|
|
|
FACULTY OF ENGINEERING-SOFTWARE ENGINEERING (ENGLISH)
|
|---|
KIBRIS AYDIN ÜNİVERSİTESİ
CYPRUS AYDIN UNIVERSITY | | FACULTY OF ENGINEERING-SOFTWARE ENGINEERING (ENGLISH) | | SINIF: 1 - DÖNEM: 1 | | Ders Kodu | Ders Adı | DT | T | P | K | ECTS | H.S. | İçerik TR | İçerik ING | | ATA103 | ATATURK'S PRINCIPLES & HISTORY OF TURKISH REVOLUTION I
( ATATURK'S PRINCIPLES & HISTORY OF TURKISH REVOLUTION I ) | Z | 2 | 0 | 2.0 | 2.0 | 2 | Kavramlar, tanımlar, ders yöntemleri ve kaynakların tanımı, Sanayi Devrimi ve Fransız Devrimi, Osmanlı Devleti’nin Dağılışı (XIX. Yüzyıl), Tanzimat ve Islahat Fermanı, I. ve II. Meşrutiyet, Trablusgarp ve Balkan Savaşları, I. Dünya Savaşı, Mondros Ateşkes Antlaşması, Wilson İlkeleri, Paris Konferansı, M. Kemal’in Samsun’a Çıkışı ve Anadolu’daki Durum, Amasya Genelgesi, Ulusal Kongreler, Mebusan Meclisinin Açılışı, TBMM’nin Kuruluşu ve İç İsyanlar, Teşkilat-ı Esasi Kanunu, Düzenli Ordunun Kuruluşu, I. İnönü, II. İnönü, Kütahya-Eskişehir, Sakarya Meydan Muharebesi ve Büyük Taarruz, Kurtuluş Savaşı sırasındaki antlaşmalar | Introduction, Fall of the Ottoman Empire, Tanzimat and Islahat Eras, Tripoli and Balkan Wars, World War I, The Armistice of Moudros, the Occupation of Anatolia and the National Reactions, The Birth of the Turkish Revolution, Turkish War of Independence, The Armistice of Mudanya, The Treaty of Lausanne. | | COM111 | COMPUTER PROGRAMMING I
( COMPUTER PROGRAMMING I ) | Z | 2 | 2 | 3.0 | 5.0 | 4 | Bu ders, C dili kullanarak bilgisayar programlamanın temel prensiplerini kapsamaktadır. Başlıca konular şunlardır:
Programlama kavramlarına giriş (algoritmalar, akış şemaları, derleyiciler, bağlayıcılar)
C dili temelleri: C programının yapısı, anahtar kelimeler, tanımlayıcılar, sabitler, veri türleri
Giriş/Çıkış işlemleri: printf(), scanf(), kaçış dizileri, biçim belirleyiciler
Operatörler: aritmetik, ilişkisel, mantıksal, bit düzeyinde, atama; öncelik ve ilişkilendirilebilirlik
Karar yapıları: if, if-else, else-if, switch deyimleri, üçlü operatör
Döngüler: for, while, do-while döngüleri, break, continue, goto
Diziler: tek boyutlu ve çok boyutlu diziler, matris işlemleri
Stringler: bildirim, başlatma, string fonksiyonları, karakter dizileri
Fonksiyonlar: bildirim, tanımlama, çağrı, kapsam, yaşam süresi, özyineleme
İşaretçiler: bellek adresleri, işaretçi aritmetiği, işaretçiler ve diziler
Yapılar ve Birlikler: tanımlama, iç içe yapılar, yapı dizileri, typedef
Dosya İşleme: dosya işlemleri (fopen, fclose), metin ve ikili dosya okuma/yazma
Dinamik Bellek Yönetimi: malloc, calloc, realloc, free, bellek yönetimi
Birden çok kavramı entegre eden mini proje geliştirme | This course covers the fundamental principles of computer programming using the C language. Key topics include:
Introduction to programming concepts (algorithms, flowcharts, compilers, linkers)
C language basics: structure of a C program, keywords, identifiers, constants, data types
Input/Output operations: printf(), scanf(), escape sequences, format specifiers
Operators: arithmetic, relational, logical, bitwise, assignment; precedence and associativity
Decision making: if, if-else, else-if, switch statements, ternary operator
Loops: for, while, do-while loops, break, continue, goto
Arrays: one-dimensional and multi-dimensional arrays, matrix operations
Strings: declaration, initialization, string functions, character arrays
Functions: declaration, definition, calling, scope, lifetime, recursion
Pointers: memory addresses, pointer arithmetic, pointers and arrays
Structures and Unions: definition, nested structures, arrays of structures, typedef
File Handling: file operations (fopen, fclose), reading/writing text and binary files
Dynamic Memory Allocation: malloc, calloc, realloc, free, memory management
Mini-project development integrating multiple concepts | | ENG101 | ENGLISH I
( ENGLISH I ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 4.0 | 3 | Ders, akademik iletişim için gerekli temel dil yapılarını ve kelime bilgisini kapsamaktadır. Öğrenciler; okuduğunu anlama, paragraf yazma, ana fikirleri ve ayrıntıları dinleyerek anlama ve tartışma ile sunum amaçlı konuşma becerilerini geliştiren etkinliklere katılırlar. Konular arasında akademik kelime bilgisinin geliştirilmesi, akademik bağlamlarda yaygın olarak kullanılan dil bilgisi yapıları, kısa akademik ve yarı akademik metinlerin anlaşılması, not alma stratejileri ve düşüncelerin hem yazılı hem de sözlü olarak ifade edilmesi yer almaktadır. Etkileşimli görevler, tartışmalar ve uygulamalı alıştırmalar, dil becerilerini pekiştirmek ve aktif katılımı teşvik etmek amacıyla kullanılmaktadır. | The course covers essential language structures and vocabulary necessary for academic communication. Students engage in activities that develop reading comprehension, paragraph writing, listening for main ideas and details, and speaking for discussion and presentation purposes. Topics include academic vocabulary development, grammar structures commonly used in academic contexts, comprehension of short academic and semi-academic texts, note-taking strategies, and expressing opinions in both written and spoken forms. Interactive tasks, discussions, and practical exercises are used to reinforce language skills and encourage active participation. | | FEN101 | INTRODUCTION TO ENGINEERING
( INTRODUCTION TO ENGINEERING ) | Z | 2 | 2 | 3.0 | 4.0 | 4 | Dersin temaları öğrencilerin: profesyonel davranışı ayırt etmelerini ve uygulamalarını; sözlü, yazılı ve grafiksel tarzlar dahil akademik ve mesleki bağlamlara uygun bir tarzda iletişim kurabilir ve etkileşim kurabilir; problem formülasyonundan tüm yaşam döngüsüne kadar mühendislik yöntemini açıklar; mühendislik problemlerinin çözümü için fikirler ve çözüm alternatifleri üretmek ve değerlendirmek; | The themes of the course will enable students to: distinguish and practise professional conduct; communicate and interact in a style appropriate to academic and professional contexts, including oral, written, and graphical styles; explain the engineering method from problem formulation through the complete life cycle; generate and assess ideas and solution alternatives for engineering problem solving; critically evaluate proposed engineering solutions in terms of sustainability, economic, environmental and social considerations; and apply basic project management strategies and processes. These themes will be explored through a variety of team and project-based learning activities. | | MAT101 | CALCULUS I
( CALCULUS I ) | Z | 4 | 0 | 4.0 | 7.0 | 4 | ilgili oranlar ve aşırı değer problemlerini çözmek ve fonksiyonların doğrusal yaklaşımlarını elde etmek ve fonksiyonların değerlerine yaklaşmak için farklılaştırma prosedürleri; temel diferansiyel denklemleri çözmek için belirsiz integralin tanımı ve temel integrallerin değerlendirilmesinde belirli integralin tanımının kullanılması ve rasyonel fonksiyonların entegrasyonu için prosedürlerin kullanılması; | Functions and their properties, limits and continuity, derivatives of algebraic and transcendental functions, rules of differentiation, applications of derivatives including optimization and curve analysis, and an introduction to definite and indefinite integrals. | | PHY101 | GENERAL PHYSICS I
( GENERAL PHYSICS I ) | Z | 2 | 2 | 3.0 | 6.0 | 4 | Physical quantities and units. Vector calculus. Kinematics of motion. Newton`s laws of motion and their applications. Work-energy theorem.
Impulse and momentum. Rotational kinematics and dynamics. Static equilibrium. | Physical quantities and units. Vector calculus. Kinematics of motion. Newton`s laws of motion and their applications. Work-energy theorem.
Impulse and momentum. Rotational kinematics and dynamics. Static equilibrium | | TRK103 | TURKISH LANGUAGE I
( TURKISH LANGUAGE I ) | Z | 2 | 0 | 2.0 | 2.0 | 2 | Dilin tanımı, dilın sosyal bir kurum olarak yaşamımızdaki yeri ve önemi, Türk dilinin dünya dilleri arasındaki yeri ve Türk dilinin tarihi evreleri, Türkçede sesler ve sınıflandırılması, Türkçenin ses özellikleri ve ses bilgisi ile ilgili kuralları, Türkçenin yapım ekleri ve uygulaması, kompozisyonla ilgili genel bilgiler, kompozisyon yazmada kullanılacak plan, imlâ ve noktalama işaretleri, bu dersin içeriğini oluşturmaktadır. | Definition and characteristics of language. Relationship between language and thought. Relationship between language and culture. Concepts of mother language, cultural language, international language. Writing a letter of application. Languages of the world. The place of the Turkish Language among world's languages. Historical development of Turkish language. Phonological, morphological, semantic and syntactic structure of Turkish Language. Types of clauses. Spelling rules. Punctuation marks. | | ESE101 | VOCATIONAL ENGLISH FOR ENGINEERING
( VOCATIONAL ENGLISH FOR ENGINEERING ) | S | 2 | 0 | 2.0 | 2.0 | 2 | | | | SINIF: 1 - DÖNEM: 2 | | Ders Kodu | Ders Adı | DT | T | P | K | ECTS | H.S. | İçerik TR | İçerik ING | | ATA104 | ATATURK'S PRINCIPLES & HISTORY OF TURKISH REVOLUTION II
( ATATURK'S PRINCIPLES & HISTORY OF TURKISH REVOLUTION II ) | Z | 2 | 0 | 2.0 | 2.0 | 2 | Siyasal Alanda Yapılan İnkılâplar, Hukuk Alanında Yapılan İnkılâplar, Eğitim ve Kültür Alanında Yapılan İnkılâplar, İktisâdi Alanda Yapılan İnkılâplar, Sosyal Alanda Yapılan İnkılâplar, Atatürk İlkeleri, Atatürk Dönemi Türk Dış Politikası | This course introduces the features of the Turkish Revolution and similar concepts, the reforms of the Ottoman Empire before the Turkish Revolution, the importance of Ataturk’s reforms, the emergence of Ataturk’s thought system and the revolutionary effect of the new Turkish Republic, and the Turkish war of independence. | | COM112 | COMPUTER PROGRAMMING
( COMPUTER PROGRAMMING II ) | Z | 2 | 2 | 3.0 | 5.0 | 4 | Bu ders, sistem programlama ve bilgisayar mühendisliği için gerekli olan ileri düzey C programlama kavramlarını kapsamaktadır:
İleri Düzey İşaretçiler ve Bellek Yönetimi:
Karmaşık işaretçi bildirimleri (işaretçiden işaretçiye, işaretçi dizileri)
İşaretçi aritmetiği ve const doğruluğu
Dinamik bellek yönetimi (malloc, calloc, realloc, free)
Bellek hatalarını ayıklama (sızıntılar, bozulma, başıboş işaretçiler)
Karmaşık Veri Türleri ve Bellek Düzeni:
İç içe yapılar, bit alanları, esnek dizi üyeleri
Birlikler ve pratik uygulamaları (tür punning, varyant kayıtlar)
Bellek düzeni, doldurma ve hizalama
typedef ve soyut türler oluşturma
Dosya G/Ç ve Sistem Etkileşimi:
Dosya tanımlayıcıları kullanarak düşük seviyeli dosya G/Ç (open, read, write, close)
Standart ve düşük seviyeli G/Ç karşılaştırması
Rastgele dosya erişimi ve bellek eşleme (mmap)
Standart akışlar ve yönlendirme
Çok Dosyalı Programlar ve Ön İşlemci:
.c ve .h dosyalarıyla modüler programlama
Başlık dosyası en iyi uygulamaları ve ekleme korumaları
Ön işlemci direktifleri, makro fonksiyonlar, koşullu derleme
Statik kütüphaneler oluşturma ve kullanma
İleri Düzey Programlama Teknikleri:
Komut satırı argüman işleme (argc, argv)
Değişken uzunluklu argüman listeleri (stdarg.h)
setjmp ve longjmp ile yerel olmayan atlamalar
Fonksiyon işaretçileri, geri çağırmalar ve dağıtım tabloları
volatile anahtar kelimesi ve sinyal işleme
Hata işleme stratejileri ve errno
Yeniden girişli ve idempotent fonksiyonlar
String ve Bellek İşleme:
Güvenli string işleme fonksiyonları
Dinamik string oluşturma
Ham bellek işlemleri (memcpy, memmove, memset)
Proje Geliştirme:
Orta ölçekli C projeleri için program tasarımı
Derleme araçları (make) ve dokümantasyon (Doxygen)
Çok modüllü uygulama geliştirme
Kod incelemesi ve akran değerlendirmesi
İleri Konulara Köprü:
Bağlı liste düğümlerini uygulama
C struct'larından C++ sınıflarına geçiş | This course covers advanced C programming concepts essential for systems programming and computer engineering:
Advanced Pointers & Memory Management:
Complex pointer declarations (pointers to pointers, arrays of pointers)
Pointer arithmetic and const correctness
Dynamic memory allocation (malloc, calloc, realloc, free)
Debugging memory errors (leaks, corruption, dangling pointers)
Complex Data Types & Memory Layout:
Nested structures, bit-fields, flexible array members
Unions and practical applications (type punning, variant records)
Memory layout, padding, and alignment
typedef and creating abstract types
File I/O & System Interaction:
Low-level file I/O using file descriptors (open, read, write, close)
Standard vs. low-level I/O comparison
Random file access and memory mapping (mmap)
Standard streams and redirection
Multi-File Programs & Preprocessor:
Modular programming with .c and .h files
Header file best practices and inclusion guards
Preprocessor directives, macro functions, conditional compilation
Creating and using static libraries
Advanced Programming Techniques:
Command-line argument processing (argc, argv)
Variable-length argument lists (stdarg.h)
Non-local jumps with setjmp and longjmp
Function pointers, callbacks, and dispatch tables
volatile keyword and signal handling
Error handling strategies and errno
Reentrant and idempotent functions
String & Memory Manipulation:
Secure string handling functions
Dynamic string construction
Raw memory operations (memcpy, memmove, memset)
Project Development:
Program design for medium-scale C projects
Build tools (make) and documentation (Doxygen)
Multi-module application development
Code review and peer evaluation
Bridge to Advanced Topics:
Implementing linked list nodes
Transition from C structs to C++ classes | | ENG102 | ENGLISH II
( ENGLISH II ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 4.0 | 3 | Bu ders, orta düzey akademik İngilizce becerilerinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Öğrenciler, akademik ve yarı akademik metinleri okuma ve analiz etme, akademik kelime dağarcıklarını geliştirme ve paragraf ile kısa kompozisyon gibi yapılandırılmış yazılı metinler üretme çalışmaları yaparlar. Dinleme etkinlikleri, ders anlatımlarında ve tartışmalarda ana fikirleri, destekleyici ayrıntıları ve temel bilgileri anlamaya yöneliktir. Konuşma etkinlikleri ise görüş bildirme, tartışmalara katılma ve kısa sunumlar yapma becerilerini kapsamaktadır. Akademik iletişim için gerekli olan dil bilgisi ve kelime bilgisi, bütünleşik dil çalışmaları ve etkileşimli sınıf etkinlikleri yoluyla pekiştirilmektedir. | This course focuses on the development of intermediate-level academic English skills. Students practice reading and analyzing academic and semi-academic texts, expanding their academic vocabulary, and producing structured written texts such as paragraphs and short essays. Listening activities focus on understanding main ideas, supporting details, and key information in lectures and discussions. Speaking activities include expressing opinions, participating in discussions, and delivering short presentations. Grammar and vocabulary relevant to academic communication are reinforced through integrated language practice and interactive classroom activities. | | MAT102 | CALCULUS II
( CALCULUS II ) | Z | 4 | 0 | 4.0 | 7.0 | 4 | öğrencilerin değişim ve hareketini matematiksel olarak tanıtmak için tasarlanan Analiz I'in bir devamıdır. Genel olarak, Matematik öğrencilerin çeşitli fonksiyonları tanımasını sağlar ve ayrıca karmaşık ve gerçek analiz, öklidyen olmayan geometri ve topoloji gibi yeni matematik alanlarındaki ilerlemeleri gerçekleştirmiştir. Bu dersin amacı, öğrencilerin çeşitli dezavantajlarda (bilim, mühendislik, tıp) ve iş dünyasında kullanılan çeşitli değişkenlerin fonksiyonlarının diferansiyel ve integral hesabının temel kavramlarını kavratmaktır. | Techniques of integration, applications of definite integrals, sequences and series, power series and Taylor series, functions of several variables, partial derivatives, multiple integrals, and their applications in solving mathematical and engineering problems. | | MAT106 | LINEAR ALGEBRA
( LINEAR ALGEBRA ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 4.0 | 3 | Matrices and a method for finding , Further Results on Systems of Equations and Inevitability, Diagonal, Triangular and Symmetric Matrices, The Determinant Function, Evaluating Determinants by Row Reduction, Properties of the Determinant Function, Cofactor Expansion; Cramer’s Rule, Euclidean n-space, Linear Transformation , Properties of Linear Transformations from , Real Vector Spaces, Subspaces, Linear Independence, Basis and Dimension, Row Space, Column Space and Nullspace, Rank and Nullity, Inner Products, Angle and Orthogonality in Inner product Spaces , Orthogonal Bases; Gram-Schmidt Process, Eigenvalues and Eigenvectors, Diagonalization. | Matrices and a method for finding , Further Results on Systems of Equations and Inevitability, Diagonal, Triangular and Symmetric Matrices, The Determinant Function, Evaluating Determinants by Row Reduction, Properties of the Determinant Function, Cofactor Expansion; Cramer’s Rule, Euclidean n-space, Linear Transformation , Properties of Linear Transformations from , Real Vector Spaces, Subspaces, Linear Independence, Basis and Dimension, Row Space, Column Space and Nullspace, Rank and Nullity, Inner Products, Angle and Orthogonality in Inner product Spaces , Orthogonal Bases; Gram-Schmidt Process, Eigenvalues and Eigenvectors, Diagonalization. | | PHY102 | GENERAL PHYSICS II
( GENERAL PHYSICS II ) | Z | 2 | 2 | 3.0 | 6.0 | 4 | Fiziksel büyüklükler ve birimler. Vektör matematik. Hareket kinematiği. Newton hareket yasaları ve uygulamaları. İş-enerji teoremi. Dürtü ve momentum. Dönme kinematiği ve dinamiği. Statik denge | Physical quantities and units. Vector calculus. Kinematics of motion. Newton`s laws of motion and their applications. Work-energy theorem.
Impulse and momentum. Rotational kinematics and dynamics. Static equilibrium | | TRK104 | TURKISH LANGUAGE II
( TURKISH LANGUAGE II ) | Z | 2 | 0 | 2.0 | 2.0 | 2 | Clause types, narrative errors, proverb and idioms, syntactic errors, subordinative errors, paragraph, narrative types, oral narratives, punctuation marks, spelling rules. | Clause types, narrative errors, proverb and idioms, syntactic errors, subordinative errors, paragraph, narrative types, oral narratives, punctuation marks, spelling rules. | | SINIF: 2 - DÖNEM: 1 | | Ders Kodu | Ders Adı | DT | T | P | K | ECTS | H.S. | İçerik TR | İçerik ING | | COM217 | DATA STRUCTURES
( DATA STRUCTURES ) | Z | 3 | 2 | 4.0 | 6.0 | 5 | Bu ders, ilkel veri yapıları, diziler ve bellek tahsisi, yapılar ve dinamik bellek, Bubble, Insertion, Selection, Quick ve Merge Sort dahil sıralama algoritmaları ve Big O gösterimi, soyut veri tipleri olarak yığınlar ve kuyruklar, tekli, dairesel ve çiftli bağlı listeler dahil bağlı listeler, faktöriyel, Fibonacci, ikili arama ve Hanoi Kuleleri örnekleriyle özyineleme, ikili ağaçlar ve gezinmeler, infix, postfix ve prefix gösterimleri ve sıralı arama, ikili arama ve ikili arama ağaçları dahil arama algoritmalarını kapsar. | This course covers primitive data structures, arrays and memory allocation, structures and dynamic memory, sorting algorithms including Bubble, Insertion, Selection, Quick and Merge Sort with Big O notation, stacks and queues as Abstract Data Types, linked lists including singly linked, circular and doubly linked lists, recursion with factorial, Fibonacci, binary search and Towers of Hanoi examples, binary trees and traversals, infix, postfix and prefix notations, and searching algorithms including sequential search, binary search and binary search trees. | | COM219 | VISUAL PROGRAMMING FOR SOFTWARE DESIGN
( VISUAL PROGRAMMING FOR SOFTWARE DESIGN ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 6.0 | 3 | Yapılandırılmış tasarım, geliştirme, test, uygulama ve dokümantasyonun temellerine vurgu. Dil sözdizimi, veri ve dosya yapıları, giriş/çıkış cihazları ve dosyaları içerir. | Emphasis on the fundamentals of structured design, development, testing, implementation, and documentation. Includes language syntax, data and file structures, input/output devices, and files. | | MAT207 | DIFFERENTIAL EQUATIONS
( DIFFERENTIAL EQUATIONS ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 6.0 | 3 | Diferensiyel denklem ve ilgili temel kavramlar, başlangıç ve sınır değer problemleri ,varlık ve teklik teoremleri, değişkenlere ayrılabilen ve homogen diferensiyel denklemler. | 1. Know about what the differential equations and Laplace Transformations are
2. Solve first order and higher order differential equations by using certain methods
3. Know and solve initial value and boundary value problems
4. Apply their knowledge in other courses | | MAT209 | DISCRETE MATHEMATICS
( DISCRETE MATHEMATICS ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Önerme mantığı ve mantıksal işlemler, kümeler ve küme işlemleri, bağıntılar ve özellikleri, fonksiyonlar, matematiksel ispat yöntemleri, sayma teknikleri (permütasyon, kombinasyon), rekürsif yapılar, graf teorisine giriş, ağaç yapıları ve temel algoritmik kavramlar ders kapsamında ele alınmaktadır. | In particular, this class is meant to introduce logic, proofs, sets, relations, functions,counting, and probability, with an emphasis on applications in electrical and computer engineering. | | SEN201 | PRINCIPLES OF SOFTWARE ENGINEERING
( PRINCIPLES OF SOFTWARE ENGINEERING ) | Z | 3 | 2 | 4.0 | 7.0 | 5 | Yazılım mühendisliğine giriş. Yazılım türleri ve fundamental özellikleri. Yazılım örnekleri, Yazılım geliştirme süreci. Yazılım yaşam sürec modelleri. Hızlı yazılım geliştirme modeli ve yönetimi. Gereksinim mühendisliği: prototipleme, modelleme ve geçerlilik. Yazılım modelleri ve UML modelleme dili. Yazılım tasarımı: mimari tasarım, veri tabanı tasarımı, arayüz tasarımı. Nesne tabanlı tasarım, Mimari şablonlar ve kalıplar. Yazılım geliştirme ortamları, tasarım kalıpları. Yazılım sınama yöntemleri. | Software engineering issues, software processes, life cycle models; agile methods; agile project management, requirement engineering; software prototyping; software modeling types and modeling languages, software design; object-oriented design; software architectural patterns, user interface design; software re-use; software engineering environment; software design patterns, software testing methods. | | CSU221 | ENGLISH FOR ENGINEERING
( ENGLISH FOR ENGINEERING ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 3.0 | 3 | Teknik Yazım: Laboratuvar raporlarını, e-postaları, fizibilite çalışmalarını ve dokümantasyonu hassas, teknik bir dil kullanarak yapılandırma. Teknik Okuma: Teknik kılavuzlardan, akademik makalelerden ve şartnamelerden bilgileri verimli bir şekilde çıkarma teknikleri. Sözlü İletişim ve Toplantılar: Toplantı simülasyonları yapma, müşterilerle görüşme ve teknik tartışmalara katılma. Sunumlar: Görsel yardımcılar (slaytlar, grafikler, diyagramlar) kullanarak veri odaklı sunumları etkili bir şekilde gerçekleştirme. Mühendislik Sözlüğü: Metaller/alaşımlar, ölçüm, enerji, malzemeler ve tasarım mekanizmaları gibi kavramlara odaklanma. Mühendislik Dil Bilgisi: Raporlarda edilgen yapı ve doğru zaman kullanımı gibi teknik İngilizce dil bilgisinin uygulanması. | Technical Writing: Structuring lab reports, emails, feasibility studies, and documentation using precise, technical language.
Technical Reading: Techniques for efficiently extracting information from technical manuals, academic papers, and specifications.
Oral Communication & Meetings: Conducting simulations of meetings, negotiating with clients, and participating in technical discussions.
Presentations: Delivering data-driven presentations using visual aids (slides, charts, diagrams) effectively.
Engineering Vocabulary: Focus on concepts such as metals/alloys, measurement, energy, materials, and design mechanisms.
Grammar for Engineering: Application of technical English grammar, such as passive voice for reports and accurate tense usage. | | SINIF: 2 - DÖNEM: 2 | | Ders Kodu | Ders Adı | DT | T | P | K | ECTS | H.S. | İçerik TR | İçerik ING | | COM208 | OPERATING SYSTEMS
( OPERATING SYSTEMS ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bilgisayar organizasyonu, İşletim sistemi çalışma prensipleri, İşlem yönetimi, bellek yönetimi, disk yönetimi, giriş/çıkış yönetimi, Güvenlik. | Hardware and architecture support for OS Process description and Control Concurrency Scheduling Memory Management File Management Distributed Systems and networks Real-world examples of implementations For more details, stay tuned. What Operating Systems Do Computer-System Organization Computer-System Architecture Operating-System Structure Operating-System Operations Process Management Memory Management Storage Management Protection and Security Distributed Systems Special-Purpose Systems Computing Environments Open-Source Operating Systems | | COM212 | OBJECT ORIENTED PROGRAMMING
( OBJECT ORIENTED PROGRAMMING ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu ders, OOP temelleri, sınıflar ve nesneler, yapıcılar ve yıkıcılar, arkadaş fonksiyonlar, operatör aşırı yükleme, kalıtım türleri ve sanal fonksiyonlar, işaretçiler ve dinamik bellek yönetimi, istisna işleme, fonksiyon ve sınıf şablonları ile vektörler, listeler, yığınlar, kuyruklar, yineleyiciler ve algoritmalar dahil Standart Şablon Kütüphanesi'ni kapsar. | This course covers OOP fundamentals, classes and objects, constructors and destructors, friend functions, operator overloading, inheritance types and virtual functions, pointers and dynamic memory management, exception handling, function and class templates, and the Standard Template Library including vectors, lists, stacks, queues, iterators, and algorithms. | | COM220 | COMPUTER ORGANIZATION
( COMPUTER ORGANIZATION ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 6.0 | 3 | Öğrenciler, bilgisayar teknolojisi kavramlarını, performans değerlendirmesini, komut seti tasarımını, bilgisayar aritmetiğini, işlemcilerin veri yolu ve kontrol birimi tasarımını ve boru hattı kullanarak performansı artırmayı öğrenecekler. | The students will learn the concepts of computer technology, performance evaluation, instruction set design, computer arithmetic, data path and control unit design of processors and enhancing performance with pipelining | | INF216 | SOFTWARE SECURITY ANALYSIS
( SOFTWARE SECURITY ANALYSIS ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 6.0 | 3 | Bu ders, yaygın güvenlik açığı sınıflarını anlamaktan ileri analiz tekniklerini uygulamaya kadar yazılım güvenlik analizinin temel kavramlarını kapsamaktadır:
Temeller (Hafta 1-2):
Yazılım güvenliğine giriş, tehdit ortamları, saldırgan modelleri ve güvenlik açığı veritabanları
Program temsili: derleyici ara temsilleri (LLVM IR), kontrol akış grafikleri, çağrı grafikleri
Temel program analizi kavramları ve araçları
Bellek Güvenlik Açıkları (Hafta 3, 5):
Yığın tabanlı taşmalar: yığın bellek düzeni, arabellek taşmaları, dönüş adresi üzerine yazma, shellcode temelleri
Öbek güvenlik açıkları: öbek bellek yönetimi, meta veri bozulması, kullanım-after-free, çift serbest bırakma
Biçim dizesi güvenlik açıkları ve sömürü teknikleri
Statik Analiz (Hafta 4, 6):
Güvenilmeyen veri kaynaklarını ve havuzlarını belirlemek için veri akışı analizi ve bulaşık izi takibi
Sembolik yürütme, concolic test ve SMT çözücülerle (Z3) kısıt çözümleme
Derin güvenlik açıklarını bulmak için otomatik test senaryosu oluşturma
Dinamik Analiz (Hafta 8):
Dinamik analiz ilkeleri ve kapsam odaklı fuzzing
Mutasyon tabanlı ve üretim tabanlı fuzzing
AFL, libFuzzer ve çökme triyaj iş akışlarıyla pratik deneyim
Tersine Mühendislik (Hafta 9):
Disassembly ve decompilation teknikleri
Ghidra ve IDA Pro kullanarak statik ve dinamik ikili analiz
Soyulmuş ikili dosyalarda güvenlik açığı desenlerini tanıma
Temel anti-analiz hilelerini atlatma
Web Uygulama Güvenliği (Hafta 10):
Yaygın web güvenlik açıkları: SQL enjeksiyonu, XSS, CSRF
Otomatik tarama vs. manuel test yaklaşımları
Proxy araçları: Burp Suite, OWASP ZAP
Güvenli kodlama uygulamaları
Yetki Yükseltme ve Sömürü Sonrası (Hafta 11):
Linux ve Windows yetki yükseltme teknikleri (kernel sömürüleri, yanlış yapılandırmalar, token çalma)
Sömürü sonrası değerlendirme metodolojileri
Erişimi sürdürme stratejileri
Hafifletme ve Atlatma Teknikleri (Hafta 12):
Sömürü hafifletmeleri: ASLR, DEP/NX, yığın kanaryaları, CFI
Return-oriented programming (ROP) temelleri
Modern hafifletmeler için pratik atlatma teknikleri
İleri Konular (Hafta 13):
Güvenlik açığı tespiti için yapay zeka (kaynak kod ve ikili dosyalarda makine öğrenimi)
DevSecOps hatları ve sürekli güvenlik testi
Yazılım güvenliğinde yükselen araştırma yönelimleri | This course covers the fundamental concepts of software security analysis, from understanding common vulnerability classes to applying advanced analysis techniques:
Foundations (Weeks 1-2):
Introduction to software security, threat landscapes, attacker models, and vulnerability databases
Program representation: compiler intermediate representations (LLVM IR), control flow graphs, call graphs
Basic program analysis concepts and tools
Memory Vulnerabilities (Weeks 3, 5):
Stack-based overflows: stack memory layout, buffer overflows, return address overwriting, shellcode basics
Heap vulnerabilities: heap memory management, metadata corruption, use-after-free, double-free
Format string vulnerabilities and exploitation techniques
Static Analysis (Weeks 4, 6):
Data-flow analysis and taint tracking for identifying untrusted data sources and sinks
Symbolic execution, concolic testing, and constraint solving with SMT solvers (Z3)
Automatic test case generation for finding deep vulnerabilities
Dynamic Analysis (Week 8):
Principles of dynamic analysis and coverage-guided fuzzing
Mutation-based and generation-based fuzzing
Practical experience with AFL, libFuzzer, and crash triage workflows
Reverse Engineering (Week 9):
Disassembly and decompilation techniques
Static and dynamic binary analysis using Ghidra and IDA Pro
Recognizing vulnerability patterns in stripped binaries
Bypassing basic anti-analysis tricks
Web Application Security (Week 10):
Common web vulnerabilities: SQL injection, XSS, CSRF
Automated scanning vs. manual testing approaches
Proxy tools: Burp Suite, OWASP ZAP
Secure coding practices
Privilege Escalation & Post-Exploitation (Week 11):
Linux and Windows privilege escalation techniques (kernel exploits, misconfigurations, token stealing)
Post-exploitation assessment methodologies
Maintaining access strategies
Mitigations & Bypass Techniques (Week 12):
Exploit mitigations: ASLR, DEP/NX, stack canaries, CFI
Return-oriented programming (ROP) basics
Practical bypass techniques for modern mitigations
Advanced Topics (Week 13):
AI for vulnerability detection (machine learning on source code and binaries)
DevSecOps pipelines and continuous security testing
Emerging research directions in software security | | MAT206 | PROBABILITY AND STATISTICS
( PROBABILITY AND STATISTICS ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Olasılık teorisine giriş, örnek uzay ve olay kavramı, olasılık kuralları, koşullu olasılık ve Bayes teoremi, rastgele değişkenler, kesikli ve sürekli olasılık dağılımları, beklenen değer ve varyans, binom, Poisson ve normal dağılımlar, örnekleme dağılımları, merkezi limit teoremi, parametre tahmini, güven aralıkları ve hipotez testleri konularını kapsamaktadır. | Sample Space, Probability of Event, Conditional Probabiliy, Baye's Rule, Random Variables and Probability distributions, Mathematical Expectation, Discrete probability distributions, Continous probability distributions, `descriptive statistics, Measures of general Tendencies | | CAU202 | ENGLISH FOR ENGINEERING
( ENGLISH FOR ENGINEERING ) | G | 3 | 0 | 3.0 | 3.0 | 3 | Teknik Yazma:
Laboratuvar raporları, e-postalar, fizibilite çalışmaları ve teknik dokümantasyonun teknik dil kullanılarak yapılandırılması.
Teknik Okuma:
Teknik kılavuzlar, akademik makaleler ve teknik şartnamelerden bilgi çıkarma teknikleri.
Sözlü İletişim ve Toplantılar:
Toplantı simülasyonları, müşteri ile müzakere ve teknik tartışmalara katılım.
Sunumlar:
Veriye dayalı sunumların görsel materyaller (slayt, grafik, diyagram) kullanılarak etkili şekilde yapılması.
Mühendislik Kelime Bilgisi:
Metaller/alaşımlar, ölçüm, enerji, malzemeler ve tasarım mekanizmaları gibi kavramlara odaklanma.
Mühendislik için Dilbilgisi:
Rapor yazımında kullanılan edilgen yapı ve doğru zaman kullanımı gibi teknik İngilizce dil yapıları. | Technical Writing: Structuring lab reports, emails, feasibility studies, and documentation using precise, technical language. Technical Reading: Techniques for efficiently extracting information from technical manuals, academic papers, and specifications. Oral Communication & Meetings: Conducting simulations of meetings, negotiating with clients, and participating in technical discussions. Presentations: Delivering data-driven presentations using visual aids (slides, charts, diagrams) effectively. Engineering Vocabulary: Focus on concepts such as metals/alloys, measurement, energy, materials, and design mechanisms. Grammar for Engineering: Application of technical English grammar, such as passive voice for reports and accurate tense usage. | | CAU302 | AFRICAN HISTORY
( AFRICAN HISTORY ) | G | 3 | 0 | 3.0 | 3.0 | 3 | Bu ders, Afrika’nın erken dönem toplumlarından modern çağa kadar uzanan tarihsel gelişimini ele almaktadır. Ders kapsamında Afrika imparatorluklarının oluşumu, İslam’ın yayılması, Afrika’nın Amerika, Avrupa ve Asya ile olan bağları ile sömürgecilik ve küresel ekonomik değişimlerin yol açtığı dönüşümler incelenmektedir. Ders ayrıca Afrika tarihi üzerine tarih yazımı tartışmalarına, tarihsel kaynakların yorumlanmasına, sömürgecilik ve sömürgecilikten kurtulma süreçlerine ve Afrika’nın küresel tarihteki değişen rolüne odaklanmaktadır. | The course examines the historical development of Africa from early societies to the modern era. It explores the formation of African empires, the spread of Islam, Africa’s connections with the Americas, Europe, and Asia, and the transformations brought about by colonialism and global economic changes. The course also focuses on historiographical debates on African history, the interpretation of historical sources, and the processes of colonization, decolonization, and Africa’s evolving role in global history. | | CAU304 | COOPERATION AND CONFLICT CAUCASIA AND CENTRAL ASIA
( COOPERATION AND CONFLICT CAUCASIA AND CENTRAL ASIA ) | G | 3 | 0 | 3.0 | 3.0 | 3 | Ders Tanımı: Orta Asya (Türkistan/Türk)/Kafkasya bölgeleri geniş bir alanı kapsamakta ve gerçekte Rusya Federasyonu, Orta Doğu ve Avrupa'nın kesiştiği noktada birleşmektedir. Bu tarihi çerçeveyi dikkate alarak, Kafkasya, Kazakistan, Türkmenistan, Özbekistan, Tacikistan ve Kırgızistan'daki mevcut çatışmaları/işbirliği girişimlerini, Hazar Denizi'nin petrol ve doğal gaz potansiyeli hakkındaki tartışmaları, enerji ve sınır anlaşmazlıklarını ve bölgenin küresel ve bölgesel aktörler nezdindeki itibarını ayrıntılı olarak inceleyecektir. Bu dersin amacı, öğrencilerin devlet inşası ve ulusal kimlik süreçleri, Güney ve Kuzey Kafkasya'nın bölge için jeopolitik etkileri, enerji güvenliği sorunları ve güvenlik zorlukları ile Kazakistan, Türkmenistan, Özbekistan, Tacikistan ve Kırgızistan için aynı sorunlar ve güvenlik zorlukları konularında derinlemesine bilgi edinmelerini sağlamaktır. Bu bilgiler, Azerbaycan, Gürcistan ve Ermenistan, Kazakistan, Türkmenistan, Özbekistan, Tacikistan ve Kırgızistan'ın Türkiye, İran İslam Cumhuriyeti gibi bölgesel aktörler ve ABD, Rusya Federasyonu, Çin ve Avrupa Birliği gibi küresel aktörlerle gelişen ilişkileri eşliğinde, işbirliği-rekabet çerçevesi temelinde sunulacaktır.
1 Donmuş Çatışmalar ve Sıcak Barış
2 Dağlık Karabağ Çatışması ve Türkiye
3 Güney Osetya Çatışması
4 Güney Azerbaycan Sorunu: Tarihsel ve Kültürel Boyutlar
5 Kuzey Kafkasya: Sovyetler Birliği'nin Yıkılışından Sonra Bölgedeki Sınır Anlaşmazlıkları ve Etnik Sorunlar
6 Fergana Vadisi Sorunu ve Aral Denizi Havzası: Siyasi Çatışmada Çevresel Tahribatın Rolü Hazar Denizi'ndeki Denizcilik Anlaşmazlıkları: Devlet Sınırlarının Belirlenmesi
7 Ara Sınav
8 Avrasya Bölgesinde Enerji Diplomasisinin Değerlendirilmesi: Enerji İşbirliği İçin Jeopolitik Etkiler
9 Artan Uluslararası Gerilimler Ortasında Şanghay İşbirliği Örgütü
10 Tek Kuşak Tek Yol Girişiminin Orta Asya ve Güney Kafkasya'ya Özgü Olası Etkileri
11 21. Yüzyılda Sovyet Sonrası Dünya İçin Rusya'nın Avrasya Ekonomik Birliği Entegrasyon Projesi: İddialı Hedefler ve Büyük Zorluklar
12 Başarının Teorik Bir Açıklaması Türkiye Devletleri Örgütü'nün 2040 Vizyon Belgesi ve Türk Dünyası ile Tarihi İpek Yolu'nun Yeniden Canlanma Aspirasyonları ve İkinci Değerlendirme (Akademik Makale/Yayın Özeti, Analizi ve Sunumu)
13 BRICS genişlemesi: Uyarlanabilir yanıt mı yoksa küresel yönetişimin proaktif yeniden yapılandırılması mı?
14 Final Sınavı İçin Dersin Genel Tekrarı
15 Final Sınavı | Frozen Conflicts and Hot Peace
Nagorno-Karabakh Conflict and Türkiye
South Ossetia Conflict
Southern Azerbaijan Issue: Historical and Cultural Dimensions
The North Caucasus: Border Disputes and Ethnic Issues in the Region after the Fall of the Soviet Union
Ferghana Valley Issue & Aral Sea Basin: The Role of Environmental Destruction in the Political Conflict Maritime Disputes in the Caspian Sea: Delimitation of the State Borders
Mid-term Examination
Assessing Energy Diplomacy in the Eurasian Region: The Geopolitical Implications for Energy Cooperation
The Shanghai Cooperation Organization amidst the Rising International Tensions
Possible Effects of One Belt, One Road Initiative Specific to Central Asia and the South Caucasus
The Eurasian Economic Union Integration Project of Russia for the Post-Soviet World in the 21st Century: Ambitious Objectives versus Great Challenges
A Theoretical Explanation For The Success of the Organization of Turkish States’ 2040 Vision Document & The Turkic World and The Revival Aspirations of The Historic Silk Road and Second Assessment (Summary, Analysis and Presentation of an Academic Paper/Publication)
BRICS expansion: Adaptive response or proactive restructuring of global governance? | | CAU306 | SPATIAL ANALYZE IN GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEM
( SPATIAL ANALYZE IN GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEM ) | G | 3 | 0 | 3.0 | 3.0 | 3 | Öğrenciler, bunun belirli bir CBS uygulamasına özel bir ders olmadığını, CBS'nin temel teorileri ve kavramları üzerine bir ders olduğunu anlamalıdır. Bu kavram ve teorilerin birlikte anlaşılması, öğrencilerin bir CBS uygulamasında mekansal analizi doğru ve verimli bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olacaktır. Öğrenciler, ESRI'nin ArcGIS yazılımını kullanarak veri oluşturma, veri girişi, özellik oluşturma, veri düzenleme ve coğrafi bilgilerin görselleştirilmesi, analizi ve sunumu konularında yönlendirilecektir. | Students must be clear that this is not a class specifically on any particular GIS application. It is a course on the underlying theories and concepts in GIS. The understanding of these concepts and theories together will help students to perform spatial analysis in a GIS application properly and efficiently. | | SINIF: 3 - DÖNEM: 1 | | Ders Kodu | Ders Adı | DT | T | P | K | ECTS | H.S. | İçerik TR | İçerik ING | | COM305 | ANALYSIS AND DESIGN OF ALGORITHM
( ANALYSIS AND DESIGN OF ALGORITHM ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu ders, algoritma analizi ve tasarımının temel prensiplerini kapsamaktadır. Başlıca konular şunlardır:
Algoritmik problem çözmenin temelleri ve önemli problem türleri
Algoritma verimliliği için analiz çerçevesi (en kötü durum, en iyi durum, ortalama durum)
Asimptotik gösterimler ve temel verimlilik sınıfları
Özyinelemeli ve özyinelemeli olmayan algoritmaların matematiksel analizi
Kaba kuvvet ve kapsamlı arama teknikleri
Böl ve fethet stratejisi
Alan ve zaman ödünleşimleri
Dinamik programlama
Açgözlü teknikler
Yinelemeli iyileştirme yöntemleri
Algoritma gücünün sınırlamaları
Algoritmik sınırlamalarla başa çıkma | This course covers the fundamental principles of algorithm analysis and design. Key topics include:
Fundamentals of algorithmic problem solving and important problem types
Analysis framework for algorithm efficiency (worst-case, best-case, average-case)
Asymptotic notations and basic efficiency classes
Mathematical analysis of recursive and non-recursive algorithms
Brute force and exhaustive search techniques
Divide-and-conquer strategy
Space and time trade-offs
Dynamic programming
Greedy techniques
Iterative improvement methods
Limitations of algorithm power
Coping with algorithmic limitations | | COM307 | THEORY OF COMPUTATION
( THEORY OF COMPUTATION ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 4.0 | 3 | Bu ders, Hesaplama Teorisinin temel tanımını ve esaslarını sunmaktadır. Dersin amacı, Karmaşıklık Teorisi, Hesaplanabilirlik Teorisi ve Otomat Teorisi hakkında temel bir anlayış kazandırmaktır. Bu ders, bilgisayarların temel yetenekleri ve sınırlamaları, bilgisayar donanımı ve yazılımının matematiksel özellikleri hakkındadır. | The course presents the basic description and fundamentals of Computation Theory. The aim of the course is to give a basic understanding of Complexity Theory, Computability Theory and Automata Theory. This course is about the fundamental capabilities and limitations of computers, mathematical properties of computer hardware and software. | | COM315 | DATABASE SYSTEMS
( DATABASE SYSTEMS ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu ders, veri tabanı sistemlerinin temel kavramlarını kapsamaktadır. Konular arasında veri modelleri (ER, ilişkisel ve diğerleri); sorgu dilleri (ilişkisel cebir, SQL ve diğerleri); veri tabanı yönetim sistemlerinin uygulama teknikleri (indeks yapıları, eşzamanlılık kontrolü, kurtarma ve sorgu işleme) bulunmaktadır. | This course covers the fundamental concepts of database systems. Topics include data models (ER, relational, and others); query languages (relational algebra, SQL, and others); implementation techniques of database management systems (index structures, concurrency control, recovery, and query processing). | | SEN311 | WEB PROGRAMMING
( WEB PROGRAMMING ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 4.0 | 3 | Bu ders, hem istemci-taraflı hem de sunucu-taraflı web programlama teknolojilerini kapsamaktadır:
İstemci-Taraflı Programlama:
XHTML'e Giriş (Hafta 1)
JavaScript'e Giriş (Hafta 2)
JavaScript'te Operatörler ve Programlama Yapıları (Hafta 3)
DOM: XML Oluşturma, XML Ayrıştırma, XSLT ile XML Dönüştürme; Tarayıcı Nesneleri (Hafta 4)
JavaScript'te Olay İşleme, HTML Formları, JavaScript'te Nesne Oluşturma (Hafta 5)
DHTML (Dinamik HTML) (Hafta 6)
Sunucu-Taraflı Programlama:
PHP'ye Giriş, Akış Kontrol Deyimleri, Web Sayfalarında PHP (Hafta 8)
PHP'de Fonksiyonlar, Stringler, Diziler, Nesneler (Hafta 9)
Web Teknikleri: HTTP Temelleri, Değişkenler, Sunucu Bilgileri, Form İşleme, Yanıt Başlıkları Ayarlama (Hafta 10)
Durum Koruma, SSL (Hafta 11)
Veritabanları: Veritabanına Erişim için PHP Kullanımı, İlişkisel Veritabanları ve SQL (Hafta 12)
Grafikler: GD Uzantısı, Görüntü Oluşturma ve Çizme, Metin İçeren Görüntüler, Dinamik Olarak Oluşturulan Düğmeler, Görüntü Ölçekleme, Renk Yönetimi (Hafta 13)
Güvenlik: Genel Değişkenler, Form Verileri, Dosya Adları, Dosya Yükleme, Dosya İzinleri (Hafta 14) | This course covers both client-side and server-side web programming technologies:
Client-Side Programming:
Introduction to XHTML (Week 1)
Introduction to JavaScript (Week 2)
Operators and Programming Constructs in JavaScript (Week 3)
DOM: Generating XML, Parsing XML, Transforming XML with XSLT; Browser Objects (Week 4)
Handling events in JavaScript, HTML Forms, Building Objects in JavaScript (Week 5)
DHTML (Dynamic HTML) (Week 6)
Server-Side Programming:
Introduction to PHP, Flow Control Statements, PHP in Web Pages (Week 8)
Functions, Strings, Arrays, Objects in PHP (Week 9)
Web Techniques: HTTP Basics, Variables, Server Information, Processing Forms, Setting Response Headers (Week 10)
Maintaining State, SSL (Week 11)
Databases: Using PHP to Access a Database, Relational Databases and SQL (Week 12)
Graphics: GD Extension, Creating and Drawing Images, Images with Text, Dynamically Generated Buttons, Scaling Images, Color Handling (Week 13)
Security: Global Variables, Form Data, File Names, File Uploads, File Permissions (Week 14) | | SEN351 | SUMMER PRACTICE I
( SUMMER PRACTICE I ) | Z | 0 | 0 | 0.0 | 2.0 | 0 | | | | SEN305 | COMPUTER GRAPHICS AND ANIMATION
( COMPUTER GRAPHICS AND ANIMATION ) | S | 2 | 2 | 3.0 | 5.0 | 4 | Bu ders, bilgisayar grafikleri ve animasyonunun temel prensiplerini kapsamaktadır. Başlıca konular şunlardır: 2B çizim algoritmaları (doğrular, daireler, çokgenler), 2B ve 3B geometrik dönüşümler (ötteleme, döndürme, ölçekleme), 3B görüntüleme ve izdüşüm (paralel ve perspektif), aydınlatma modelleri (ortam, yayılım, parlaklık, Phong yansıması), gölgeleme teknikleri (düz, Gouraud, Phong), doku haritalama, görünür yüzey tespiti (Z-tamponu), ana kare animasyonu, interpolasyon teknikleri, iskelet animasyonu, parçacık sistemleri ve programlanabilir gölgelendiricilere giriş (GLSL). Öğrenciler, bu kavramları grafik programlama API'leri ve profesyonel araçlar kullanarak uygulama konusunda uygulamalı deneyim kazanacaklardır. | This course covers the fundamental principles of computer graphics and animation. Key topics include: 2D drawing algorithms (lines, circles, polygons), 2D and 3D geometric transformations (translation, rotation, scaling), 3D viewing and projection (parallel and perspective), lighting and illumination models (ambient, diffuse, specular, Phong reflection), shading techniques (flat, Gouraud, Phong), texture mapping, visible surface detection (Z-buffer), keyframing animation, interpolation techniques, skeletal animation, particle systems, and introduction to programmable shaders (GLSL). Students will gain hands-on experience implementing these concepts using graphics programming APIs and professional tools. | | SEN315 | SOFTWARE PROJECT MANAGEMENT
( SOFTWARE PROJECT MANAGEMENT ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu ders, öğrencilere yazılım proje yönetimini ve proje planlaması, zamanlama ve maliyet tahmini, yazılım kalite yönetimi ve yazılım ölçümü, yapılandırma yönetimi süreçleri ve araçlarının yanı sıra risk yönetimi ve insan yönetimi gibi iki önemli yönetim faaliyetini tanıtır. Ders ayrıca Yazılım Mühendisliğinde akademik ve kariyer başarısı sağlamak için temel oluşturacaktır. | This course introduces students to the software project management and two important management activities, namely risk management and people management, besides project planning, scheduling, and cost estimation, software quality management and software measurement, configuration management processes and tools. The course will also lay the foundation for achieving academic and career success in Software Engineering. | | SINIF: 3 - DÖNEM: 2 | | Ders Kodu | Ders Adı | DT | T | P | K | ECTS | H.S. | İçerik TR | İçerik ING | | COM304 | COMPUTER NETWORKS
( COMPUTER NETWORKS ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu ders, kablolu, kablosuz ve mobil ağlar dahil bilgisayar ağ kavramlarını; ağ topolojileri ve cihazları; fiziksel katmandan uygulama katmanına OSI katmanlarını; veri iletimini; MAC protokollerini; paket yönlendirmeyi; taşıma katmanı iletişimini; oturum yönetimini; sunum formatları ve güvenliği; TCP/IP uygulamalarını; Web, Dosya, DNS ve E-posta sunucularını; Windows ve Web hizmetlerini ve bulut sunucularını kapsar. | This course covers computer networking concepts including wired, wireless and mobile networks; network topologies and devices; OSI layers from physical to application; data transmission; MAC protocols; packet routing; transport layer communication; session management; presentation formats and security; TCP/IP applications; Web, File, DNS and Email servers; Windows and Web services; and cloud servers. | | MAT302 | NUMERICAL ANALYSIS
( NUMERICAL ANALYSIS ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu ders, Yuvarlama Hataları ve Bilgisayar Aritmetiği'ni kapsar: İkili Makine Numaraları, Ondalık Makine Numaraları, Yakınsama Hızı, İkiye Bölme Yöntemi; Sabit Nokta Yineleme Newton Metodu; Sadık Yöntem, Yanlış Konum Metodu; Yinelemeli Yöntemler için Hata Analizi; Hızlandıran Yakınsaklık, Enterpolasyon ve Lagrange Polinomu, Veri Yaklaşımı ve Neville Yöntemi, Bölünmüş Farklar: İleri, Geri ve Merkezli Farklar Sayısal Türevlendirme: Üç ve Beş Nokta Formülleri Sayısal İntegrasyon, Sayısal Türev: İkinci Türevli Orta Nokta Formülü; Yuvarlama Hata İstikrarsızlığı, Sayısal İntegral: Trapez ve Simpson Kuralları, Romberg Entegrasyonu, Uyarlanabilir Kuadrar Yöntemleri, Gauss Dördüğü, Sayısal İntegrasyon: Açık ve Kapalı Newton-Cotes Formülleri, Sayısal İntegrasyon: Bileşik Sayısal İntegrasyon ve Yuvarlama Hata Kararlılığı | This course covers the Round-off Errors and Computer Arithmetic: Binary Machine Numbers, Decimal Machine Numbers, Rate of Convergence,The Bisection Method; Fixed-Point Iteration The Newton's Method; The Secant Method,The Method of False Position; Error Analysis for Iterative Methods; Accelerating Convergence,Interpolation and the Lagrange Polynomial,Data Approximation and Neville's Method,Divided Differences: Forward, Backward and Centered Differences Numerical Differentiation: Three and Five Point Formulas Numerical Integration,Numerical Differentiation: Second Derivative Midpoint Formula; Round-Off Error Instability,Numerical Integration: the Trapezoidal and Simpson's Rule , Romberg Integration, Adaptive Quadrature Methods, Gaussian Quadrature,Numerical Integration: Open and Closed Newton-Cotes Formulas,Numerical Integration: Composite Numerical Integration and Round-Off Error Stability | | SEN304 | SOFTWARE ENGINEERING
( SOFTWARE ENGINEERING ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | İş süreci mühendislik araçları, süreç modelleme ve yönetim araçları, proje planlama araçları, dokümantasyon araçları, analiz ve tasarım araçları, programlama araçları, test yönetim araçları. | This course introduces students to the different software development lifecycle (SDLC) phases used in developing, delivering, and maintaining software products. Students will also acquire basic software development skills and understand common terminology used in the software engineering profession. Students will also learn and practice using traditional coding standards/guidelines. Python software development libraries and debugging tools will be explored and used in projects to familiarize students with basic tasks involved in modifying, building, and testing software in addition to Visual Studio. The course will also lay the foundation for achieving academic and career success in Software Engineering. | | SEN308 | SOFTWARE REQUIREMENTS ENGINEERING
( SOFTWARE REQUIREMENTS ENGINEERING ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Gereksinimleri ortaya çıkarma teknikleri. Gereksinimleri temsil etmek için kullanılan diller ve modeller. İhtiyaç, hedef ve kullanım durumu analizini içeren analiz ve doğrulama teknikleri. Sistem mühendisliği bağlamında gereksinimler. Dışsal niteliklerin belirlenmesi ve ölçülmesi: performans, güvenilirlik, kullanılabilirlik, emniyet, güvenlik vb. Çeşitli türlerdeki sistemler için gereksinimlerin belirlenmesi ve analizi: gömülü sistemler, tüketici sistemleri, web tabanlı sistemler, iş sistemleri, bilim insanları ve diğer mühendisler için sistemler. Özellik etkileşimlerini çözümleme. Gereksinim belgelendirme standartları. İzlenebilirlik. İnsan faktörleri. Çevik süreçler bağlamında gereksinimler. Gereksinim yönetimi: Gereksinim değişikliklerini ele alma. Kurs ayrıca Yazılım Mühendisliğinde akademik ve kariyer başarısı elde etmek için temel oluşturacaktır. | Techniques for eliciting requirements. Languages and models for representing requirements. Analysis and validation techniques, including need, goal and use-case analysis. Requirements in the context of system engineering. Specifying and measuring external qualities: performance, reliability, availability, safety, security, etc. Specifying and analyzing requirements for various types of systems: embedded systems, consumer systems, web-based systems, business systems, systems for scientists and other engineers. Resolving feature interactions. Requirements documentation standards. Traceability. Human factors. Requirements in the context agile processes. Requirements management: Handling requirements changes. The course will also lay the foundation for achieving academic and career success in Software Engineering | | SEN312 | SOFTWARE QUALITY AND STANDARDS
( SOFTWARE QUALITY AND STANDARDS ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Önceki yazılım tasarımı dersleri üzerine inşa edilen bu ders, yüksek kaliteli yazılım sistemlerinin titiz geliştirilmesine odaklanmaktadır. Bu ders kapsamında ele alınan konular yazılım süreci, yazılım doğrulama ve geçerlilik (test etme, inceleme), yazılım metrikleri ve yazılım bakımıdır. | Building on previous software design courses, this course concentrates on the rigorous development of high-quality software systems. Topics covered in this course include software process, software verification and validation (testing, inspection), software metrics, and software maintenance. | | SINIF: 4 - DÖNEM: 1 | | Ders Kodu | Ders Adı | DT | T | P | K | ECTS | H.S. | İçerik TR | İçerik ING | | COM421 | INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE
( INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 6.0 | 3 | | The course contains descriptions of fundamental digital image processing and artificial intelligence
techniques. In image processing, the course describes digital image representation. In addition, the course introduces artificial intelligence techniques. In particular, the course explains well-known convolutional neural network architectures. These are AlexNet, VGG16, VGG19, GoogleNet, and RestNet. Finally, the course describes image classification, detection and segmentation. | | FEN401 | ENGINEERING ECONOMY
( ENGINEERING ECONOMY ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu derste işlenen paranın zaman değeri, net bugünkü değeri kullanan alternatiflerin analizi ve iç getiri oranı, amortisman, vergiler ve enflasyon sayılabilir. Monte Carlo simülasyonu ders boyunca mühendislik tasarımlarındaki değişkenliği ve bunun sonucunda ortaya çıkan ekonomik etkiyi incelemek için kullanılır. Mühendislik etiği vaka çalışmaları sunulur ve analiz edilir. Mühendisleri etkileyen çağdaş ekonomik konular tartışılmaktadır. | Topics covered in this course include time value of money, analysis of
alternatives using net present value and internal rate of return, depreciation, taxes, and inflation.
Monte Carlo simulation is used throughout the course to study variability in engineering designs
and the resulting economic impact. Engineering ethics case studies are presented and analyzed.
Contemporary economic issues affecting engineers are discussed. | | SEN451 | SUMMER PRACTICE II
( SUMMER PRACTICE II ) | Z | 0 | 0 | 0.0 | 2.0 | 0 | | | | SEN491 | SENIOR DESIGN PROJECT I
( SENIOR DESIGN PROJECT I ) | Z | 2 | 4 | 4.0 | 7.0 | 6 | | | | COM409 | INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING
( INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu ders, makine öğrenmesinin prensiplerini, algoritmalarını ve uygulamalarını modelleme ve tahmin açısından tanıtmaktadır. Öğrenme problemlerinin formülasyonu ve temsil, aşırı öğrenme ve genelleme kavramlarını içerir. Bu kavramlar denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme ile, görüntülere ve zamansal dizilere uygulanarak çalışılır. Tarihçe, tanımlar ve geleneksel programlamayla karşılaştırma. Denetimli Öğrenme: Regresyon: Sürekli değerleri tahmin etmek için doğrusal regresyon, polinomsal regresyon. Sınıflandırma: Lojistik regresyon, k-En Yakın Komşu (k-NN), Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Naif Bayes. Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme: K-Ortalamalar, hiyerarşik kümeleme. Boyut Azaltma: Temel Bileşen Analizi (PCA), t-SNE. Makine Öğrenimi İş Akışı: Veri toplama, temizleme, özellik seçimi ve mühendisliği. Model Değerlendirme Ölçütleri: Doğruluk, kafa karışıklığı matrisi, hassasiyet, duyarlılık, F1 skoru ve ROC eğrisi. İleri Konular: Sinir Ağları ve Derin Öğrenme temelleri. Model Optimizasyonu: Düzenleme, çapraz doğrulama ve hiperparametre ayarlaması. | This course introduces principles, algorithms, and applications of machine learning from the point of view of modeling and prediction. It includes formulation of learning problems and concepts of representation, over-fitting, and generalization. These concepts are exercised in supervised learning and reinforcement learning, with applications to images and to temporal sequences.
History, definitions, and comparison to traditional programming. Supervised Learning: Regression: Linear regression, polynomial regression for predicting continuous values. Classification: Logistic regression, k-Nearest Neighbors (k-NN), Decision Trees, Support Vector Machines (SVM), and Naïve Bayes. Unsupervised Learning: Clustering: K-Means, hierarchical clustering. Dimensionality Reduction: Principal Component Analysis (PCA), t-SNE. Machine Learning Pipeline: Data collection, cleaning, feature selection, and engineering. Model Evaluation Metrics: Accuracy, confusion matrix, precision, recall, F1-score, and ROC curve. Advanced Topics: Neural Networks and Deep Learning fundamentals. Model Optimization: Regularization, cross-validation, and hyperparameter tuning. | | COM412 | DATA MINING
( DATA MINING ) | S | 3 | 2 | 4.0 | 5.0 | 5 | Bu ders, temel veri madenciliği tekniklerinin tanımlarını içermektedir. Veri madenciliği kapsamında ders; kümeleme yöntemlerini, temel bileşenler analizini, destek vektör makinelerini, destek vektör regresyonlarını, Gauss karışım modellerini, sınıflandırma ve regresyon için ağaç tabanlı yöntemleri açıklamaktadır. Son olarak ders performans analizini de tanıtmaktadır. | The course contains descriptions of fundamental data mining techniques. In data mining, course describes clustering methods, principal componet analysis, support vector machines, support vector regressions, gaussian mixture models, tree-based methods for classification and regression. Finally, the courses also introduces performance analysis. | | COM419 | DEEP LEARNING AND AI
( DEEP LEARNING AND AI ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | 1. Temel Bileşenler Yapay Sinir Ağları (YSA): Bilgiyi işleyen "nöronların" birbirine bağlı katmanlarından (giriş, gizli, çıkış) oluşur; "derin" öğrenme ise birden fazla gizli katmana sahip ağları ifade eder. Geri Yayılım: Sinir ağlarını eğitmek için temel algoritmadır; tahmin hatasını geriye doğru yayarak ağırlıkları ve sapmaları günceller. Aktivasyon Fonksiyonları: Doğrusal olmayan özellikler kazandıran ve modelin karmaşık kalıpları öğrenmesini sağlayan ReLU, Sigmoid ve Tanh gibi fonksiyonlardır. Optimizasyon Algoritmaları: Kaybı en aza indirmek için parametreleri (ağırlıkları) ayarlayarak model doğruluğunu artıran Adam, Momentum ve SGD gibi algoritmalardır. 2. Temel Mimari Yapılar Evrişimsel Sinir Ağları (SYS): Yapılandırılmış ızgara verilerini işlemek için özel olarak tasarlanmıştır; öncelikle görüntü tanıma ve segmentasyon gibi bilgisayar görüşü görevlerinde kullanılır. Tekrarlayan Sinir Ağları (SYS): Geçmiş girdilerin dahili bir belleğini ("gizli durum") koruyarak sıralı veriler (zaman serileri, metin, konuşma) için tasarlanmıştır. Transformer'lar: Modern Üretken Yapay Zekanın (LLM'ler gibi) arkasındaki mimari, sıralı verileri paralel olarak işlemek için öz dikkat mekanizmalarını kullanır ve NLP için idealdir. Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar): Gerçekçi yeni veriler oluşturmak için bir üretici ve bir ayrıştırıcıyı eşleştiren rekabetçi bir model. Otomatik Kodlayıcılar: Verileri sıkıştırmak (kodlamak) ve yeniden yapılandırmak (kod çözmek) için tasarlanmış denetimsiz modeller, gürültü giderme ve anomali tespiti için kullanışlıdır. 3. Eğitim Metodolojileri Denetimli Öğrenme: Sınıflandırma veya regresyon yapmak için etiketli veriler kullanarak modelleri eğitme. Denetimsiz Öğrenme: Modelin etiketlenmemiş verilerde gizli kalıpları bulmasına izin verme. Takviyeli Öğrenme (RL): Ödülleri en üst düzeye çıkarmak için bir ortamla etkileşim kurarak karar vermeleri için ajanları eğitme. Transfer Öğrenme: Önceden eğitilmiş bir modeli yeni, ilgili bir görev için yeniden kullanma, veri ve eğitim süresi gereksinimlerini azaltma. | 1. Fundamental Components
Artificial Neural Networks (ANNs): Interconnected layers (input, hidden, output) of "neurons" that process information, with "deep" learning referring to networks with multiple hidden layers.
Backpropagation: The essential algorithm for training neural networks, which updates weights and biases by propagating the prediction error backward.
Activation Functions: Functions like ReLU, Sigmoid, and Tanh that introduce non-linearity, enabling the model to learn complex patterns.
Optimizers: Algorithms like Adam, Momentum, and SGD that improve model accuracy by adjusting parameters (weights) to minimize loss.
2. Core Architectures
Convolutional Neural Networks (CNNs): Specialized for processing structured grid data, primarily used for computer vision tasks such as image recognition and segmentation.
Recurrent Neural Networks (RNNs): Designed for sequential data (time-series, text, speech) by maintaining an internal memory ("hidden state") of past inputs.
Transformers: The architecture behind modern Generative AI (like LLMs), using self-attention mechanisms to process sequential data in parallel, ideal for NLP.
Generative Adversarial Networks (GANs): A competitive model pairing a generator and a discriminator to create realistic new data.
Autoencoders: Unsupervised models designed to compress (encode) and reconstruct (decode) data, useful for denoising and anomaly detection.
3. Training Methodologies
Supervised Learning: Training models using labeled data to perform classification or regression.
Unsupervised Learning: Allowing the model to find hidden patterns in unlabeled data.
Reinforcement Learning (RL): Training agents to make decisions by interacting with an environment to maximize rewards.
Transfer Learning: Re-purposing a pre-trained model for a new, related task, reducing data and training time requirements. | | EEE417 | FUNDAMENTALS OF SUSTAİNABLE DEVELOPMENT
( FUNDAMENTALS OF SUSTAİNABLE DEVELOPMENT ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu ders, sistem aktörlerinin sürdürülebilir çözümler üretmek için kapsamlı bir anlayışa sahip olmaları amacıyla, sistem içindeki temel bilgi bağlantılarını ve geri bildirim döngülerini oluşturmada toplulukların, öğrencilerin ve araştırmacıların yetkinliğini ve karmaşıklığını artırmaya yardımcı olur. Bu, sürdürülebilirliği etkileyen çok sayıda yönü görmemizi ve sürdürülebilir topluluklar geliştirmek için bir eylem planı sunmamızı sağlayacaktır. Dersin içeriği, Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarına dayanmaktadır. | Introduction to sustainable development, challenges of sustainable development, Global environmental issues, Sustainable development indicators, Environmental assessment, Environmental management, Ecosystem and stability | | MEE412 | DIGITAL AND EMBEDDED SYSTEMS
( DIGITAL AND EMBEDDED SYSTEMS ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | | | | SINIF: 4 - DÖNEM: 2 | | Ders Kodu | Ders Adı | DT | T | P | K | ECTS | H.S. | İçerik TR | İçerik ING | | FEN402 | ENTREPRENEURSHIP & PROJECT MANAGEMENT
( ENTREPRENEURSHIP & PROJECT MANAGEMENT ) | Z | 2 | 0 | 2.0 | 3.0 | 2 | Öğrenciler, farklı yetkinliklerin temsil edildiği proje gruplarında işbirliği yapma ve onlara liderlik etme konusunda eğitim alacaklardır. Bu nedenle kurs başlangıç noktası olarak grubu ve gelişimini tüm kurs boyunca sürekli gelişen somut bir proje ile bağlantılı olarak alır. Öğrenciler, proje içinde bilgi ile başa çıkmak ve bilgiyi geliştirmek için geleneksel proje yöntem ve modellerine tanıtılacaktır. Ana vurgu modeller, araçlar ve analizler ile grup süreçleri, liderlik ve yenilik arasındaki bağlantı olacaktır. Bir olgu ve kavram olarak proje Proje yönetimi, proje koordinasyonu ve yenilikçilik Analiz araçları ve proje araçları Grup süreçleri ve grup geliştirme innovative Yenilikçi süreçleri yönetmek için modeller ve araçlar Projenin iç süreçleri ve dış etkileri Strateji bağlantılı projelere Yenilikçi süreçleri yönetmeyle ilgili geleneksel proje yönetimi Temel organizasyon teorisi ent Girişimcilik için koşullar ve şartlar | Students will be trained in the ability to cooperate in and lead project groups, in which different competences are represented.
The course therefore takes as its starting point the group and its development in connection with a concrete project that
develops continuously throughout the entire course. Students will be introduced to traditional project methods and models for
dealing with and developing knowledge within the project. The main emphasis will be on the link between models, tools and
analyses, as well as group processes, leadership and innovation.
The project as a phenomenon and a concept
Project management, project coordination and innovation
Analysis tools and project tools
Group processes and group development
Models and tools for managing innovative processes
The internal processes and external effects of the project
Strategy linked to projects
Traditional project management in relation to managing innovative processes
Basic organisational theory
The conditions and requirements for entrepreneurship | | SEN492 | SENIOR DESIGN PROJECT II
( SENIOR DESIGN PROJECT II ) | Z | 2 | 4 | 4.0 | 7.0 | 6 | | | | COM414 | INTRODUCTION TO CRYPTOGRAPHY
( INTRODUCTION TO CRYPTOGRAPHY ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Ders, Anahtar yönetimi ve geleneksel şifreleme, Şifreleme standartları ve dijital imzaların modern Kriptografiye girişinin temel tanımını sunar. | The course presents the basic description of Key management and conventional encryption, Encryption standards and digital signatures also introduction to modern Cryptography. | | COM417 | ARTIFICIAL INTELLIGENCE
( ARTIFICIAL INTELLIGENCE ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | 1. Yapay Zekanın Temelleri 2. Problem Çözme ve Arama 3. Bilgi Gösterimi ve Akıl Yürütme 4. Makine Öğrenimi ve Desen Tanıma 5. Yapay Zeka Uygulamaları ve Modern Trendler 6. Yapay Zekanın Etiği ve Geleceği | 1. Foundations of AI 2. Problem Solving and Search 3. Knowledge Representation and Reasoning 4. Machine Learning and Pattern Recognition 5. AI Applications and Modern Trends 6. Ethics and Future of AI | | EEE408 | INTRODUCTION TO IMAGE PROCESSING
( INTRODUCTION TO IMAGE PROCESSING ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 6.0 | 3 | Bu ders, örnekleme ve nicemleme dahil olmak üzere dijital görüntü temellerini kapsar. Görüntü iyileştirme teknikleri hem uzamsal alanda (gri seviye dönüşümleri, histogram işleme, filtreleme) hem de frekans alanında (Fourier dönüşümü, alçak ve yüksek geçiren filtreleme) incelenir. Konular arasında gürültü modelleri ve Wiener filtreleme ile görüntü restorasyonu, RGB ve HSI modelleriyle renkli görüntü işleme, genişleme ve aşındırma gibi morfolojik işlemler yer alır. Görüntü bölütleme yöntemleri eşikleme, kenar tespiti ve bölge tabanlı teknikleri kapsar. Ders, görüntü temsili, öznitelik çıkarımı, şekil tanımlayıcılar ve Huffman kodlama ile JPEG kavramlarını içeren sıkıştırma yöntemleriyle sona erer. | This course covers digital image fundamentals including acquisition, sampling, and quantization. Image enhancement techniques are explored in both spatial domain (gray-level transformations, histogram processing, filtering) and frequency domain (Fourier transform, low-pass and high-pass filtering). Topics include image restoration using noise models and Wiener filtering, color image processing with RGB and HSI models, and morphological operations such as dilation and erosion. Image segmentation methods cover thresholding, edge detection, and region-based techniques. The course concludes with image representation, feature extraction, shape descriptors, and compression methods including Huffman coding and JPEG concepts. | | EEE416 | RENEWABLE ENERGY
( RENEWABLE ENERGY ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Yenilenebilir enerji derslerinin amacı genellikle çok yönlüdür ve öğrencilere yenilenebilir enerji çözümlerini anlamak, geliştirmek ve uygulamak için gerekli bilgi, beceri ve bakış açılarını kazandırmayı hedefler. | The aim of a renewable energy course is typically multifaceted, aiming to equip students with the knowledge, skills, and perspectives necessary to understand, develop, and implement renewable energy solutions. | | MEE406 | ROBOT APPLICATIONS
( ROBOT APPLICATIONS ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Kurs ayrıca çok popüler Lego Mindstorms kiti de dahil olmak üzere çeşitli mikrodenetleyicileri programlamayı tanıtır. Öğrenciler basit bir sürükle bırak formatıyla başlayacak ve metne dayalı ‘C‘ programlama diline geçeceklerdir. Dersin odak noktası, öğrencilerin karşılaşması ve robotların üstesinden gelmesi gereken gerçek yaşam zorlukları ile problem çözme becerilerinin geliştirilmesidir. Değerlendirme, doğruluk, düzgünlük, üretim kalitesi, programlama ustalığı ile atölye aletlerinin kullanımı ve zamanında proje tamamlama ile ilgili güvenlik ve çaba ile ilgilidir. | The course also introduces programming various microcontrollers including the very popular Lego Mindstorms
kit. Students will start with a simple drag and drop format and move to text based ‘C‘ programming language.
A focus of the course is the development of problem solving skills through real life challenges that the students
must face and robots must overcome.
Assessment relates to accuracy, neatness, quality of manufacture, programming mastery as well as safety and
effort relating to shop tool use and timely project completion |
|
