Contents

{Bilgisayar Mühendisliği Lisans Üstü Programı TOBB ETÜ|Sivas Cumhuriyet Üniversitesi|Ana Sayfa Bilgisayar Mühendisliği}

{– Staj yeri kabul belgesi ( örnek); – SGK’dan alınacak SPAS Müstehaklık Sorgulama belgesi;– Staj bilgi formu;– TC Kimlik No içeren resmi kimlik fotokopisi;– Öğrenci kimliği fotokopisi; ve– Kabul ve Taahhüt yazısı. Staj yapmak istediği bir yerden olumlu yanıt alan öğrenci öncelikle staj yapacağı tarihleri netleştirmelidir. Lütfen tarihleri ve iş günü sayısını belirlerken resmi tatillere ve bütünleme sınav tarihlerine dikkat ediniz.|Üstün başarılı öğrencilerin, misafir öğrenci olarak, eğitimlerini Ankara Üniversitesi ile öğrenci değişim anlaşması olan eğitim kurumlarında yapma olanakları bulunmaktadır. Her üyesi yurt içi/dışı bir Doktora (Ph.D) derecesine sahip, uzmanlaşmış akademik kadro ve deneyimli yardımcılardan oluşan eğitim kadrosu, öğrencilerin en modern teknoloji ile donanmış olarak mezun olmalarını hedeflemektedir. Yeni bilgilerin üretilmesi, bilimsel yorumların yapılması veya teknolojik problemlerin çözümlenmesi için bilimsel esaslara uygun olan araştırmaların yapılması Araştırma Projelerinin ana amaçlarıdır.|Son olarak, ticari sistemlerde bu konuda gelinen nokta ve very uzayları tartışılacaktır. Bu ders ileri yazılım tasarım şablonları üzerine odaklanmıştır. Dersin ana konularını; ileri nesneye dayalı programlama presipleri, nesneye dayalı tasarım şablonları, kurumsal uygulama mimarisi şablonları, kurumsal uygulama bütünleştirme şablonları ve alana dayalı tasarım şablonları oluşturmaktadır. Bu derste öğrenciler tasarım şablonları kullanarak modern yazılım geliştirme kavramlarını öğrenecek ve bu kavramları kullanarak orta büyüklükteki bir yazılımı takım olarak geliştirecektir. Bu ders öğrencilere geniş ölçekli veri yönetimi ve büyük veri yönetiminin temel kavramları ve işlemsel yaklaşımlarını tanıtır.}

{Bunlar veri depolama, güncelleme ve sorgulamanın yanısıra veri yoğun işlemeyi içermektedir. Ders kavram, algoritma ve zorluklara odaklanırken, dağıtık ve parallel veritabanı yönetim sistemleri, eşler arası veri yönetimi, MapReduce ve bileşenleri, Spark ve veri akışları, veri gölleri ve NoSQL veritabanları konuları kapsanacaktır. Öğrencilerimizin donanım ve yazılım endüstrisinde tek başlarına veya bir ekip içinde üretken olmalarını sağlayacak, en çok aranan kuramsal teknik becerilerle donanmış olarak mezun olmalarını hedefliyoruz.|Bu tür projeler genellikle TÜBİTAK-TEYDEB (tubitak/teydeb_kitapcik) ve Bakanlıklar tarafından desteklenmektedir. Laboratuvarımızda 2 masaüstü bilgisayar, 1 laptop, 3 iş istasyonu, 1 Microsoft Kinect V2 bulunmaktadır. Araştırmanın Tanımı, Araştırma türleri, Araştırma Teknikleri ile ilgili temel kavramlar bilgisi, Araştırma konusuna uygun amaç, önem, varsayım, sınırlılık ve tanımları yazabilme, Problemle ilgili kaynak taraması yapabilme, Örnekleme yöntemleri, Veri toplama yöntemleri.|Öğrenci bu alanda yapılmış olan çalışmaları araştırır, okumalar yapar, tartışır, değerlendirir, araştırmalarını bir rapor haline getirir. Yazılı sınavı geçtiği ilan edildikten sonra, raporunu jüri üyelerine gönderir. Sunum konusu ve diğer temel konularla ile ilgili soruları cevaplar. Jüri üyeleri oy çokluğuyla öğrencinin başarılı ya da başarısız olduğuna karar verir.}

{ESCI Kapsamındaki Dergi|Mimarlık Bölümü Büro/Araştırma Staj Komisyonu üyesi|Teori Dersleri}

{

  • Meslek eğitiminin gerektirdiği temel kuramsal kavramları derinliğine işleyen temel programımız, öğrencilerin diledikleri alanlarda uzmanlaşma olanağını verecek biçimde, seçmeli derslerle de ayrıca zenginleştirilmiştir.
  • Ders, öğrencinin danışmanının gözetiminde çalışmak istediği konuya yönelik olarak literatür çalışması, veri derleme, analiz etme ve sonuçları raporlayarak sunmayı kapsayan faaliyetlerden oluşur.

    • {

  • Bu ders, imgelerden 3 boyutlu bilgi (özellikle şekil) çıkarımı ile ilgili algoritma ve uygulamaları kapsar.

    • |}{

  • 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.

    • |}{

  • FAZLADAN (İSTEĞE BAĞLI) STAJLAR– İsteğe bağlı olarak fazladan yapılmak istenen stajlara (örneğin bir yerde 30 iş gününden fazla staj veya ihtiyaç olmamasına rağmen birden ya da ikiden fazla staj gibi) genellikle izin verilmektedir ancak önden staj komisyonu ile görüşünüz.

    • |}

  • Ele alınacak konular arasında sözcük vektör gösterimleri, pencere tabanlı sinir ağları, yinelemeli sinir ağları, uzun ömürlü kısa-dönem bellek modelleri, özyinelemeli ağlar, evrişimsel sinir ağları, bellek bileşeni içeren çok yeni modeller bulunmaktadır.

|

  • 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.

    • {

  • Bu tür projeler genellikle TÜBİTAK-TEYDEB (tubitak/teydeb_kitapcik) ve Bakanlıklar tarafından desteklenmektedir.

    • |}{

  • Bu hedef doğrultusunda, üniversitemizin kuruluşundan itibaren faaliyet gösteren Bilgisayar Mühendiliği Bölümü, 2000 yılından beri Tezli ve Tezsiz Yüksek Lisans programları ile günümüze kadar 259 öğrenci mezun etmiştir.

    • |}

  • Bu ders veri tümlemedeki sistem, mantık ve sosyal farklılıklar gibi zorlukları ortaya koyarak başlayacaktır.
  • Programların amacı, öncelikle bilimsel ve teknolojik gelişmeleri yakından takip edebilen, kendini bu gelişmelere hızlı adapte edebilen, yenilikçi ve yaratıcı düşünce sistematiği geliştirmiş mezunlar yetiştirmektir.

    • {

  • Ayrıca kalite yönetimi, ürün metrikleri, süreç metrikleri, COTS ve yazılım psikolojisi konuları da ele alınacaktır.

    • |}

|

  • YAZ OKULU VE STAJYaz döneminde ders alan bir öğrenci yaz okulu ders dönemi sırasında staj YAPAMAZ.

    • {

  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü “Her öğrenciye bir bilgisayar” ilkesiyle eğitime başlamaktadır.

    • |}{

  • Robot laboratuvarının temel çalışma alanı gezgin robotların  haritalı ve haritasız gezinimidir.

    • |}

  • Bilimsel yayın, bilimsel yazım kuralları esas alınarak, özgün araştırma sonuçlarını tanımlayan, yazılmış ve basılmış bir rapordur.

    • {

  • Ayrıca, sürü robotların koordinasyonlu gezinimi ve iş paylaşımı problemi üzerine lisansüstü seviyede çalışmalar yapılmaktadır.

    • |}

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

}

{Laboratuvarda 10 adet diz üstü ve 10 adet masaüstü bilgisayar bulunmakta olup, mesai saatlerinde ve aşağıda verilmiş olan kurallara uymak şartı ile öğrencilerimiz bu bilgisayarları kullanabilmektedir. İşlemci atama/zamanlama yöntemleri, bellek ve veri erişim sistemlerinin yapı ve işleyiş özellikleri. Ankara ÜniverParibahis giriş Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencileri mezun olabilmek için, bilgisayar alanında faaliyet gösteren yurt içi veya yurt dışı endüstriyel bir kuruluşta pratik çalışma (staj) yapmak zorundadırlar. 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. 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.|Son olarak, karmaşıklık ve ilgili kavramlar hakkında ayrıntılı bilgi verilecektir. Yeterlik sınavı yazılı ve sözlü olmak üzere iki bölümden oluşmaktadır. Yeterliğe Hazırlık Çalışması dersi sürecinde öğrenci, yazılı sınav konularına çalışır. Ayrıca öğrenciye danışmanı tarafından bir araştırma problemi verilir.|Üniversite yasal olarak (5510 sayılı Sosyal Sigortalar ve Genel Sağlık Sigortası Kanununa göre) tüm staj yapan öğrencileri için belirli bir sigorta işlemi yapmak zorundadır. Bu yüzden staj süreci (tarihler, işlemler, değişiklik/iptal, vb.) ciddiye alınmalı ve belgeler konusunda dikkatli olunmalıdır. STAJ ÖNCESİNDE YAPILACAKLARStaj yapacak öğrenci öncelikle staj başvuruları için araştırmalara erken başlamalı, staj yapmak istediği kuruluşların duyurularını takip ederek ve/veya onlarla iletişime geçerek zamanında başvurularını yapmalıdır. 2012 VEYA DAHA ESKİ GİRİŞLİ ÖĞRENCİLER için zorunlu staj süresi farklıdır. Lisans programları kapsamında gerek duyulacak bilgi, form ve belge ile ilgili linkler aşağıda sıralanmıştır.}

{Dersin temel başlıkları; Ağ Bilimi, Gerçek Dünya Ağları, Erdos-Renyi ve Scale-Free Ağlar, Ağların Tamlığı, Ağ yapılarında dinamik olayların modellenmesi. Staj değerlendirmeleri sonucunda her öğrenciye staj dersi için diğer dersler gibi harf notu verilecektir. Bu notun belirlenmesinde izlenilen yöntem için değerlendirme kriterlerini okuyunuz. 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.|Güvenli veritabanları ve güvenli yazılım uygulamaları konuları, geliştirim yöntemleri ve araştırma alanları. Veritabanları ve yazılımlar için güvenlik modelleri, temelleri ve pratikleri. Bu ders farklı biçimsel hesaplama modellerini ortaya koyarak başlayacaktır. Ayrıca karar verilebilirlik ve indirgenebilirlik konuları işlenecektir.|Topluluk çalışmaları, Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümü akademisyenleri tarafından sürekli desteklenmiştir ve desteklenmektedir. YAZGİT, çalışmalarına başladığı günden bu zamana kadar geçen 4 yıllık sürede oldukça ilerlemiştir ve topluluk üyeleri yaptıkları çalışmalar ile bilgi birikimini her geçen gün arttırmaktadır. Aynı zamanda bu bilgi birikimini yeni ekip üyelerine hiçbir karşılık beklemeden aktarmaktadır.}

{Üniversite Kampüslerinin Kapsayıcı Tasarım Kavramına Uygun Hale Getirilmeleri İçin Bir Değerlendirme Aracı Önerisi|Doktora Programına Kabul Şartları|Sağlık Kurumlarında Değişen Paradigmalar ve İyileştiren Hastane Kavramının Mimari Tasarım Açısından İrdelenmesi}

{Laboratuvarımızda lisans, yüksek lisans ve doktora düzeyinde araştırma yürütülmektedir. Temel araştırma alanları bilgisayarda görü problemlerini kapsamakta olup, örüntü tanıma tabanlı diğer problemler üzerinde de araştırmalar yürütülmektedir. Problemlerin modellenmesinde ve çözümünde derin öğrenme tabanlı makine öğrenmesi teknikleri kullanılmaktadır. Aktif olarak çalıştığımız problemlerden bazıları, aktivite sınıflandırma, mimik tanıma, nesne takibi, imge sentezleme olarak sıralanabilir.|Yani, bir staj, ancak öncesindeki Bahar döneminin yılsonu sınavları bittikten sonra başlayabilir ve sonrasındaki Güz dönemi dersleri başlamadan bitirilmelidir. (1) Bir yarıyılda kayıt yenilerken staj dersi dışında ders seçmeyen öğrenciler dönem içinde staj yapabilir. Bu durum bazen mezun olmak için derslerini tamamlayan ve en sona stajı kalan, okulu uzayan öğrenciler için söz konusu olmaktadır. (2) Aselsan ve TAI gibi, aday/stajyer mühendislik programları için üniversite ile protokol imzalamış olan yerlerde öğrenciler dönem sırasında kısmi-zamanlı olarak staj yapabilir ancak bu stajlar öğrencilerin zorunlu stajlarına sayılmaz. Bu ders öğrencileri büyük ölçekli veride sık bulunan örüntüleri bulmayı amaçlayan, veri madenciliği alanının en erken bulunan ve en çok kullanılan işi olan örüntü keşfi (örüntü madenciliği veya sık örüntü madenciliği veya kural madenciliği) ile tanıştırır.|Ders içeriğinde derin yapay sinir ağlarının geçmişten günümüze gelişimi, temel çalışma prensipleri, konvolüsyonel sinir ağları ile görüntü sınıflandırma ve imgede nesne tespit ve tanıma konuları yer almaktadır. Laboratuvarın kuruluş amacı robot kolları ve mobil robotlarla birlikte günümüz robot teknolojilerini geliştirerek akademik ve endüstriyel alanlarda çalışmalar yapmaktır. Yapılan bu çalışmalar TÜBİTAK destekli projelerle birlikte robotik alanında yeni teknolojilerin geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Robot laboratuvarının temel çalışma alanı gezgin robotların  haritalı ve haritasız gezinimidir. Bunlara ek olarak görüntü tabanlı gezinim üzerine yoğun çalışmalar yapılmaktadır.}

an example

{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. 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. 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.|Laboratuvar üyelerimizin araştırma konuları bilgisayarla görme, bilgisayar grafiği, 3B modelleme ve animasyon konularının yanı sıra evrimsel hesaplama ve bulanık mantık gibi yapay zeka konularının farklı karar verme ve optimizasyon problemleri için uygulanmasını içermektedir. Bilgisayar sistemlerinin yapıları, RISC ve CISC mimarileri, Komut kümeleri, Mimari tasarım, İşlemci ve veri yolu organizasyonu, Verimlilik çözümleme, Pipelining ve diğer performans artırıcı teknikler, I/O sistemleri, Paralel ve süper bilgisayarlara giriş ve bağlantı ağları. BT organizasyonu, BT yönetimi, BT süreçleri, BT proje yönetimi, BT kontrolleri standartları, Bilgi güvenliği, BT Risk Yönetimi ve BT denetim teknikleri gibi konulardaki yenilikler ve yapılan araştırmalar incelenecektir. Bu çerçevede, en iyi pratikler, değerlendirme metodolojileri, süreç olgunluk ve BT risk modelleri konuları da ders kapsamında verilecektir. Ankara Üniversitesi Bilgisayar Topluluğu 2012 yılında Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü denetiminde ilk öğrenci topluluğu olarak kurulmuştur. Bu dersin amacı, öğrencilerin literatür taraması yaparak bilgi toplamasını ve topladığı bilgiyi raporlayarak seminer olarak sunabilmesini sağlamaktır.|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. 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. 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. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü “Her öğrenciye bir bilgisayar” ilkesiyle eğitime başlamaktadır.}

{

{DOKTORA (240 AKTS)|Mühendislik Fakültesi Kariyer Zirvesi|Mevlana Değişim Programı Anlaşmalı Üniversiteler hakkında bilgi almak için tıklayınız.}

|}

{Patent, sahibine verilen ve başkalarını buluşu yapmaktan, satmaktan veya kullanmadan bir süre için hariç tutmasına izin veren bir haktır. Patent sistemi, benzersiz ve toplum için faydalı olan buluşları teşvik etmek için tasarlanmıştır. Araştırma projeleri kapsamında elde edilen bilgi birikiminin teknoloji ve ürün geliştirmek için somut alanlara uygulanmasını amaçlayan projelerdir.|Doğrusal gözlemci ve ayırma teoremleri geri beslemeli denetleyici uygulamaları için geliştirecek. Sürekli yenilenme ve gelişme bilinciyle çalışan, küresel alandaki gelişmeleri izleyebilen ve rekabet cesaretine sahip bilgisayar mühendisleri yetiştirmektir. Öğrenci Seçme Sınavı (ÖSS) ile seçilecek olan, ve yeterli İngilizce dil becerilerine sahip olmayan öğrenciler hazırlık sınıfına alınarak yeterli düzeyde gelmeleri sağlanacaktır.|Doktora yeterlik sınavı, yazılı ve sözlü sınav olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Öğrenciler her iki sınavı da başarı ile tamamladıktan sonra doktora yeterlik sınavından başarılı sayılırlar. Ders içeriğinde kriptosistem türleri ve bu kriptosistemlere yönelik, kriptanaliz yöntemleri incelenecektir.}

{Eğitim programı oluşturulurken, öğrencilere en güncel ve modern yazılım/donanım olanaklarının sunulması sağlanmıştır. Eğitim kalitesinin en üst düzeyde olmasını amaçlayan Bilgisayar Mühendisliği Bölümü her yıl yalnızca sınırlı sayıda yetenekli öğrencinin alınmasını planlamaktadır. Bu durum, bir yandan öğretim üyelerine her öğrenciyi yakından tanıma ve bilimsel açıdan izleme olanağını verirken, diğer yandan öğrencilerin öğretim üyelerine ulaşabilme olanağını arttıracaktır. Programlama dillerinin sözdizimi, anlamsallığı ve uygulaması üzerine kavramsal çalışma, Lambda analizi ve işlevsel diller, gösterimsel anlamsallık temel kavramları ve dil özellikleri, özdevinimler kuramı, birinci sıra mantığı ve bildirimsel diller, anlamsal tanımların uyumluluğu.|Ayrıca, sürü robotların koordinasyonlu gezinimi ve iş paylaşımı problemi üzerine lisansüstü seviyede çalışmalar yapılmaktadır. Makina öğrenmesi ve özellikle derin öğrenmenin gezinim problemine entegrasyonu yoğun bir şekilde çalışılmaya başlanan  diğer önemli çalışma konulardır. Dağıtılmış veritabanlarında veri işleme, geri dönüş, kurtarma ve zamanlama denetimi. Genişletilmiş ilişkisel, nesneye dayalı ve uzman veritabanı sistemleri.|Öğrenciler danışman hocaları ile belirledikleri tez konusunda araştırma ve geliştirme faaliyetlerini yürütür. Bu kapsamda tezi ile ilgili alanyazın taraması yapar, araştırma sürecini planlar, veri toplar, analiz eder, yorumlar, sonuçlar çıkarır, bulguları düzenler ve çalışma tamamlandığında, elde edilen tüm bulguları bir tez raporu haline getirir. Dinamik ve karmaşık sistemlerin Graph teori temelli matematiksel yöntemler ile çözümlenerek bilgi elde edilmesi süreci.}