Alan Seçmeli Dersler

COMP 303- BİLGİSAYAR MİMARİSİ
Kredi: 3
Ön koşul:ELEC 204 veya öğretim üyesi onayı
Bilgisayarların donanım yapısı. Bilgisayarı oluşturan bileşenler ve işlevleri. Komut setleri, komut formatları, adres tipleri. Ardışık düzen yapısı ve hataları. Komut düzeyinde paralellik. Makina kodları. Veri yolları ve mikro-programlanmış kontrol. Bilgisayar aritmetiği. Bellek hiyerarşisi, ön bellek organizasyonu, sanal bellek. Paralel mimariler.

COMP 306- VERİ-TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 202 veya öğretim üyesi onayı
Veri yönetim sistemlerine giriş, dosya yapıları, organizasyonu ve işleme, ardışık dosyalar, direk dosyalar, sıralama/birleştirme, dizinli ve anahtarlı dosyalar, ilişkisel veri modelleme, mantıksal veri-tabanı tasarımı, öğeler ve öğeler arası ilişkilerin modellenmesi, veri tanımlama ve sorgulama dilleri.

COMP 317- GÖMÜLÜ SİSTEMLER
Kredi: 3
Ön koşul:ELEC 204 veya öğretim üyesi onayı
Mikro-işlemci yapı ve işleyiş temelleri; veriyolu organizasyonu; komut kümesi; adresleme yöntemleri; saat ve zamanlama analizleri; iş kesme altprogramları; bellek (RAM ve ROM); DMA, seri ve parallel giriş/çıkış; çevirici dili ile programlama

COMP 319A- MOBİL CİHAZ PROGRAMLAMA-ANDROID
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 202 veya COMP 132 veya öğretim üyesi onayı
Bu ders, mobil cihazlar üzerinde yazılım ortamları ve dillerini kapsamaktadır. Mobil cihaz mimarisi ve yazılım geliştirme ortamları, MIDP Uygulama Modeli, Kullanıcı Arayüzü Kütüphaneleri, Yüksek Seviye Kullanıcı Arayüzü Bileşenleri, Alçak Seviye Kullanıcı Arayüzü Kütüphaneleri, MIDP veritabanı kütüphaneleri. Mobil cihaz işletim sistemi ortamları ve Symbian, Android, Mobile Windows derste işlenmektedir.

COMP 319B- MOBİL CİHAZ PROGRAMLAMA-IOS IPHONE
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 202 veya COMP 132 veya öğretim üyesi onayı
Bu ders, mobil cihazlar üzerinde yazılım ortamları ve dillerini kapsamaktadır. Mobil cihaz mimarisi ve yazılım geliştirme ortamları, MIDP Uygulama Modeli, Kullanıcı Arayüzü Kütüphaneleri, Yüksek Seviye Kullanıcı Arayüzü Bileşenleri, Alçak Seviye Kullanıcı Arayüzü Kütüphaneleri, MIDP veritabanı kütüphaneleri. Mobil cihaz işletim sistemi ortamları ve IOS, IPHONE derste işlenmektedir.

COMP 340- VERİ BİLİMİ İÇİN UYGULAMALI LİNEER CEBİR
Kredi: 3
Ön koşul:Öğretim üyesi onayı
Temel lineer cebir yöntemleri ve gerçek veriler üzerinde işleme ve analiz uygulamaları. Vektörler, matrisler, özdeğerler, özvektörler ve SVD kavramları: matematiksel temelleri, geometrik anlamları ve pratik kullanımları. En Küçük Kareler Metodu (veri uyumlama, regresyon, sınıflama), Markov süreçleri, temel bileşenler analizi, düşük rank yaklaşımları ve sıkıştırma, kümeleme, dereceli alçalma ve yapay sinir ağları.
Julia programlama dili kullanılacak, öğrenciler ödevlerde ve projelerde Matlab veya Python kullanabilirler.

COMP 341- YAPAY ZEKAYA GİRİŞ
Kredi: 3
Ön koşul:ENGR 200 veya ENGR 201 veya MATH 201 veya MATH 211 veya MATH 202
Yapay zeka kavramlarını tanıtma; etmen tabanlı düşünme; bilgili ve bilgisiz arama; kısıt sağlanma problemleri; bilgi temsili; mantık; makina öğrenmesi tanımı ve yapay zeka ile bağlantıları; belirsizliği temsil etme; markov karar süreçleri; görüntü işleme, robotik, dil ve oyunlardan örnekler.

COMP 350- BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİNDEN SEÇİLMİŞ KONULAR
Kredi: 3
Ön koşul:-
Dersin açıldığı dönemde içeriği açıklanacaktır.

COMP 403- SİBER ADLİ BİLİŞİM
Kredi: 3
Ön koşul:-
Temel düzeyde siber adli bilişim kavramları, delil toplama yöntemleri, veri kurtarma araçları, adli bilişim yazılım ve donanımları, delil raporlama.

COMP 404- SAYISAL KONUŞMA VE SES İŞLEME
Kredi: 3
Ön koşul:ELEC 201 veya öğretim üyesi onayı
Ses ve konuşma sistemleri, fonetik ve fonoloji bilgisi, konuşma işareti özellikleri ve tanımları, perde ve formantların rolu, perde ölçekli ve zaman ölçekli konuşma değiştirmeleri, konuşma kodlama yöntemleri ve internet üzerinden konuşma iletişimi (VoIP) sistemleri, örgü ve konuşma tanıma ana yöntemleri, konuşma tanıma için arama algoritmaları.

COMP 405- UYGULAMALI SIZMA TESTLERİ
Kredi: 3
Ön koşul:-
Temel düzeyde sızma testleri kavramları, beyaz şapkalı saldırı yöntemleri, tarama araçları, saldırı kitleri, sosyal mühendislik kavramları, uygulamalı sızma testi yazılımları.

COMP 407- GÜVENLİ KODLAMA VE YAZILIM TEST
Kredi: 3
Ön koşul:-
Güvenli kodlama ilkeleri, yazılım testi yöntemleri, güvenli yazılıma dair önlemler ve araçlar, veri tabanı ve işletim sistemi güvenlik hizmetleri, tersine mühendislik, kod ve veri gizleme yöntemleri.

COMP 408- BİLGİSAYARLA GÖRME VE GÖRÜNTÜ TANIMA
Kredi: 3
Ön koşul:ELEC 201 veya öğretim üyesi onayı
Bilgisayar sistemlerinde hesaba dayalı görsel algılama modelleri ve bunların gerçekleştirimi. İmge oluşumu; kenar, köşe ve sınır çıkarımı; bölütleme, eşleştirme, örüntü tanıma ve sınıflandırma teknikleri; üç boyutlu görme: izdüşüm geometrisi, kamera kalibrasyonu, stereo/silüet/tonlama bilgisinden şekil, model tabanlı 3B nesne tanıma; renk, doku, radyometri ve BDRF; devinim analizi.

COMP 409- BLOKZİNCİR VE KRİPTO PARALAR
Kredi: 3
Ön koşul:-
Blokzincir (parça zinciri), dağıtık sistemlerde oy birliği, dağıtık veri tabanları, ağ üzerinden veri yayılımı, kripto paralar, kripto paralarda güvenlik, blokzincir uygulamaları, alternatif blokzincirler ve kripto paralar, akıllı sözleşmeler.

COMP 410- BİLGİSAYAR GRAFİĞİ
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 202 veya öğretim üyesi onayı
Üç boyutlu bilgisayar grafiği kuramı ve uygulamaları. Grafik sistemleri ve modelleri; geometrik gösterimler ve dönüşümler; grafik programlama; girdi ve etkileşim; bakma ve izdüşüm; bileştirme ve karıştırma; ışıklandırma ve renk modelleri; tonlama; doku yapıştırma; canlandırma; görsel gerçekleme; sıradüzensel ve nesne yönelimli modelleme; sahne çizgeleri; 3B geriçatım ve modelleme.

COMP 411- DERİN ÖĞRENMELİ BİLGİSAYARLA GÖRME
Kredi: 3
Ön koşul:ENGR 421 veya öğretim üyesi onayı
Bilgisayarla görme için kullanılan uçtan uca derin sinir ağı mimarilerinin kavranması, gerçeklenmesi, eğitilmesi ve hatalarından arındırılması. İmge sınıflandırma. Hata işlevleri ve eniyileme. Geri yayılım. Evrişimsel sinir ağları. İmge ve video analizi için yinelemeli sinir ağları. Nesne sezimi ve bölütleme. Üretici sinir ağı görme modelleri.

COMP 415- DAĞITIK BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 304 veya öğretim üyesi onayı
Dağıtık sistemlerin ilkeleri ve kavramları, arakatman yazılımı, eş seviyede sistemler ve algoritmalar, tasarım ve uygulama konuları, sanallaştırma, dağıtık sistemlerde iletişim ve koordinasyon, çoğa dağıtım modeli, seçim algoritmaları, karar ve eşgüdüm protokolleri, çoğa dağıtım modeli, koşutzaman denetimi, kayıp kurtarımı, hata toleransı, bulut bilişim.

COMP 416- BİLGİSAYAR AĞLARI
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 132 veya öğretim üyesi onayı
Veri iletimi ve bilgisayar ağlarının temelleri, ISO/OSI referans modeli, veri bağlantı, ağ ve aktarım katmanları, TCP/IP protokol takımı, eşzamanlı ve eşzamansız iletişim, veri bağlantı denetimi, geniş alan ağları, yönlendirme, tıkanıklık denetimi, yerel alan ağları, iletişim mimarisi ve aktarım protokolleri, dağıtık uygulamalar.

COMP 423- OTONOM ARAÇLAR İÇİN BİLGİSAYARLA GÖRME
Kredi: 3
Ön koşul:-
Otonom sürüş için bilgisayarla görme alanında ana problemler, yaklaşımlar, veri kümelerini değerlendirme ölçütleri, derinlik / hareket tahmini, yerelleştirme, haritalama, boş alan tahmini, nesne algılama / izleme, semantik / örnek bölümleme ve uçtan uca sürüş öğrenimi.

COMP 428- KABLOSUZ AĞLAR
Kredi: 3
Ön koşul:Öğretim üyesi onayı
Kablosuz ağ uygulamaları, kablosuz kanal ve iletişim temelleri, ortam erişim kontrolü protokolü, yönlendirme protokolü, topoloji kontrolü, zaman senkronizasyonu, veri merkezli ağ, kablosuz haberleşme standartları.

COMP 429- PARALEL PROGRAMLAMA
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 132
Temel koşut-zaman kavramları. Paralel mimariler, çok çekirdekli işlemciler, heterojen sistemler, ortak bellek ve dağıtık bellek mimarileri. Paralel programlama modelleri ve dilleri. Çok-örgülü, mesaj geçirme, veri güdümlü, veri paralel programlama. Paralel program tasarımı, ayrışma, tanesellik ölçüsü, yerellik, iletişim, yük dağılımı ve asekron programlama. Performans modelleme, paralelleştirmenin getirdiği ek yükler.

COMP 430- VERİ GİZLİLİĞİ VE GÜVENLİĞİ
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 202
Veri gizliliği ve güvenliğine yönelik tehditler; veri toplama, analizi ve paylaşımında gizliliği koruyucu yöntemler; veri anonimleştirmesi; diferansiyel gizlilik; makine öğrenmesinde gizlilik ve güvenlik; düşmancıl makine öğrenmesi; gerçek dünyadan uygulamalar ve vaka çalışmaları.

COMP 434- COMPUTER & NETWORK SECURITY
Kredi: 3
Ön koşul:Öğretim üyesi onayı
Bilgisayar güvenliği teknikleri, geleneksel şifreleme, açık anahtarlı şifreleme sistemi, anahtar yönetimi, ileti doğrulama, kıyım fonksiyonu ve algoritmaları, sayısal imza, doğrulama protokolleri, erişim denetim mekanizmaları, ağ güvenlik pratiği, TCP/IP güvenliği, Web güvenliği, SSL, hizmeti-engelleme saldırıları, izinsiz giriş sezme, virüsler.

COMP 437- AKILLI KULLANIM BİLGİSAYAR ARAYÜZLERİ
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 125 veya COMP 100
Akıllı İnsan-Bilgisayar Arayüzleri’nin bilgisayarlı görme, öğrenme, örüntü tanıma, yapay zeka teknolojileri kullanarak tasarımı, gerçekleştirimi, test edilmesi. Destekleyici metodlar (sınıflandırma, regresyon, çok kipli bilgi birleştirme, nesne tanıma); teknolojiler (bakış takibi, hareket tanıma); donanımlar (dokunsal araçlar, kalem temelli bilgi giriş araçları, kamera ve mikrofon dizileri).

COMP 441- MAKİNE ÖĞRENİMİ
Kredi: 3
Ön koşul:-
Makine öğrenimi ve veri madenciliği alanlarına istatistik bakış açısından giriş.  Makine öğrenimi deneyim ile otomatik olarak iyileşen bilgisayar yazılımlarının incelenmesidir.  Biyolojiden finansa ve dilbilime kadar birçok değişik alanda yaratılan çok miktardaki veri makine öğrenimi araç ve yöntemlerinin iyi anlaşılmasını zorunlu kılmaktadır.  İncelenen konular arasında regresyon, sınıflama, çekirdek yöntemleri, model seçimi ve değerlendirilmesi, arttırma, sinir ağları, destek vektör makineleri, en yakın komşu ve denetlenmeyen öğrenme

COMP 442- DOĞAL DİL İŞLEME
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 341 veya öğretim üyesi onayı
Doğal dil işlemede temel kavramlar ve güncel araştırmalar. Dil verilerini işleyen algoritmalar. İnsan dilinin bilişimsel özellikleri. Bicımbirimsel, sözdizimsel ve anlamsal seviyelerde analiz. Büyük derlem kullanımı, istatistiksel analiz ve öğrenme algoritmaları gibi modern sayısal tekniklerin öğrenme, anlam belirsizliği, cümle çözümleme gibi problemlere uygulanması. Otomatik tercüme ve soru cevaplama gibi uygulamalar.

COMP 443- ÇAĞDAŞ KRİPTOLOJİ
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 106 veya öğretim üyesi onayı
Kriptolojik sistemlere giriş. Simetrik şifreleme, açık anahtar mucizesi, tek-yönlü fonksiyonlar, kıyım fonksiyonları, rastgele sayılar, sayısal imzalar, sıfır-bilgi ile kanıtlama, çağdaş kriptosistemler, çok-ortaklı hesaplama. Kriptoloji uygulamaları, internette alışveriş, BitTorrent görevdeş dosya paylaşım sistemi, bazı eski şifreleme algoritmalarını kırılması.

COMP 446- ALGORİTMA TASARIMI VE İNCELEMESİ
Kredi: 3
Ön koşul:COMP 202 veya öğretim üyesi onayı
Veri yapıları, algoritmalar ve ilgili hesaplama karmaşıklıkları.Sönüşür (asimtotik) karmaşıklık ölçütleri. Çizge gösterimleri ve algoritmaları. Çizgelerde dolaşma ve arama. Yönlü çizgeler ve topolojik sıra. Ormanlar ve ağaçlar. Minimum kapsayan ağaç. İki-kısımlı uydurma. Birleşim-aramalı veri yapıları. Yığıtlar. Kıyım algoritmaları. Amortize edilmiş karmaşıklık analizi. Eniyileme algoritmaları. Dinamik programlama. Fırsatçı algoritmalar. En kısa yol algoritmaları. Ağ akışı. Rasgele algoritmalar. Doğrusal programlamaya giriş. NP-completeness kavramına giriş. Karar-verme problemleri. Doğal NP-complete problemler ve yaklaşım algoritmaları. Matris gösterimleri ve algoritmaları.

COMP 447- DERİN GÖZETİMSİZ ÖĞRENME
Kredi: 3
Ön koşul:ENGR 200 ve MATH 107 veya öğretim üyesi onayı
Gözetimsiz derin öğrenmedeki temel kavramlar ve son gelişmeler, ardaşık bağlanım modelleri, düzgeli akış modelleri, varyasyonel özkodlayıcılar, çekişmeli üretici ağlar, enerjiye dayalı modeller, kesikli gizli değişken modelleri, özdenetlemeli öğrenme, dil modellerinin ön eğitimi.

COMP 448- MEDİKAL GÖRÜNTÜLÜ ANALİZ
Kredi: 3
Ön koşul:-
Görüntüleme yöntemleri. Uygulamalar ve zorluklar. Medikal görüntü bölütlemesi. Öznitelik çıkarma. Medikal görüntü sınıflandırması. Medikal görüntüler için derin öğrenme. Evrişimsel sinir ağları. Tam evrişimli ağlar. Üretken çekişmeli ağlar. Çoklu-örnek öğrenme. Vaka çalışmaları.

COMP 450- BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİNDEN SEÇİLMİŞ KONULAR
Kredi: 3
Ön koşul:-
Dersin açıldığı dönemde içeriği açıklanacaktır.

COMP 463- HER ŞEYİN INTERNETI (IoE) – MOLEKÜLLERDEN EVRENE 
Kredi: 3
Ön koşul:Öğretim üyesi onayı
Her Şeyin İnterneti (IoE) kavramına giriş: İletişim teknolojilerinin evrimi, IoT ve IoE’ye giriş, IoT’ler ve IoE arasındaki karşılaştırma. Doğal internetlerin yönetim kurallarının/dinamiklerinin gözden geçirilmesi: IoE olarak evren. IoE’nin temel bileşenleri. Başlıca IoE zorlukları. Ticari IoX’lerdeki Mevcut Uygulamalar: Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT), Sensörlerin İnterneti (IoS), Tarımsal Nesnelerin İnterneti (IoAT), Savaş Alanı Nesnelerinin İnterneti (IoBT), Enerjinin İnterneti (IoEn), Araçların İnterneti (IoV). 6G Nesnelerin İnterneti’nin incelenmesi. Biyo-Nano Nesnelerin İnterneti (IoBNT): IoBNT’nin temel bileşenleri ve temel etkinleştirici teknolojilerin ve uygulamaların gözden geçirilmesi. İçimizdeki IoE: Vücut içi nano ağlar (nöral, kardiyovasküler ve endokrin nano ağlar). Moleküler bilgi ve haberleşme biliminin temelleri. Uzayın İnterneti (IoSp). IoE için etkinleştirici teknolojiler, diğer IoX’ler ve IoE kapsamındaki etkileşimleri.

ENGR 421- MAKİNE ÖĞRENİMİNE GİRİŞ
Kredi: 3
Ön koşul:MATH 107 ve 203 ve ENGR 200 ve (COMP 100 veya COMP 125)
A broad introduction to machine learning covering regression, classification, clustering, and dimensionality reduction methods; supervised and unsupervised models; linear and nonlinear models; parametric and nonparametric models; combinations of multiple models; comparisons of multiple models and model selection.

ELEC 201- İŞARETLER VE SİSTEMLER
Kredi: 4
Ön koşul:MATH 107 ve MATH 106
Ayrık ve sürekli zamanlı işaretler ve sistemlere giriş. Zaman alanlı işaret gösterimi, doğrusal zaman değişimsiz (LTI) sistemlerin dürtüsel tepkisi ve evrişim. Sıklık alanlı işaret gösterimi, LTI sistemlerin sıklık tepkisi ve Fourier çözümlemesi. Sürekli ve ayrık zamanlı işaretlerin süzgeçlenmesi. Analog işaretlerin örneklenmesi ve ayrık zamanlı işlenmesi. Sürekli zamanlı LTI sistemlerin Laplace-dönüşüm alanlı çözümlenmesi. MATLAB ile alıştırmalar.