Database Systems, Second Edition, Computer Science Press, 1982. ,R. Elmasri, S.K. Navathe, Fundamentals of Database Systems, Third Edition, Addison-Wesley, 2000.

Öğrenme Çıktıları:

1. Her türlü ilişkisel veritabanı modelini tasarlayabilme yeteneğini kazandırmak

2. Her türlü ilişkisel veritabanını yaratma yeteneğini kazandırmak

3. İlişkisel cebir ve SQL dilini iyi seviyede öğretmek

4. Veritabanlarındaki normalizasyon, koşut zamanlılık, güvenlik ve tutarlılığı sağlama yöntemlerini öğretmek

5. Veritabanı kullanmalarını sağlamak

Notlandırma

Vize 25%

Uygulama / Pratik 10%

Araştırma Sunumu 25%

Final 40%

Kaynakça:

• Software design: IEEE STD 1016 – Systems Design—Software Design Descriptions
• Software test: IEEE STD 29119 – Software and Systems Engineering — Software testing

Ders amaçları:

Bu dersin sonunda öğrenciler yazılım mühendisinin rolü, yazılım ve ilkelerinin değerlendirilmesi, yazılım yaşam döngüsü modelleri, gereksinim analizi, spesifikasyon, tasarım, verifikasyon ve validasyon; ölçütlerin kullanımı, ekip oluşturma ve insan-bilgisayar arayüzü tasarımı konularında bilgi sahibi olacaklardır.

Haftalık Plan:

Teslimler

Bu derste, sınıfa bir proje tanımı verilir ve öğrenciler 5-8 üyeden oluşan takımlar oluşturur. Her takım, gereksinim analizi yapar, yazılım tasarımını ve test dokümanını hazırlar, yazılımın gerçekleştirimini yapar. Bu faaliyetlerin çıktıları Yazılım Tasarım Dokümanı (SDD), Test Raporu ve Uygulamanın Gerçekleştirimidir.

Notlandırma:

• Software Design %15
  • SD Review %3
• Test Documents %15
  • Test Review %3
• Software System %20
• Final %30
• Peer assessment %14

Çıktılar:

C1. Verilen bir proje konusunda gereksinimleri belirleyebilme.

C2. Projedeki fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan gereksinimler arasındaki farkları ayırt edebilme .

C3. Nesne-tabanlı yaklaşımla tasarım yapabilme.

C4. Proje tanımı yazabilme.

C5. Süreç modelini kullanabilme, uygulayabilme.

Tamamlayıcı dersler:

Programlama Temelleri (CENG211), Bilgi Yönetimi (CENG315) ve Proje Yönetimi (CENG323) derslerini daha önce almış olmak şarttır.

Bir analiz ve tasarım metodolojisi hakkında önceden bilgi ve deneyim sahibi olmak çok faydalı olacaktır.

Ders, temel işletim sistemi işlevlerini ve uygulama detaylarını sunar. Temel işletim sistemi kavramlarını kapsar, süreç (process) kavramlarını ve süreç yönetim politikalarını tanıtır, ana bellek ve sanal bellek tekniklerini, ayrıca depolama ve G/Ç (girdi/çıktı) yönetimi ile ilgili konuları ele alır.

Dersin Amacı

1. Temel işletim sistemi kavramlarını anlayabilme.

2. Süreç/iş parçacığı yürütme, senkronizasyon ve zamanlama konularını anlayabilme.

3. İşletim sisteminin bellek yönetimi politikalarını anlayabilme.

4. Depolama yönetimi tekniklerini anlayabilme.

Kaynakça

A. Silberschatz, P.B. Galvin, G. Gagne: Operating System Concepts, 10th Edition, John Wiley & Sons, 2018.

Öğrenme Çıktıları:

1. İşletim sistemlerinin temel kavramlarını edinerek modern mimari ve işletim sistemlerinde bunları analiz edebilme ve tasarım yapabilme.

2. İşletim sistemlerinin yer aldığı sistemleri analiz edebilme ve ilgili problemleri tanımlayabilme.

3.  İşletim sistemlerinin problemleriyle ilgili farklı çözüm yöntemlerini karşılaştırabilme ve en uygununu seçebilme.

Notlandırma

Ara Sınav 20%

Ödevler 40%

Final 40%

Kaynakça:

• IEEE Std 830-1998, IEEE Recommended Practice for Software Requirement Specifications
• IEEE 16326- Systems and Software Engineering – Lifecycle Processes- Project Management
• IEEE Std 1058- Standard for Software Project Management Plans

Ders Amaçları:

Bu dersin sonunda öğrenciler problem analizi, yazılım gereksinimleri analizi ve yazılım proje yönetimi gibi yönleri kapsayan yazılım geliştirme yaşam döngüsünü kavrayacaklardır.

Teslimler/Ödevler/Projeler:

Bu derste, sınıfa bir proje tanımı verilir ve öğrenciler 5-8 üyeden oluşan takımlar oluşturur. Her takım, proje beyanını hazırlamaktan sorun analizine, gereksinim analizine ve yazılım proje yönetimine kadar çeşitli proje yönetimi faaliyetlerine katılır. Bu faaliyetlerin çıktı belgeleri Proje Beyanı, Problem Analizi Raporu (AS-IS ve TO-BE’yi içeren), Yazılım Gereksinim Raporu (SRS) ve Yazılım Proje Yönetim Planı’dır (SPMP).

 Notlandırma:

Proje Beyanı %2
Problem Analizi %15
– PA Değerlendirme %3
SRS %15
– SRS Değerlendirme %3
SPMP %15
– SPMP Değerlendirme %3
Final Sınavı %40
Takım Değerlendiresi %14

Ders Öğrenme Çıktıları

C1.Bir proje yöneticisi için gerekli kişisel ve teknik özellikleri tanıyabilmek.

C2.Proje yönetiminin temel adımlarını ve risk faktörlerini tanımlayabilmek.

C3.Bir projenin hazırlık, planlama, uygulama, denetim ve tamamlama aşamalarının ana hatlarını tanımlayabilmek.

C4.Bir proje yöneticisi için gerekli temel ekonomik kavramları anlatabilmek.

C5.MS Project yazılımını kullanarak örneklerle bilgisayar destekli proje planlama ve yönetimini gösterebilmek.

Tamamlayıcı Dersler:

• Programlama Temelleri (CENG211) dersini daha önce almış olmak şarttır.
• Aynı zamanda Bilgi Yönetimi (CENG315) dersi alıyor olabilirsiniz.
• Bir analiz ve tasarım metodolojisi hakkında önceden bilgi ve deneyim sahibi olmak çok faydalı olacaktır.

Olasılık, şans değişkenleri ve parametre kavramlarının hızlı olarak gözden geçirilmesi, olasılık dağılışları, momentler, olasılıklar ile ilgili eşitsizlikler, merkezi limit teoremi, stokastik süreçler, Poisson süreci, doğum-ölüm süreci, Markov zincirleri, kuyruk teorisine giriş ve temel kavramlar, Little Kanunu, M/M/1 kuyruk sistemleri.

Dersin Amacı

Stokastik, Mantıksal ve matematiksel düşünme yeteneğini geliştirmek. Stokastik sistemler anlamak için gerekli altyapıyı oluşturmak. Klasik ve bilgisayar yoğun istatistiksel yöntemleri bilme, olasılıksal modelleme yapma.

Kaynakça

Arnold O. Allen.(1990) Probability, Statistics, and Queueing Theory with Computer Science Applications. (2nd Ed.), Academic Press, Boston,Sheldon M. Ross (1996) Stochastic Processes, (2nd Ed.) J. Wiley & Sons. New York

Öğrenim Çıktıları

1.Şans değişkenlerini anlayıp tanımlayabilme becerisi

2.Stokastik süreçler konusunda bilgilenmek ve bazı basit analizleri yapabilme yeteneği

3.Kuyruk sistemlerini anlayabilmek ve bazı basit kuyrukların analizlerini yapabilme yeteneği

4.Kuyruk sistemlerinde bazı performans kriterlerini hesaplayıp analiz edebilmek yeteneği

Notlandırma

Vize: %40

Final: %60

Ders, bilgi kuramı temellerini öğretmeyi hedefler. İçerik olarak; “Shannon’s information theory and elementary binary coding schemes with and without noise, information, entropy, simple sources, Markov sources, continuous sources, information channels, average error, ambiguity, transformation, capacity, noiseless coding, Kraft-McMillan theorem, Shannon-Fano and Huffmann coding schemes, error-correcting codes, linear codes, cyclic code ve Data Compression” konuları işlenir.

Dersin Amacı:

Bilgi kuramının temel kavramlarının öğrenilmesi. Bilgi iletişimi ve sinyal işlemede problemlerin nasıl tanımlanacağı, formüle edileceğinin öğrenilmesi. Bilgi iletişimi ve sinyal işlemede problemlerin nasıl çözümlenebileceğinin öğrenilmesi.

Kaynakça:

T. M. Cover, J. A. Thomas, ‘Elements of Information Theory’, 2nd. Edition, Wiley,2006 ,P. S. Nuggehalli, ‘Information Theory and Coding’, CEDT, IISc, Bangalore, http://nptel.iitm.ac.in/courses/Webcourse-contents/IISc-BANG/Information%20Theory%20and%20Coding/Learning%20Material%20-%20ITC.pdf ,R. G. Gallager, ‘Principles of Digital Communication’, Chapters 1 to 3, Cambridge Univ. Press, 2008 ,R. G. Gallager, ‘MIT 6.450 Principles of Digital Communications I, Lectures 1 to 7’; YouTube: MIT OCW, 2006 ,R. W. Yeung, ‘A First Course in Information Theory’, NY: Kluwer Academic/Plemu Publishers, 2002 ,A. E. Gamal and Y.-H. Kim, ‘Lecture Notes on Network Information Theory’, online, 2010

Öğrenim Çıktıları:

1. Bilgi kuramının temel kavramlarını kullanarak bilgi iletişimi ve sinyal işlemede problemleri analiz etmek ve modellemek.

2. Teknolojik değişim ve yeni gereksinimlere göre bilgi kuramının eksikliklerini analiz etme, tanımlama ve araştırma yapabilme becerisine sahip olma

3. Bilgi kuramını disiplinler arası çalışmalar için analiz etme ve geliştirme becerisini edinme.

4. Var olan bilgi iletişim ve sinyal işleme kalitesini ve verimliliğini analiz etme ve ölçme becerisine sahip olma.

Notlandırma:

Vize: %25

Ödev: %20

Araştırma Sunumu: %20

Final: %35

Çeşitli etkileşen bileşenler yardımıyla gerçek-zamanlı sistemlerin belirleme ve doğrulama teknikleri. (a) zaman ilişkili davranışların belirli anlamsal programlama dilleriyle ve (b) planlama algoritmalarıyla gerçek zamanlı sistemlerin biçimsel tasarımı. Gerçek-zamanlı işletim sistemleri, gerçek-zamanlı sistemler için tasarlanmış programlama dilleri, reaktif sistemler için tasarlanmış senkron programlama dilleri ve matematiksel altyapısı. Gerçek-zamanlı sistemler için yazılım geliştirme.

Dersin Amacı

Gerçek-zamanlı sistemlerin temel kavramlarını tanıtmak. Gerçek-zamanlı işletim sistemlerini geliştirebilmek.

Kaynakça

Phillip Laplante, Real-Time Systems Design and Analysis – An Engineer’s Handbook, IEEE Press, 1993.
S.H.Son, Advances in real-time systems, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, c1995.

Öğrenme Çıktıları

1. Gerçek-zamanlı sistemleri sınıflayabilmek
2. Gerçek-zamanlı sistemleri tanımlama ve formel tekniklerle tasarım
3. Gerçek-zamanlı işletim sistemi çekirdeği tasarlayabilmek ve işletim sistemleri üzerinde program geliştirebilmek
4. Formel yöntemleri kullanmak konusunda yetenek göstermek

Notlandırma

Yazılı Vize Sınavı: 20%
Yazılı Final Sınavı: 30%
Ödevler: 10%
Dönem Projesi: 40%

8051 donanım veyazılım özelikleri. 8051 çevirici dili(assembly) programlama. 8051 mimarisi. 8051 giriş / çıkış port programlama, zamanlayıcı programlama, seri port programlama vekesmekontrol programlama.

Dersin Amacı

Mikroişlemci ve mikrobilgisayarların elemanları, mikroişlemciler için yazılım ve donanım; mikrodenetleyiciler; mikrodenetleyicilerle gömülü sistem tasarımı, bellek arayüzü, tipik mikroişlemci/denetleyicilerin analog-dijital giriş/çıkış arayüzleri vekesmearayüzü; assembly ile programlama.

Kaynakça

The 8051 Microcontroller, 4th Edition (2007) Prentice- Hall [Scott MacKenzie, Raphael Chung-Wei Phan] (textbook)

Öğrenme Çıktıları

OC1: Çevirici dili(assembly) ile 8051 programlamayı öğretmek.
OC2: Mikroişlemci, mikrodenetleyici kavramlarını açıklamak ve karşılaştırmak.
OC3: 8051 mikrodenetleyici ailesini ve mimarisini öğretmek.
OC4: 8051 yazılım ve donanım özelliklerini açıklamak.

Notlandırma

Ara Sınav 40%

Final 20%

Lab 40%

Ders İçeriği

Karmaşık sorunları mantıksal açıdan incelemek, tanımlamak ve çözmek amacıyla, önerme, yüklem, bulanık ve zaman mantıklarını ayrı ayrı ya da karma kullanmak.

Dersin Amacı

1.Doğal dillerde verilen tümceleri, matematiksel mantıklar ile tanımlayabilmek

2.Matematiksel mantıklar ile verilen tanımlamalardan, matematiksel çıkarımlar yapabilmek

3.Karmaşık sorunların, belirsizliğini, çok anlamlılığını ve zaman içerisinde değişimini matematiksel tanımlayabilmek

4.Öz devinimli çıkarım uygulamaları kullanarak, örnek karmaşık sorunları çözebilmek

Kaynakça

Mendelson, Elliott; 1997; “Introduction to mathematical logic”; Chapman& Hall; ISBN 0-412-80830-7 ,Bell,J.L.; 1997; “A course in mathematical logic”; 1997; N.H.; ISBN 0-7204-2844-0 ,Kelly, John; 1997; “The Essence of Logic”; ISBN 0-13-396375-6 ,Enderton, Herbert B.; 2001; “A mathematical introduction to logic”; Academic Press; ISBN 0-12-238452-0 ,Gabbay, Dov M.; 2000; “Temporal logic:mathematical foundations and computational aspects”; Oxford: Clarendon press; ISBN 0-19-853768-9

Öğrenme Çıktıları

1. Doğal dil tümcelerin anlam çokluklarını çözümler

2. Sorunları matematiksel mantıklar ile tanımlar

3. Öz devinimli çıkarım düzeneklerini açıklar

4. Mantıksal çözümler üretir

Notlandırma

Vize: 24%

Kısa Sınav: 6%

Ödev: 10%

Sunum: 30%

Final: 30%

Bulanık mantıkların matematiksel temellerini incelemek; kuramsal bulanık dizgelerin özelliklerini incelemek; bulanık dizgeler kullanarak, insanın esnek mantığını benzetmek; örnek bulanık dizgelerin uygulamalarını geliştirmek

Dersin Amacı

1.Bulanık mantıkların matematiksel temellerini öğrenmek.

2.Bulanık kuramsal dizgelerin özelliklerini öğrenmek.

3.İnsanın esnek mantığını benzeten örnek uygulamalar geliştirmek.

Kaynakça

Nguyen, Hung. T; Walker, Elbert A.; 2005; “A First Course in Fuzzy Logic”, 3rd Edition; Chapman & Hall/CRC; ISBN-10: 1584885262; ISBN-13: 978-1584885269 ,Yen, John; Langari, Reza; 1999; “Fuzzy Logic: Intelligence, Control, and Information”; Prentice Hall; ISBN-10: 0135258170; ISBN-13: 9780135258170 ,Sivanandam, S.N.; Sumathi, S.; Deepa, S.N.; 2006; “Introduction to Fuzzy Logic Using MATLAB”; Springer; ISBN-10: 3540357807; ISBN-13: 978-3540357803

Öğrenme Çıktıları

1. Bulanık mantık kullanarak, uysal mantık örneklemek

2. Bulanık mantık kullanarak, esnek dizge davranışları benzetmek

3. Olabilirliğe dayalı dizgeler geliştirir

4. Akla yatkın dizgeleri değerlendirir

Notlandırma

Vize: 30%

Kısa Sınav: 10%

Ödev: 10%

Araştırma Sunumu: 20%

Final: 30%

Web and .NET çerçevesi, ASP.NET ile yazılım geliştirme, web servisleri ile programlama, MVC programlama.

Kaynakça

Cal Henderson, Building Scalable Web Sites: Building, Scaling, and Optimizing the Next Generation of Web Applications, O Reilly Media, 2006. ,John Allspaw, The Art of Capacity Planning: Scaling Web Resources, O Reilly Media, 2008 ,Theo Schlossnagle, Scalable Internet Architectures, Sams, 2006

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi tamamladığında öğrenci :

1. ASP .NET ile web yazılımı geliştirmeyi tanıtmak
2. .NET ortamında web üzerinde çalışacak yazılımı geliştirme yöntemlerini açıklamak
3. Web hizmetleri ile ilgili temel kavramları anlatmak
4. MS Visual Studio programını kullanarak yazılım proje geliştirmesini göstermek

Notlandırma

Vize: 25%

Ödev: 40%

Final: 35%

Bu ders mobil cihaz programlamanın temellerini, mobil cihaz donanımına erişim ve kullanımı ve mobil uygulamalar ile ağ servislerinin etkileşimini kapsar. Android platformunda kullanıcı arabirimlerinin tasarım ve gerçekleştirilmesi, çapraz platform mobil uygulama geliştirme ve kamera ve GPS gibi algılayıcıların programlanması konularını içerir.

Dersin Amacı

Mobil cihazları programlama yeteneği kazandırmak. Android platformu bileşenlerini tanıtmak. Mobil uygulamalar ile ağ servislerini bir araya getiren uygulamalar geliştirme pratiği kazandırmak.

Kaynakça

Android Programming: The Big Nerd Ranch Guide by Bill Phillips, Brian Hardy, 2nd Ed.

Öğrenme Çıktıları

Mobil cihaz programlamanın temel kavramlarını açıklayabilme

Mobil uygulama kullanıcı arabirimlerini tasarlayabilme ve gerçekleyebilme

Ağ servislerini kullanan mobil uygulamalar tasarlayabilme ve gerçekleyebilme

Mobil uygulama kullanıcı deneyimini analiz edebilme

Bu ders bulut bilişim konseptini, teknolojinin oluşma nedenlerini, gereksinimlerini, bulut mimarisini, çalışma prensiplerini, kullanım alanlarını, uygulamalara göre avantajları/dezavantajlarını, IaaS, SaaS, PaaS gibi değişik bulut servisi modellerinin anlatımını kapsar. PaaS konusunda Google App Engine, Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure ve diğer Bulut platformlarını da ele almaktadır. Geliştirilmekte olan ya da halihazırda çalışmakta olan mobil uygulamaların, web uygulamalarının, veritabanlarının bulut sistemlere taşınması, bulut mimari üzerinde yapılandırılması, çalıştırılması ve yazılım geliştirilmesikonularını içerir. Ayrıca global olarak bulut sistemlerini kullanarak piyasaya sürülmüş, markalaşmış ürünlerin ve şirketlerin başarı hikayelerini de teknolojik, operasyonel, finansal, marka ve iş planı gibi çeşitli açılardan ele alarak detaylı anlatımlarını içerir.

Dersin Amacı

Bulut bilişim mimarisini, çalışma prensiplerini ve bulut sistemlerini tanıtmak. Bulut sistemleri üzerine web uygulamaları, mobil uygulamalar ve yazılımlar inşa etme, tasarlama, programlama yeteneği kazandırmak. Bulut üzerinde paralel işleme, depolama, güvenlik, ölçeklenme, yönetim gibi konularını ele alarak bulut teknolojilerini anlamak ve mimari yapısi için karar verebilme pratiği elde etme.

Kaynakça

K. Hwang, G. Fox and J. Dongarra, Distributed and Cloud Computing: From Parallel Processing to the Internet of Things, Elsevier, 2012

Öğrenme Çıktıları

Bulut bilişim konseptlerinin temel kavramlarını açıklayabilme

Bulut bilişim sistemlerinin artılarını ve eksilerini anlamak, bulut platformlarındaki gereçleri kullanabilmek

Uygulama veya sistem geliştirirken, işlevsel olmayan gereksinimleri anlayarak maliyet, performans, uygunluk, güvenlik…vb gibi konuları göz önünde bulundurarak uygun platformun, konfigürasyonun belirlenebilmesi ve karar verilebilmesi

Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google App Engine gibi PaaS platformlar üzerinde çalışan mobil veya web uygulamaları tasarlayabilme ve gerçekleyebilme

Bulut sistemleri üzerine kurulan uygulamaları analiz etmek, gözlemek ve sistemi değişen gereksinimlere göre optimize edebilmek

Bulut sistemleri üzerine kurulacak olan yazılımların ürünleştirilebilmesi, markalaştırılması, şirketleştirilerek piyasaya çıkarılabilmesi

Bu ders temel imge işleme tekniklerini ve imge içeriğinin analiz yöntemlerini konu alır. Ders içeriğinde imgelerin hafızada temsili, basit imge işleme teknikleri, anahtar nokta çıkarım ve betimlemesi, imge eşleme ile temel kamera geometrisi yer almaktadır.

Dersin Amacı

Dersin temel amacı öğrencilerin imge işleme ve imge içerik analizi hakkında temel bilgi sahibi olmalarıdır. Dersin hedef kitlesi son sınıf lisans öğrencileri ve başlangıç aşamasındaki lisanüstü öğrencilerdir. Dersin lisansüstü sayısal imge işleme ve üç boyutlu fotoğraf benzeri konulu derslere hazırlık teşkil etmesi amaçlanmaktadır.

Kaynakça

Computer Vision: Algorithms and Applications, R. Szeliski, 2010

Öğrenme Çıktıları:

Kaynakça:

• Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Staj Yönergesi

Ders amaçları:

Stajın amacı öğrencilerin eğitim aldıkları alanlarda uygulamaya geçmelerini sağlamaktır. Böylece öğrenciler hem iş dünyasını tanımaya başlamış olurlar hem de kariyerlerini yönlendirecekleri ilgi alanını belirlemeye başlarlar. Staj aynı zamanda bir bilgisayar mühendisliği öğrencisinin organizasyonun yapısı, yönetimi ve ilgili şirkette yürütülen enformasyon sistemi ve sistem analizi konusunda bilgi kazanmasını sağlar. Staj herhangi bir iş yerinde öğrencinin pratik uygulama yapmasını, bulunduğu firmanın genel yapısını tanımasını ve o firmada yapılan projelere katılmasını sağlamaktadır.

Haftalık Plan:

En az 20 iş günü staj yapılır. Staj tarihleri akademik takvim ders tarihleri ve yaz okulu ile çakışmamalıdır.

Teslimler

Staj sonunda teslim edilecek belgeler :

Staj Raporu

Firma Anketi

Öğrenci Anketi

Notlandırma

• Staj Raporu %100

Çıktılar

Ç1. Üniversite eğitimlerinde elde edilen kuramsal bilgiyi gerçek hayat uygulamalarına aktarabilme.

Ç2. Bilgisayar mühendisliği mesleğini, görev ve sorumlukları konusunda bilinçlenerek seçebilme becerisi.

Ç3. Staj süresince bulundukları çalışma ortamını gözlemleyerek, çalışma hayatı için seçeceği sektörü belirleyebilme becerisi

Ç4. Uygulamada karşılaştığı sorunları çözme konusunda yalnız ya da takım olarak seçenekler üretebilme.

Ç5. Sözlü ve yazılı iletişim becerilerini geliştirebilme, yabancı dil bilgisinin önemini kavrayabilme.

Ç6. Edindiği bilgileri resmi bir rapor halinde sunabilme.

Ön koşul

3. sınıfın sonuna kadar olan tüm dersleri almış olması önerilir.

Bilgisayar muhendisliginin sosyal boyutunu ve modern dunyadaki yerini konumlandirmak. Mahremiyet ve bilgisayar guvenligi konularinin teorisi ve pratigi.
Network guvenligi vesifrelemeteknolojileri. Etik teorilerin irdelenmesi ve bilgisayar alanindaki uygulama alanlari.

Dersin Amacı:

– Bilişim teknolojisinde etik kavramlarını öğrenmek

– Genel etik kavramlarını öğrenmek

– Mahremiyet ve telif hakları konularının öğrenilmesi

Öğrenme Çıktıları:

1.Bilişim teknolojisinde etik olgusunu ve hukuksal boyutlarını kavranması.
2.Genel etik kavramlarını özümsenmesi.
3.Mahremiyet olgusunun kavranması.
4.Telif Hakları olgusunun kavranması.

Kaynakça
“Computer Ethics”, Deborah G. Johnson, 4th Edition (2009) ,”Ethics for theInformation Age”, Michael J. Quinn, 8th edition (2020)

Notlandırma:

Ara Sınav 40%

Ödev 10%

Final Sınavı 50%

Teknik rapor yazma, proje yönetimi ve planlama, sistem çözümleme, gereksinim analizi, mühendislik etiği, veri tasarımı, yazılım tasarımı, proje sunumu

Öğrenim Çıktıları:

1. Problem tanımlayabilme becerisinin kazanılabilmesi.
2. Problemi analiz edebilme, kapsam, kısıt, gereksinimleri belirleyebilme, çözüm tasarımı yapabilme.
3. Yenilikçi, sürdürülebilir, çevreye ve topluma faydalı çözüm tasarımı yapabilme.
4. Yeni yöntem ve teknoloji öğrenebilme ve kullanabilme.
5. Ekip çalışması yapma becerisini kazanabilme.
6. Projenin yazılı ve sözlü sunum becerisini edinebilme.
7. Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık edinme.

Davetli konuşmacılar, değişiklik yönetimi, kodlama dokümantasyonu, kodlama standartları, test, güvenirlilik, güvenlik, prototip geliştirme, kullanıcı kitapçıkları, grup demoları

Öğrenim Çıktıları:

1. Problem tanımlayabilme becerisinin kazanılabilmesi.
2. Problemi analiz edebilme, kapsam, kısıt, gereksinimleri belirleyebilme, çözüm tasarımı yapabilme.
3. Yenilikçi, sürdürülebilir, çevreye ve topluma faydalı çözüm tasarımı yapabilme.
4. Yeni yöntem ve teknoloji öğrenebilme ve kullanabilme.
5. Ekip çalışması yapma becerisini kazanabilme.
6. Projenin yazılı ve sözlü sunum becerisini edinebilme.

Notlandırma

Uygulama/ Pratik: 25%

Araştırma Sunumu: 75%

Bu derste TCP/IP ve network programlamanın tüm yönleri incelenecektir. IP ve TCP nin temel bilgileri ve IP v6 gibi konseptlerin tekrarından sonra, soket programlama ve web programlamayı (PHP ve MySQL) göreceğiz.

Dersin Amacı:

TCP/IP programlama konusunda deneyim kazanmak, * PHP ve MySQL ile web programlama konusunda deneyim kazanmak.

Kaynakça:

Data Communications and Networking, Behrouz A. Forouzan ,Course Web Site: http://www.kalfaoglu.com/ceng421

Öğrenme Çıktıları

1. TCP/IP katmanları ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmak,

2. TCP soketlerini kullanarak C/C++ dilinde program yazabilmek,

3. PHP , MySQL ve HTML kullanarak kapsamlı bir web sitesi geliştirebilmek

4. Programlama Yetilerini geliştirmek

Notlandırma:

Vize: 40%

Ödev: 20%

Final: 40%

LAN, WAN, analiz ve tasarımı. LAN standartları, ağların birbirine bağlanması, güncel teknolojiler, LAN tasarım kriterleri ve prosedürleri; WAN tasarımı, ağ servisleri, SNMP Ağ Yönetim Protokolü; tasarım için yardımcı yazılımlar, ağ simülatörleri; ağ güvenliği.

Dersin Amacı

Yerel ve geniş alan ağların analiz ve tasarım tekniklerini tanıtmak ve en güncel ağ teknolojilerini incelemek.

Kaynakça

Arne Mikalsen, Per Borgesen, Local Area Network Management, Design & Security (Paperback), Wiley; 1st edition (June 15, 2002) ,Andrew S. Tanenbaum, Computer Networks, Prentice-Hall

Öğrenme Çıktıları

1. Yerel ve geniş alan ağlarını her türlü ihtiyaca göre tasarlayabilmek için gerekli altyapıyı kazandırmak

2. Ağ protokollerini analiz ve konfigüre edebilmek için gerekli bilgi ve yeteneği kazandırmak

3. Yeni bir ağ protokolünün tasarımını yapabilmek için gerekli altyapıyı kazandırmak

4. Simülatör ve diğer yardımcı araçları ağ analiz ve tasarımında kullanma becerisini kazandırmak

5. Ağ güvenliği ile ilgili temel bilgileri edindirmek

Notlandırma

Vize 30%

Ödev 35%

Final 35%

Gömülü sistemler, gömülü sistemlere özel problemler ve çeşitli konular; bilgisayar mühendisliğindeki rolü; mikrodenetleyiciler, gömülü yazılım; gerçek-zamanlı sistemler, planlama ve zamanlama problemleri; test ve performans; güvenilirlik; düşük güçte hesaplama, enerji kaynakları, kaçaklar; tasarım metodolojileri, yazılım geliştirme ortamları; süreklilik ve güncelleme problemleri; ağa bağlı gömülü sistemler; FPGA tasarımı.

Dersin Amacı

Gömülü bilgisayar sistemleri ve uygulamalarını, analiz ve tasarımlarıyla birlikte aktarmak.

Kaynakça

Berger, Arnold. Embedded systems design:an introduction to processes tools and tecniques. San Francisco;Lawrence, Kan: CMP Books, c2002 ,Adamski, Marian Andrzej. Design of Embedded Control Systems, Boston, MA : Springer Science+Business Media, Inc., 2005. ,Tebbs, David. Real time systems: management and design, McGraw-Hill London 1977 ,Herman Lam, John O Malley, Fundamentals of Computer Engineering: Logic Design and Microprocessors, Wiley. ,Enoch O. Hwang, Digital Logic and Microprocessor Design with VHDL.

1. Gömülü sistemleri modelleyebilme ve tasarlayabilme.
2. Sistemlerin gerçeklenmesi ve sınanması konusunda tecrübe gösterebilme.
3. Gömülü yazılım geliştirme tekniklerini kullanma ve uygulayabilme yeteneği gösterebilme.

Notlandırma

Vize: 10%

Ödev: 10%

Final: 20%

Quiz: 10%

Lab: 10%

Proje: 20%

Rapor: 20%

Nesne tabanlı analiz ve tasarım. UML kullanımı. Nesne tabanlı programlamının ileri konuları. Yazılım tekrar kullanımı, kod iyileştirme, birim sınama. Temel tasarım şablonları. Yazılım bileşenleri, kütüphaneleri ve çatıları kullanımı ve oluşturulması.

Dersin Amacı

1. Nesne tabanlı analiz ve tasarım yeteneğini kazandırmak.

2. Nesne tabanlı tasarımları kodlama konusunda tecrübe kazandırmak.

3. Tekrar kullanım, kod iyileştirme, birim sınama konularını öğretmek.

4. Temel tasarım şablonlarını orta seviyede öğretmek.

5. Yazılım bileşeni ve yazılım çatısı geliştirmek için gerekli temel bilgileri edindirmek.

Kaynakça

X. Jia, Object-Oriented Software Development Using Java. , Addison Wesley. 2nd Edition, 2003. ,C. Larman, Applying UML and Patterns , Prentice Hall, 3rd Edition, 2004. ,M. Fowler, K. Beck, J. Brant, W. Opdyke, D. Roberts, Refactoring: Improving the Design of Existing Code , Addison-Wesley, 1999.

Öğrenme Çıktıları

1. Spesifikasyon, tasarım, kodlama ve sınama süreçlerinin ilintili etkinliklerini bilme

2. Nesneye dayalı mimari bileşenleri kullanma

3. Farklı yazılım sistem geliştirme yaklaşımlarını bilme ve karşılaştırma

4. Problemleri analiz etme, çözüm geliştirme ve gerçekleştirme

5. Soyutlama yeteneğini yazılım sistemleri alanında kullanma

6. Yazılım mühendisliği yöntemleri ile gerçek dünya problemlerini çözmek

Notlandırma

Vize 30%

Final 40%

Ödev 30%

Ders Amaçları:

Bu dersin amacı Kurumsal Uygulamaları, onların kullanım alanlarını ve geliştirme stratejilerini açıklamaktır. Öğrenciler bu derste, en yaygın ticari ERP paket programlarından biri olan SAP aracılığıyla özellikle Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) sistemleri, programlama dilleri ve modülleri olmak üzere farklı Kurumsal Uygulama türlerini öğrenme fırsatı bulacaklardır. Öğrenciler bu derste ayrıca bir kurumsal programlama dili olan SAP ABAP’ın temellerini öğreneceklerdir.

Teslimler/Ödevler/Projeler:

Bu derste, 5-6 üyeden oluşan proje gruplarına bir ERP gereksinim belgesi verilir. Her grup, bu gereksinim belgesini baz alarak hangi SAP modüllerinin ve süreçlerin dahil edileceğini belirler ve FS (Fonksiyonel Spesifikasyon) ve TS (Teknik Spesifikasyon) belgelerini içeren ayrıntılı bir proje raporu sunar.

Notlandırma:

Ara Sınav %30
Final Sınavı %40
Proje %30

Ders Öğrenme Çıktıları

C1. Farklı Kurumsal Uygulama türlerini tanımlayabilmek ve açıklayabilmek

C2. Kurumsal Uygulamaların geliştirme ve uygulama stratejilerini tanımlayabilmek

C3. SAP kaynaklarını kullanarak örneklerle Kurumsal Uygulamaların konfigurayonunu, uyarlamasını ve programlamasını gösterebilmek

Mimari tasarım ve sunucu bileşenleri, performs ölçümleme, gelişmiş önbellek stratejileri, MySQL ile yatay ölçeklenebilirlik ve yoğun yük kaldırma.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı Internet projeleri için gereken üst düzey yazılım geliştirme, mimari tasarım ve metodolojilerine giriş yapmaktır. Dönem sonunda, öğrencilerin binlerce eşzamanlı kullanıcıyı kaldıracak sistemleri dizayn ve geliştirmek için gerekli bilgi düzeyinin temel taşlarını almış olması hedeflenmektedir.

Kaynakça

http://www.infoq.com/ ,http://aws.amazon.com/ ,http://www.slideshare.net/Blaine/scaling-twitter ,Cal Henderson, Building Scalable Web Sites: Building, Scaling, and Optimizing the Next Generation of Web Applications, O Reilly Media, 2006 ,John Allspaw, The Art of Capacity Planning: Scaling Web Resources, O Reilly Media, 2008 ,Theo Schlossnagle, Scalable Internet Architectures, Sams, 2006 ,Martin L. Abbott and Michael T. Fisher, The Art of Scalability: Scalable Web Architecture, Processes, and Organizations for the Modern Enterprise, Addison-Wesly, 2009 ,http://highscalability.com/ ,http://www.ahmetalpbalkan.com/blog/put-io-nun-altyapisi-ve-olceklenebilirligi-uzerine-roportaj/

Öğrenme Çıktıları

1. Binlerce kullanıcıyı kaldıracak web sitelerini kurabiliyor olmak

2. Play framework üzerinde bir proje geliştirebilmek

3. Çeşitli önbellek mekanizmalarını uygulayabilmek

4. Aşırı yük durumlarında MySQL ile yatay ölçeklenebilirliği sağlayabilme

Notlandırma

Vize 15%

Araştırma Sunumu 60%

Final 25%

Bu ders kapsamında kurumsal uygulama entegrasyonlarının çeşitleri, bunların tasarım ve gerçekleştirilme şekilleri ile bu entegrasyonlara ilişkin güvenlik, güvenilirlik ve hataya tolerans gibi kalite parametreleri işlenecektir.

Dersin Amacı

1. Web servis programlama konusunda tecrübe kazandırmak.

2. Kurumsal entegrasyon programlama konusunda tecrübe kazandırmak.

3. Çok katmanlı kurumsal entegrasyon geliştirme yeteneği kazandırmak

4. Kurumsal entegrasyonların kurulumu için gerekli temel bilgileri edindirmek.

Kaynakça

K. Hammer, T. Timmerman, Fundamentals of Software Integration , Jones & Bartlett Publishers, 2007. ,G. Hohpe, B. Woolf, Enterprise Integration Patterns: Designing, Building, and Deploying Messaging Solutions , The Addison-Wesley Signature Series, 2003.

Öğrenme Çıktıları

1. Web servis temelli programlama tekniklerini kullanma.

2. Farklı kurumsal yazılım entegrasyon yaklaşımlarını bilme ve karşılaştırma.

3. Entegrasyon problemleri analiz etme, çözüm geliştirme ve gerçekleştirme.

4. Soyutlama yeteneğini kurumsal entegrasyonlar alanında kullanma.

5. Kurumsal entegrasyon yöntemleri ile gerçek dünya problemlerini çözmek.

Notlandırma

Vize: 30%

Araştırma Sunumu: 40%

Final: 30%

Veritabanı yönetim sistemlerinin hatırlanması, ilişkisel algebrayı öğrenmek, disk yönetimi, dosya yönetimi, bellek yönetimi, hareket yönetimi, kayıt yönetimi, üst veri yönetimi, sorgu işleme, tarama, planlama, indeksleme, sorgu eniyileme

Dersin Amacı

Bilgisayar biliminde gerekli olan veri yönetimi konularında hâkimiyeti arttırmak, veri yönetim sistemi parçalarını üretebilmek, araştırma yeteneği kazanmak

Kaynakça

E. Sciore, Database Design and Implementation, Secon Edition, Wiley, 2020., M. Fisher, J. Ellis, J. Bruce, JDBC(TM) API Tutorial and Reference , 3rd Edition (Java Series), Addison Wesley, Reading, Massachisetts, 2006.

Öğrenme Çıktıları

1. SimpleDB veritabanını kurma, kullanma, istenen özellikler doğrultusunda özelleştirebilme

2. Veritabanı yönetim sisteminin tüm işlevlerini gerçekleştirecek uygulamalar yapabilme

3. Veritabanı yönetim sisteminin tüm işlevlerinin altında yatan yaklaşım ve yöntemlerii öğrenmek

4. Ekip çalışması yaparak bir mühendislik problemine yazılım geliştirme yoluyla çözüm bulma, uygulama ve sunma becerisi

Notlandırma

Vize 30%

Araştırma Sunumu 30%

Final 40%

Bu ders, tasarım, mimari, güvenlik, tutarlılık, sorgu işleme, sorgu eniyileme, işlem yönetimi, eş zamanlılık denetimi ve dayanıklılık gibi başlıklar altında dağıtık veri tabanları ilkelerini inceler. Teori ve pratiği iç içe geçirmek için her öğrenci bir JDBC uygulaması geliştirir ve web tabanlı dağıtık veritabanı üzerinde uygular.

Dersin Amacı

1.Teknik altyapının zenginleşmesini sağlamak

2.Analitik düşünme yeteneği kazandırmak

3.Gereksinimlere uygun çözüm üretebilme yeteneği kazandırmak

4.Güncel teknolojileri kullanabilme becerisi kazandırmak.

Kaynakça

M. T. Ozsu and P. Valduriez, Principles of Distributed Database Systems , Springer, 3rd Edition, 2011

Öğrenme Çıktıları

1. Dağıtık veritabanı sistemlerinin planlama ve tasarım prensiplerini öğrenmek

2. Dağıtık veritabanı yaratma ve kullanma yeteneği kazanmak

3. Dağıtık veritabanlarında tutarlılık ve güvenliğin sağlayacak yöntemleri anlamak

4. Dağıtık veritabanlarında sorgu işlemeyi iyi seviyede öğrenmek

5. Ekip çalışması yaparak proje yapma yeteneği kazanmak

Notlandırma

Vize: 30%

Araştırma Sunumu: 30%

Final: 40%

Bu ders yazılım kalite yönetimi, kalite yönetim modelleri (CMMI, ISO, IEEE), kalite yönetimde kulanılan yöntemler, araçlar ve alanları, kalite yönetim sürecinin iyileştirilmesi ve kalite maliyetinin yönetilmesi, hata, sorun önleme ve süreç iyileştirme yöntemleri konularını kapsamaktadır.

Dersin Amacı

Bu ders yazılım geliştirme yaşam döngüsü içindeki yazılım kalite yönetimini öğretmeyi hedefler.

Kaynakça

John W. Horch, “Practical Guide to Software Quality Management”, Addison Wesley, 2003.

Öğrenme Çıktıları

Yazılım Kalite Güvencesi birleşenlerini açıklayabilme

Kalite birleşenleri projenin erken dönemlerinden başlayarak kullanabilme

Yazılım Kalite Güvencesi işlemlerinin başarımını ölçebilme

Yazılım Kalite Güvencesi işlemlerinin proje bütçe ve takvimine etkilerini kontrol edebilme

Modern çok çekirdekli bilgisayarların daha etkin biçimde kullanılabilmesi için paralel programlama tekniklerine giriş, Paralelizmin belirlenmesi, paylaşılan verinin adlandırılması, thread senkronizasyonu, iletişime ilişkin gecikme ve bandwidth, paralel performansın analizi ve geliştirilmesi, paralel programlama araçları, çeşitli örnekler ve egzersizler.

Dersin Amacı

Paralel programlama modellerinin öğretilmesi.

Farklı paralel programlama araçlarının öğretilmesi ve analizinin yapılması.

Paraleleştirme yöntemlerinin, uygulamalı olarak öğretilmesi.

Paralelleştirilen bir algoritmanın verimlilik analiz yöntemlerinin öğretilmesi.

Kaynakça

Grama, A. Gupta, G. Karypis, V. Kumar, ‘Introduction to Parallel Computing’, Addison-Wesley, 2nd Ed., 2003 , Behrooz Parhami, ‘Introduction to Parallel Processing Algorithms and Architectures’, Plenum Series in Computer Science, 1999

Öğrenme Çıktıları

1. Paralel programlama modelleri ve bunların kullanım gereksiniminin analizi ve verimli uygulanıyor olması.

2. Farklı paralel programlama yöntem ve araçlarının karşılaştırılması ve etkin olarak hangisinin kullanılacağına karar verilebilmesi.

3. Seri bir algoritmanın etkin olarak analiz edilmesi ve paralel bir algoritmaya dönüştürülebilmesi.

4 .Paralelleştirilen algoritmaların verimlilik analizlerinin yapılması.

Notlandırma

Vize: 25%

Ödev: 30%

Araştırma Sunumu: 20%

Final: 25%

Çok çekirdekli mimarilere evrimsel bir yaklaşım, çok çekirdekli mimarilerin işletim sistemleriyle entegrasyonu, çok çekirdek ve çoklu threadler için işletim sistemi kernel tasarımı, çoklu thread için işletim sistemi desteği, kullanıcı düzeyinde threadler, kernel seviyesinde threadler. Örnekler: Solaris threadleri, treadler ve kütüphaneler, tek işlemcili ve çok işlemcili platformlarda çoklu threadler için donanım desteği.

Dersin Amacı

Bilgisayar mimari tasarım bileşenleri ve adımlarının multicore yapılar için öğretmek. Güncel işletim sistemleri ve multicore mimari tasarım modellerini öğretmek. İşletim sistemleri ve multicore mimari yapı arasındaki tasarım ilişkilerini göstermek, kritik düşünce ve analiz bileşenlerini kazandırmak.

1. Bilgisayar mimarisini tasarım adımları ve çok çekirdekli mimari tasarım modellerinin analizi ve uygulanması.

2. İşletim sistemlerinin bileşenlerinin ve bu bileşenlerinin çok çekirdekli mimariler için nasıl olduğunun analizi.

3. Çok çekirdekli mimariler için var olan donanım tasarım problemlerinin analizi.

4. İşletim sistemlerinim, var olan çok çekirdekli mimari tasarım modelleri için çözüm ve kısıtlarının analizi.

Öğrenme Çıktıları

Notlandırma

Vize: 30%

Ödev: 35%

Final: 35%

Sonlu durum makinalarının tasarım ve analizi; yüksek seviyeli donanım tanımlama dilleri, VHDL, tasarımda otomatik sentezleme; sayısal tümleşik devre tasarımı ve ileri düzey tasarım konuları; sayısal devrelerin elektriksel özellikleri, senkron ve askenron devreler, bilgisayar aritmetiği, harici devrelere bağlantı için ara yüz tasarımı, sayısal sistemlerin testi; gömülü hesaplama sistemlerinin ASIC ile tasarlanması; tekrar kullanım için tasarım.

Dersin Amacı

Öğrencileri gömülü sistem donanım tasarımı konusunda güncel bilgiler ışığında uzmanlaştırmak

Kaynakça

Berger, Arnold. Embedded systems design:an introduction to processes tools and tecniques. San Francisco;Lawrence, Kan: CMP Books, c2002.

Öğrenme Çıktıları

Karmaşık sayısal devreleri analiz edebilme

Karmaşık sayısal devreleri tasarlayabilme

VHDL i donanım tasarımında kullanabilme becerisini gösterme

Sayısal işaret işleme ile ilgili temel bilgilere sahip olmak

Tasarım araçlarını kullanabilme

Programlanabilir gömülü sistemlerin tasarımı ve gerçeklenmesi; derleyiciler, planlayıcılar, kod üreteçleri, ve sistem seviyesi tasarım araçları; veri-akış ve kontrol modelleri, tekli ve çoklu mikroişlemci mimarileri için yazılım sentezleme; Senkron/reaktif programlama dilleri ve matematiksel altyapıları; sinyal işleme, iletişim ve kontrol algoritmalarının sayısal sinyal işleme, mikrodenetleyici, FPGA, ASIC ve gerçek-zamanlı işletim sistemlerinde uygulanması; gerçek-zamanlı çekirdek tasarımı; donanım ve yazılım hatalarını tolere eden yazılım teknikleri.

Dersin Amacı

Çeşitli gömülü sistemler için yazılım geliştirme tekniklerinin öğrencilere en son teknoloji ve güncel bilgiler ışığında öğretilmesi.

Kaynakça

Berger, Arnold. Embedded systems design:an introduction to processes tools and tecniques. San Francisco;Lawrence, Kan: CMP Books, c2002. ,Adamski, Marian Andrzej. Design of Embedded Control Systems, Boston, MA : Springer Science+Business Media, Inc., 2005. ,Tebbs, David. Real time systems: management and design, McGraw-Hill London 1977

Öğrenme Çıktıları:

1. Yazılım geliştirmenin gömülü sistemlere özgü gereksinimlerini bilmek

2. Standartları ve çeşitli yazılım geliştirme ortamlarını ve araçlarını bilmek

3. Gömülü sistemlerin yaygın alanlarında kullanılan algoritmaların analiz ve sentezini yapabilme

4. Gömülü sistemlerde yazılım sınama, doğrulama, test konularını bir projede uygulayabilme

Notlandırma

Vize: 30%

Sunum: 30%

Final: 40%

Sonuca dayalı programlama; sorun çözme; bilgi gösterme; çıkarsama; mantıksal davranmak; belirsizlik; öğrenme; iletişim.

Dersin Amacı

– Bilgi gösterme ve çıkarsama yöntemlerinin kavratılması

– Sorun çözme ve mantıksal davranma arasındaki ilişkinin vurgulanması

– Belirsizlik altında çıkarsama yapabilecek ve öğrenme yetisine sahip uygulamalar hakkında bilgi verilmesi

Kaynakça

Russell, Stuart; Norvig, Peter; 1995; “Artificial Intelligence – A Modern Approach”; Prentice-Hall; 0-13-103805-2 ,- Luger, George F.; 1993; “Artificial intelligence: structures and strategies for complex problem solving”; Benjamin-Cummings; 0-80534-785-2

Öğrenme Çıktıları

1. İnsansı davranışları benzetmeye yarayan yapay us yöntemlerin ayrı ayrı öğrenilmesi
2. Ağırlıklı olarak matematiksel mantıklara dayalı, geleneksel yapay us yöntemlerin öğrenilmesi
3. Yapay us yöntemlerin karma kullanımı sonucu akıllı algılanabilecek davranışların geliştirilmesi
4. Amaca dayalı yazılım dilleri kullanılarak, yöntemlerin karma kullanıldığı uygulamaların geliştirmesi

Notlandırma

Vize: 30%

Ödev: 30%

Final: 40%

Temel yapay us yöntemler üzerine kurulmuş ileri yapay us yöntemlerin öğrenilmesi amaçlanmaktadır. Bu bağlamda, yöntemler birer birer birleştirilip, örnek uygulama alanlarında denenecek ve uygulamaların akıllı davranışları adım adım geliştirilecek. Uygulamalar ise, bildirimsel ve buyruksal diller ile karma programlanarak, amaca yönelik programlama yöntemleri ile öğrenilecektir.

Dersin Amacı

1.Ussal örneklemeleri incelenmek

2.Etkileşim örneklemeleri incelemek

3.Örnek akıllı dizgeler geliştirmek

Kaynakça

Luger, George; Stubblefield, William; 2004; “Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving”; The Benjamin/Cummings Publishing; ISBN 0805347801 ,Russell, Stuart; Norvig, Peter; 2003; “Artificial Intelligence – A Modern Approach”; Prentice-Hall; 0131038052 ,Giarratano, Joseph C.; Ritel, Gary D.; 2005; “Expert Systems – Principles and Programming”; Thompson Course Technology; 0534384471 ,Munakata, Toshinori; 2007; “Fundamentals of the New Artificial Intelligence Neural, Evolutionary, Fuzzy and More”; Springer; 9781846288395 ,Maedche, Alexander; 2002 ; “Ontology learning for the semantic web”; Kluwer Academic Publishing; 0792376560 ,Hjelm, Johan; 2001; “Creating the semantic Web with RDF: professional developer s guide”; John Wiley; ,Goertzel, Ben; Pennachin, Cassio; 2007; “Artificial General Intelligence”; Springer; 9783540237334 ,Nabiyev, Vasif V.; 2005; “Yapay Zeka”; Seçkin Yayıncılık; 9753479859

Öğrenme Çıktıları

1. Evrimsel hesaplamaları uygulamalarda etkin kullanmak

2. Yapay sinir ağlarını uygulamalarda etkin kullanmak

3. Bulanık mantığı uygulamalarda etkin kullanmak

4. Bu ötesel sezgileri kullanarak, uygulamalara akıllı davranışlar kazandırmak

Notlandırma

Vize: 24%

Quiz: 6%

Ödev: 10%

Araştırma Sunumu: 30%

Final: 30%

Otomatik öğrenme konusuna giriş ve değişik uygulama alanlarından örnekler verilmesi. Bayesçi karar kuramı. Gözetimli öğrenme teknikleri. Model seçimi. Boyut Azaltma. Öbekleme. Destek yöney makinaları. Çizgesel modeller. Sinir ağlarına giriş. Pekiştirmeli öğrenme.

Dersin Amacı

1. Yapay öğrenme konusunda temel oluşturmak

2. Yapay öğrenme ile ilgili problemleri analiz etme ve uygun çözüm yöntemlerini ayırt etme becerisini geliştirmek

3. Verilen problemleri çözmek üzere uygun çözüm algoritmalarını gerçekleme becerisi geliştirmek

Kaynakça

Ethem Alpaydın, Introduction to Machine Learning (2nd Edition), MIT Press, 2010. ,Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006. ,Richard Duda, Peter Hart and David Stork, Pattern Classification, 2nd ed. John Wiley & Sons, 2001. ,Tom Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997.

Öğrenme Çıktıları

1. Yapay öğrenme konusunun temel kavramlarını açıklayabilme

2. Yapay öğrenme ile ilgili problemleri analiz etme ve uygun çözüm yöntemlerini ayırt etme

3. Karşılaşılan yapay öğrenme problemlerini çözebilecek algoritmaları uygun araçları kullanarak uygulayabilme

4. Uygulama sırasında elde edilen çıktıları algoritma yönünden yorumlayabilme

Notlandırma

Vize 30%

Ödev 30%

Final 40%

Kriptografinin tarihsel gelişimi, gereksinim duyulan güvenlik fonksiyonları ve bu fonksiyonların konvansiyonel, simetrik ve asimetrik kripto sistemler tarafından nasıl sağlandığı, zayıflıkları ve saldırı şekilleri işlenmektedir. Kripto sistemlerin güvenlik seviyelerini ve zayıflıklarını öğrencilerin anlayabilmesi için sayılar kuramı, soyut cebir gibi alanlardan gerekli matematik kuram ve yapılar konularla paralel olarak öğretilmektedir. Öğrenciler dönem ödevi olarak kriptografik araçların farklı alanlarda uygulamalarını inceleyerek, konu, ilgili problemler ve yanıtları hakkında bir rapor ve sunuş hazırlar, sınıfta sunar.

Dersin Amacı

Bilgi güvenlik fonksiyonlarının öğretilmesi. Güvenlik fonksiyonlarının nasıl ve hangi kriptografik araçlarla sağlanıldığının öğretilmesi. Simetrik ve asimetrik kriptografinin tarihsel gelişiminin, teknolojik ve sosyal gelişmelerle ilişkilerinin öğretilmesi. Kriptosistemlerin güvenlik seviyelerinin nasıl belirleneceğinin ve ilgili standartların öğretilmesi. Günümüz bilişim ve iletişim teknolojilerinde kullanılan güvenlik çözümlerinin öğretilmesi.

Kaynakça

W.Trappe, L.Washington, ‘Introduction to Cryptography with Coding Theory’, Pearson, 2006 ,P. Gutman, ‘Cryptographic Security Architecture’, Springer, 2004 ,D. R. Stinson, ‘Cryptography, Theory and Practice’, Chapman & Hall/CRC Press, 2002 ,B. Schneider, ‘Applied Cryptography, Protocols, Algorithms, and Source Code in C’, John Wiley & Sons, 1996

Öğrenme Çıktıları

1. Güvenlik zayıflıkları, tehditleri ve hangi güvenlik fonksiyonlarının sağlanmakta olduğunun bir sistem için analizini yapabilme.

2. Hedeflenen güvenlik fonksiyonları için doğru kriptografik araçları seçebilme, uygulayabilme ve test edebilme.

3. Teknolojideki gelişimi izleyerek yeni kriptografik çözüm gereksinimlerini etkin analiz edebilme.

4. Kriptografik çözümlerde uluslararası standartları uygulayabilme.

5. Güvenlik gereksinimine göre kriptografik bir güvenlik çözümünü belirleme ve oluşturabilme kabiliyetinin elde edilmesi.

Notlandırma

Vize: 25%

Ödev: 30%

Sunum: 20%

Final: 25%

Hat şifreleme, Uçtan-uca şifreleme, bilgisayar ağı ve Internet tabanlı saldırılar. Güvenlik duvarları, E-posta güvenliği konuları, Web bağlantılı güvenlik konuları, Sistem çökmesinden geri kurtarım, Stand-alone ile Ağ İşlemlerinin C2 işlevselliğinin karşılaştırılması, Hacker’ lar ve Cracker’ lar, Bilgisayar ağı saldırıları.

Dersin Amacı

1. Bilgisayar ağları güvenliği konusunda temel bilgileri edindirmek.

2. Ağ paket güvenliği konusunda temel bilgileri edindirmek.

3. Bilgisayar yerel/kurumsal ağ güvenliği konusunda temel bilgileri edindirmek.

Kaynakça

w. Stallings, Network Security Essentials: Applications and Standards , Prentice-Hall, 2010. ,C. Kaufman, R. Perlman, M. Speciner, Network Security: PRIVATE Communication in a PUBLIC World , Prentice-Hall, 2002.

Öğrenim Çıktıları

1. Farklı ağ güvenliği yaklaşımlarını bilme ve karşılaştırma.

2. Ağ güvenliği problemleri analiz etme, çözüm geliştirme ve gerçekleştirme.

3. Soyutlama yeteneğini güvenlik alanında kullanma.

4. Güvenlik mühendisliği yöntemleri ile gerçek dünya problemlerini çözmek.

Notlandırma

Vize: 30%

Sunum: 40%

Final: 30%

Güvenli bilgi ve haberleşme sistemlerinin tasarlanması, kurulması ve yönetimi ile ilgili yöntem ve araçlar incelenecektir. Bu amaçla gereksinim duyulan güvenlik fonksiyonları ve bunları sağlayan kriptografik güvenlik araçlar, ağ güvenliği araçları ve yöntemleri tanımlanacaktır. Güncel güvenlik problemlerinin incelendiği, bulut bilişim, web uygulama ve servisleri, kablosuz ağlar gibi pek çok uygulama alanını içine alan çözülmemiş problemler ve yapılan çalışmalar öğretilecektir. Öğrenciler ilgi duydukları güncel problemlerden birisini analiz ederek, sorunu, çözüm yöntemlerini veya yapılan araştırma çalışmalarını dönem projesi olarak yazılı raporlar ve sunum yapar.

Dersin Amacı

1. Bilgi ve iletişim teknolojileri güvenliğiyle ilgili problemlerin ve çözüm araçlarının öğretilmesi.

2. Var olan güvenlik problemlerinin, ve oluşturduğu risklerin öğrenilmesi.

3. Güncel bilgi ve iletişim teknolojileri için açık güvenlik problemlerinin ve yapılan araştırma çalışmalarının öğrenilmesi.

4. Bilgi sistemlerinin, güvenli tasarım, kurulum ve yönetiminin öğrenilmesi.

Kaynakça

B. Schneider, ‘Applied Cryptography, Protocols, Algorithms, and Source Code in C’, John Wiley & Sons, 1996

Öğrenme Çıktıları

1. Bilgi ve iletişim teknolojileriyle ilgili güvenlik risklerinin analiz edilebilmesi yetkinliğine sahip olma.
2. Güvenlik problemlerinin çözümünde doğru araçları seçme ve test edebilme.
3. Teknolojideki gelişimi izleyebilme ve olası güvenlik risklerini, tehditleri belirleyebilme kabiliyetinin kazandırılması
4. Bilgi sistemlerinin güvenlik tasarımı ve yönetimini yürütecek temel bilgi ve methodolojiye sahip olma

Bilgisayar bilimlerini oluşturan temel kuramların ve bilim insanlarının vizyonlarının aktarıldığı bir derstir. Dönemlerde farklı konulara ağırlık verilebilir. İşlenilen konulara örnek olarak; “scientific and programming visualization”, “humancomputer interaction”, “cryptography”, “software design”, “robotics”, “usability”, “computer security”, “computational complexity”, “Algorithms”, “Automata Theory Languages and Computability”, “Artificial Intelligence and Machine Learning” vb.

Dersin  Amacı

Bilgisayar bilimlerinde kullanılan kuramları öğretmek. Bilgisayar bilimlerinde araştırma, analiz, karşılaştırma ve modelleme tekniklerini öğretmek. Bilgisayar bilimlerinde güncel kavram, çalışma alanları vearaştırma problemlerini öğretmek.

Kaynakça

The text book/books are determined by decided topics.

Öğrenme Çıktıları

1. Bilgisayar bilimlerinde kullanılan kuramları ve güncel uygulama alanı olan konuları kullanarak problemleri ve yeni gereksinimleri analiz edebilmek.

2. Bilgisayar bilimlerinde güncel araştırma problemlerini tanımlamak, modelleyebilmek.

3. Öğrencinin gelecek kariyer döneminde, bigisayar bilimlerinde yönleneceği ve katkı vereceği alana karar verebilmesi.4 Bilgisayar bilimlerindeki temel kuramların disiplinler arası araştırma ve çalışmalarda uygulama becerisinin edinilmesi.

Notlandırma

Vize: 20%

Ödev: 20%

Sunum: 40%

Final: 20%

Evrimsel hesaplama yöntemleri, ayrık ve sürekli eniyileme problemleri, evrimsel hesaplama için yazılım kütüphaneleri, genetik algoritmalar, genetik programlama, evrim stratejileri, diferansiyel gelişim, parçacık sürü eniyilemesi, çok amaçlı eniyileme.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilere evrimsel hesaplama yöntemleri ve bunların eniyileme problemleri üzerinde uygulamaları hakkında bilgi vermektir.

Kaynakça

Introduction to Evolutionary Computing by A.E. Eiben and J.E. Smith, Springer, 2nd Edition Global Optimization Algorithms – Theory and Application –Thomas Weise, 2009 Essentials of Metaheuristics, Sean Luke, Second Edition, 2012

Öğrenme Çıktıları:

1. Evrimsel hesaplama ve temel bileşenlerini açıklayabilme.
2. Verilen probleme göre uygun evrimsel hesaplama yöntemini seçebilme.
3. Evrimsel hesaplama yöntemlerini eniyileme problemlerinin çözümüne uygulayabilme.
4. Evrimsel algoritmalar için deneysel çalışma tasarlayabilme.

Notlandırma:

• Ara Sınav %25
• Dönem Projesi %25
• Final Sınavı %50

Teslimler: Proje, Rapor

Tamamlayıcı: CENG 462

Robot bilimine ağırlıklı olarak yazılımsal ve uygulamalı yaklaşmak; robotların mekatronik parçalarını ve donanımsal yapılarını incelemek; robot yazılım parçalarını ve yazılımsal yapılarını incelemek; robotların akıllı davranışlar göstermek için yardımcı olacak yazılımsal yapıları ve özelliklerini incelemek; iş birlikçi robotların donanımsal ve yazılımsal gereksinimlerini incelemek; örnek iş birlikçi ve akıllı görünen robot uygulamaları geliştirmek.

Dersin Amacı

1. Robotların donanımsal özelliklerini öğrenmek(CO 1)
2. Robotların yazılımsal özelliklerini öğrenmek(CO 2;3)
3. Robotların iş birlikçi ve akıllı davranmalarını sağlayacak uygulamalar geliştirmek (CO 2;3)

Kaynakça

Mataric, Maja J; 2007; “The Robotics Primer”; The MIT Press; ISBN 026263354x ,Craig, John. J.; 2003; “Introduction to Robotics: Mechanics and Control”; Prentice Hall; ISBN 0201543613 ,Jones, Joe; 2003; “Robot Programming: A Practical Guide to Behaviour-Based Robotics”; McGraw-Hill, ISBN 0071427783 ,Enderton, Herbert B.; 2001; “A Mathematical Introduction to Logic”; Academic Press; ISBN 0-12-238452-0 ,Kelly, John; 1997; “The Essence of Logic”; ISBN 0-13-396375-6 ,Bell,J.L.; 1997; “A course in mathematical logic”; 1997; N.H.; ISBN 0-7204-2844-0 ,Gabbay, Dov M.; 2000; “Temporal logic: mathematical foundations and computational aspects”; Oxford: Clarendon press; ISBN 0-19-853768-9 ,Lootsma, Freerk A.; 1997; “Fuzzy logic for planning and decision making”; Kluwer Academic Publishers; ISBN 0-7923-4681-5

Öğrenme Çıktıları

1. Robot türlerini ve davranışlarını ayırt eder

2. Akıllı robot davranışları için yöntemler kullanır

3. İş birlikçi robot davranışları için yöntemler kullanır

4. Yapboz robotlardan robotlar geliştirir

Notlandırma

Vize: 20%

Kuiz: 10%

Ödev: 1o%

Sunum: 20%

Final: 30%

Rapor: 10%

Bilgi keşfi sürecine genel bakış, genel hatları ile veri madenciliği, veri hazırlama, veri madenciliğii temelleri, ilişki kuralları madenciliği, sınıflandırma ve kestirim, kümeleme analizi, web madenciliği, veri madenciliği uygulamaları, dönem projeleri.

Dersin Amacı

1.Yeni bir alanla tanışarak teknik altyapısını zenginleştirmek,

2.Araştırma yapma yeteneği kazanmak,

3.Karmaşık bir problemi anlama ve çözüm üretme yeteneği kazanmak,

4.Süreç yönetimi yapma yeteneği kazanmak,

5.Sözlü ve yazılı iletişim becerisini arttırmak.

Kaynakça

J. Han, Data Mining: Concepts and Techniques , Morgan Kaufman, 2000. ,M. H. Dunham, Data Mining Introductory and Advanced Topics , Prentice Hall, Pearson Education, 2003. ,R. J. Roiger and M. W. Geatz, Data Mining A Tutorial Based Primer , Addison Wesley, 2003. ,M. J. A. Berry and G. S. Linoff, Mastering Data Mining , Wiley, 2000

Öğrenme Çıktıları

1. Bilgi keşfi sürecinin adımlarını ve veri madenciliği algoritmalarını öğrenmek

2. Veri madenciliği araçlarını kullanma yeteneğinin kazanmak

3. Bir bilgi keşfi probleminin anlamak, modellemek ve gerçekleştirmek

4. Geliştirilen projeleri yazılı ve sözlü olarak anlatabilmek

Notlandırma

Vize: 30%

Sunum: 30%

Final: 40%

Bilgi teknolojilerinde iş idaresinin temellerine ek olarak bu ders hedef belirleme, ekip kurma, bilgi sermayesi, müşteri projeleri ve iş yönetimi için paradigmalar, stratejiler ve yöntemler konularını kapsayacaktır.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, bilgi teknolojileri özelinde girişimcilik tanıtmaktır. Bilgi teknolojileri sektöründe sürdürülebilir büyümeyi yakalamak isteyen firmalar için gerekli olan girişimcilik bakış açısı ve düşünce sistematiği bu ders kapsamında vurgulanacaktır.

Kaynakça

Stephen Covey, The 7 Habits of Highly Effective People, Free Press, 2004. ,Thomas Friedman, The World Is Flat, 3.0, A Brief History of the Twenty-First Century, Picador, Paperback, 2007. ,Fuat Alican, Yol, 2010.

Öğrenme Çıktıları

1. Bilgi teknolojileri sektöründe girişimciliği tanımak.

2 Girişimcilik bakış açısı ve düşünce sistematiğini anlamak.

3 Kendi işini kurma ve kendi ürünlerini geliştirme sürecine hazırlanmak.

4 Sürdürülebilir büyüme konusunu anlayabilmek.

Notlandırma

Vize: 30%

Sunum: 40%

Final: 30%

Bu ders bilgisayar grafiği oluşturma tekniklerini ve programlama arabirimlerini konu alır. Derste bilgisayar grafiği için gerekli temel matematiksel konular (iki ve üç boyutlu dönüşümler), ışıklandırma modelleri, görüntü oluşturma teknikleri, basit sahne modelleme ve görünürlük analizi yöntemleri anlatılmaktadır. Ayrıca bu bilgisayar grafiği tekniklerinin OpenGL programlama arabirimi ile güncel donanım üzerinde uygulanmasını da kapsar.

Dersin Amacı

Dersin temel amacı öğrencilerin modelleme, oluşturma, dokulandırma ve ışıklandırma benzeri temel Bilgisayar Grafiği konularında bilgi sahibi olmalarıdır. Öğrenciler bilgilerini OpenGL benzeri standart programlama arabirimleriyle öğrendiklerini uygulama konusunda pratik kazanacaklardır.

Kaynakça

Interactive Computer Graphics: A Top-Down Approach with OpenGL, by Edward Angel and Dave Shreiner

Öğrenim Çıktıları

1. Bilgisayar grafiği tekniklerini standart programlama arabirimleri kullanarak uygulayabilme

2. 3B nesneler ile imge görüntüleri arasındaki matematiksel ilişkiyi türetebilme

3. Farklı ışıklandırma modellerini karşılaştırabilme

4. Oluşturma yazılımlarını görünürlük veri yapıları kullanarak eniyileyebilme

Bu ders ileri bilgisayar grafiği oluşturma tekniklerini konu alır. Derste gerçekçi bilgisayar grafiği için gerekli ileri ışıklandırma modelleri, hızlandırma teknikleri, hacimsel oluşturma yöntemleri anlatılmaktadır. Ayrıca bu bilgisayar grafiği tekniklerinin güncel donanım üzerinde hızlandırılmasını da kapsar.

Dersin Amacı

Dersin temel amacı öğrencilerin modelleme, oluşturma, dokulandırma ve ışıklandırma benzeri Bilgisayar Grafiği konularında güncel teknikler hakkında bilgi sahibi olmalarıdır. Öğrenciler öğrendiklerini uygulama konusunda da pratik kazanacaklardır.

Kaynakça

Computer Graphics: Principles and Practice. 3rd Ed., J.F. Hughes et al.

Öğrenme Çıktıları

1. İleri bilgisayar grafiği tekniklerini pratikte uygulayabilme

2. Işıklandırma ve hacim oluşturma teknikleri için kullanılan matematiksel ilişkileri türetebilme

3. Farklı ışıklandırma modellerini karşılaştırabilme

4. Oluşturma yazılımlarını eniyileyebilme

Notlandırma

Vize: 25%

Homework: 30%

Final: 35%