| KIBRIS AYDIN ÜNİVERSİTESİ CYPRUS AYDIN UNIVERSITY | |||||||||
| FACULTY OF ENGINEERING-COMPUTER 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. | The course gives a basic understanding and use of Data Structures such as arrays, records, stacks, queues, linked lists, 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. |
| EEE201 | CIRCUIT THEORY I ( CIRCUIT THEORY I ) | Z | 3 | 2 | 3.0 | 7.0 | 5 | The course is design to introduce students to basic circuit analysis. The course will primarily be providing information on definitions and units, experimental laws and simple circuits, techniques of circuit analysis, Ohm's law, power and energy. Series-parallel d.c. circuits. Controlled sources. Methods of d.c. circuit analysis; mesh and nodal analysis. Inductance and capacitance. Source-free RL and RC circuits. Applications. D.C. analysis of RLC circuits. | |
| 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. |
| 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 | GENEL ÖĞRENME ÇIKTILARI (YETERLİLİKLER) Bu dersi başarıyla tamamlayan tüm öğrenciler, aşağıdakiler hakkında bilgi ve anlayış geliştirmiş olacaklardır: 1- işletim sistemleri için donanım desteği: ayrıcalıklı mod yürütme, CPU durumunu kaydetme ve geri yükleme, tuzaklar ve kesintiler, zamanlayıcılar, bellek koruma. Kullanıcı ve donanım kaynaklarını korumak için işletim sistemi teknikleri. Temel işletim sistemi soyutlamalarına genel bakış ve bunları değiştirmek için sistem çağrılarının kullanımı. 2- Program yürütme, süreç kavramı, süreçle ilgili durum, süreç tablosu, kaydetme ve geri yükleme işlemi durumu, zamanlayıcı 3-İpliklerin rolü, süreç bağlamı anahtarı-iplik anahtarı, gerçek eşzamanlılık - sahte eşzamanlılık, eşzamanlı işletim sistemleri programlar, çoklu iş parçacığıyla eşzamanlılık, kesinti işleme yoluyla eşzamanlılık, paylaşılan belleğe eşzamanlı erişim, yarış koşulları, karşılıklı dışlama, atomik talimatlara dayalı senkronizasyon ilkelleri 4- kilitler, spinloklar, muteks semaforları, semaforları sayma ve Üreticinin çözümlerinde kullanımı Tüketici senkronizasyonu 5- Klasik senkronizasyon problemleri: Üretici Tüketici, Yemek Felsefecileri, Okuyucular ve Yazarlar, Uyuyan Berber. 6- Monitörler, durum değişkenleri, mesaj aktarımı ve klasik senkronizasyon problemlerine çözümlerinde kullanımı: Üretici Tüketici, Yemek Felsefecileri, Okuyucular ve Yazarlar, Uyuyan Berber 7- Kilitlenme, kilitlenme, kilitlenme tespiti, kaçınma ve önleme 8-Politikanın ayrılması mekanizmadan, çizelgeleme mekanizmaları, preemptif ve preemptif olmayan çizelgeleme, örnek çizelgeleme politikaları, FIFO, round-robin, önce en kısa iş, öncelikli çizelgeleme, Unix tarzı geri bildirim çizelgeleme, oransal pay çizelgeleme, piyango çizelgeleme 9- Bellek adresleri ve ciltleme, statik ve dinamik adres çevirisi, taban ve limit kayıtlarını kullanarak adres çevirisi, bağlantılı listeler ve bitmap'leri kullanan bellek yönetimi algoritmaları, harici ve dahili parçalanma, disk belleği sanal bellek 10- Fiziksel adres alanları, sanal adres alanları, sayfa tablosu tasarımı, tek düzeyli ve çok düzeyli sayfa tabloları, TLB kullanarak dinamik adres çevirisi için donanım desteği, donanım ve yazılım yönetimli TLB dolumu 11- Talep sayfalama, değiştirme, yerleştirme ve değiştirme algoritmalar, bellek hiyerarşisi yeniden ziyaret edildi, önbellek mimarisine genel bakış, bellek yönetim sistemleri için performans modelleme 12- Aygıtlar, bellek eşlemeli aygıtlar, DMA, aygıt sürücüleri, kesme işleme, zamanlanmış ve planlanmamış G / Ç işlemesi, karakter aygıtlarına karşı blok 13- Diskler , sektörler, parçalar, bloklar, disk kafası zamanlama algoritmaları, dosya soyutlama, dizinler, bağlantılar 14- Dosya sistemi mimarisi, dosya sistemi veri yapıları ve sistem çağrıları | GENERAL LEARNING OUTCOMES (COMPETENCES) On successful completion of this course, all students will have developed knowledge and understanding of: 1- hardware support for operating systems: privileged mode execution, saving and restoring CPU state, traps and interrupts, timers, memory protection. Operating system techniques for protecting user and hardware resources. Overview of the key operating system abstractions and the use of system calls to manipulate them. 2- Program execution, the process concept, process-related state, the process table, saving and restoring process state, the role of the scheduler 3-Threads, process context switch vs thread switch, true concurrency vs pseudo concurrency, operating systems as concurrent programs, concurrency through multi-threading, concurrency through interrupt handling, concurrent access to shared memory, race conditions, mutual exclusion, synchronization primitives based on atomic instructions 4- locks, spinlocks, mutex semaphores, counting semaphores, and their use in solutions to Producer Consumer synchronization 5- Classic synchronization problems: Producer Consumer, Dining Philosophers, Readers and Writers, Sleeping Barber. 6- Monitors, condition variables, message passing, and their use in solutions to classic synchronization problems: Producer Consumer, Dining Philosophers, Readers and Writers, Sleeping Barber 7- Deadlock, livelock, deadlock detection, avoidance, and prevention 8-Separation of policy from mechanism, scheduling mechanisms, preemptive vs non-preemptive scheduling, example scheduling policies, FIFO, round-robin, shortest job first, priority scheduling, Unix-style feedback scheduling, proportional share scheduling, lottery scheduling 9- Memory addresses and binding, static and dynamic addresses translation, address translation using base and limit registers, memory management algorithms using linked lists and bitmaps, external and internal fragmentation, paged virtual memory. 10- Physical address spaces, virtual address spaces, page table design, single-level and multi-level page tables, hardware support for dynamic address translation using a TLB, hardware and software managed TLB refill 11- Demand paging, swapping, placement and replacement algorithms, memory hierarchy revisited, overview of cache architecture, performance modeling for memory management systems 12- Devices, memory mapped devices, DMA, device drivers, interrupt handling, scheduled vs non-scheduled I/O processing, block vs character devices 13- Disks, sectors, tracks, blocks, disk head scheduling algorithms, the file abstraction, directories, links 14- File system architecture, file system data structures and system calls |
| 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 |
| COM222 | DIGITAL LOGIC DESIGN I ( DIGITAL LOGIC DESIGN I ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 6.0 | 3 | Vurgu, sayı sistemleri, aritmetik işlemler, ondalık kodlar, alfanümerik kodlar, Boolean cebiri, Karnaugh haritaları, NAND ve NOR kapıları, özel-VEYA kapıları, entegre devreler, kombinasyonel devreler, çözücüler, kodlayıcılar, çoklayıcılar, toplayıcılar, çıkarıcılar, çarpıcılar, ardışıl devreler üzerinde yapılacaktır. | Emphasis will be laid on the number systems, arithmetic operations, decimal codes, alphanumeric codes, Boolean algebra, Karnaugh maps, NAND and NOR gates, exclusive-OR gates, integrated circuits, combinational circuits, decoders, encoders, multiplexers, adders, subtractors, multipliers, sequential circuits. |
| 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). |
| COM323 | DIGITAL LOGIC DESIGN II ( DIGITAL LOGIC DESIGN II ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Vurgu, eşzamansız ve ardışık devre analizi, tasarım prosedürü ve uygulanması üzerinde yapılacaktır. Kilitler, flip-floplar, kayıtlar, sayaçlar, RAM ve ROM bellekler, programlanabilir mantık teknolojileri (PLA, PLD, CPLD, FPGA) ve sayaçlar gibi ardışık devreler tasarlanacak ve analiz edilecektir. Mantık Tasarımı 1 dersinde ele alınan dijital devreler kombinasyoneldi—çıkışları yalnızca ve hemen girdilerine bağlıydı—bellekleri yoktu, yani girdilerinin geçmiş değerlerine bağımlılıkları yoktu. Ancak ardışık devreler, depolama elemanları olarak işlev görür ve belleğe sahiptir. Bilgiyi depolayabilir, saklayabilir ve gerektiğinde daha sonra alabilirler. Bizim yaklaşımımız, ardışık mantığı kombinasyonel mantıktan ayıracaktır. | Emphasis will be laid on the asynchronous and sequential circuit analysis, design procedure and implementation. Sequential circuits such as latches, flip-flops, registers, counters, RAM and ROM memories, programmable logic technologies (PLA, PLD, CPLD, FPGA), and counters will be designed and analysed. The digital circuits considered in Logic Design 1 course was combinational—their output depends only and immediately on their inputs—they have no memory, i.e., dependence on past values of their inputs. Sequential circuits, however, act as storage elements and have memory. They can store, retain, and then retrieve information when needed at a later time. Our treatment will distinguish sequential logic from combinational logic. |
| COM351 | SUMMER PRACTICE I ( SUMMER PRACTICE I ) | Z | 0 | 0 | 0.0 | 2.0 | 0 | Yaz stajı, öğrencilerin sınıf bilgilerini yazılım geliştirme, donanım arayüzleme, ağ yapılandırması ve gömülü sistemler programlama gibi gerçek dünya projelerine uygulamalarına olanak tanır. Bu, sektöre uygun programlama dilleri, geliştirme araçları ve donanım platformları üzerinde uygulamalı deneyim kazanmaya yardımcı olur. Öğrenciler, profesyonel iş akışlarına, ekip işbirliğine ve yazılım geliştirme yaşam döngülerine (SDLC) maruz kalırlar. Sürüm kontrol sistemleri, çevik metodolojiler, kod belgelendirme ve test prosedürleri hakkında bilgi edinirler; bu da bilgisayar mühendisliğinde profesyonel gelişim için gereklidir. Yaz stajı genellikle yapay zeka, siber güvenlik, bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve mobil geliştirme gibi ileri teknolojilere odaklanır ve öğrencilere sektör trendlerini takip etme imkanı sağlar. Yaz eğitimi genellikle öğrencilere endüstri trendlerini takip etme imkanı sağlayan yapay zeka, siber güvenlik, bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve mobil geliştirme gibi ileri teknolojilere odaklanır. Yaz eğitimi, öğrencilere bilgisayar mühendisliğinde kurumsal kültür ve kariyer yollarını tanıtır. Profesyonellerle ağ kurma, sektör beklentilerini anlama ve gelecekteki iş veya yüksek öğrenim için uzmanlık alanlarını belirleme fırsatları sunar. | Summer training allows students to apply classroom knowledge to real-world projects, such as software development, hardware interfacing, network configuration, and embedded systems programming. It helps in gaining hands-on experience with programming languages, development tools, and hardware platforms relevant to the industry. Students are exposed to professional workflows, team collaboration, and software development life cycles (SDLC). They learn about version control systems, agile methodologies, code documentation, and testing procedures, which are essential for professional growth in computer engineering. Summer training often focuses on cutting-edge technologies like artificial intelligence, cybersecurity, cloud computing, Internet of Things (IoT), and mobile development, enabling students to stay current with industry trends. Summer training familiarizes students with corporate culture and career paths in computer engineering. It provides opportunities to network with professionals, understand industry expectations, and identify areas of specialization for future employment or higher studies. |
| EEE319 | ANALOG AND DIGITAL COMMUNICATION ( ANALOG AND DIGITAL COMMUNICATION ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | The course provides the basic introduction to communications systems for electrical and computer engineers. Topics covered include the basics of analog communication; angle and analog pulse modulation; modulators and demodulators; frequency multiplexing; basics of digital communication;; quantization; modulation; time-division multiplexing and binary signal formats. The content of "Communication Systems" represents the basic knowledge necessary for transmitting and receiving information using today's communication technologies. The techniques that will be studied involve coding information onto a carrier (modulation) which is then transmitted.Fourier series; Fourier transforms and continuous spectra. Time and frequency relations. Transmission of signals through linear systems. Continuous-wave modulation. Amplitude, phase and frequency modulation. Generation and detection of AM, DSB-SC, SSB,VSB, PM and FM signals. CW modulation systems. Super-Heterodyne receivers. Frequency-division multiplexing systems. Monochrome and colour television. Sampling theory. Pulse modulation. Time-division multiplexing. Digital encoding of analog waveforms. Pulse-code modulation (PCM). Differential PCM. Predictive coding. | |
| 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. |
| COM308 | MICROPROCESSORS ( MICROPROCESSORS ) | Z | 3 | 2 | 4.0 | 6.0 | 5 | Dönem sonunda öğrenciler, derleyici, hata ayıklama ve öykünme yazılımını kullanarak x86 derleme dilinde programlar yazabilir, test edebilir ve hata ayıklayabilir ve derleme dilini diğer işlemci derleme dilleri ve üst düzey dillerle ilişkilendirebilir. | By the end of term, students should be able to write, test and debug programs in x86 assembly language using assembler, debug and emulation software and relate assembly language with other processor assembly languages and high level languages. |
| 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 |
| SEN302 | SOFTWARE QUALITY AND STANDARDS ( SOFTWARE QUALITY AND STANDARDS ) | Z | 3 | 0 | 3.0 | 4.0 | 3 | 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. | |
| SEN304 | SOFTWARE ENGINEERING ( SOFTWARE ENGINEERING ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | 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 |
| 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. | |
| COM451 | SUMMER PRACTICE II ( SUMMER PRACTICE II ) | Z | 0 | 0 | 0.0 | 2.0 | 0 | Yaz stajı, öğrencilerin sınıf bilgilerini yazılım geliştirme, donanım arayüzleme, ağ yapılandırması ve gömülü sistemler programlama gibi gerçek dünya projelerine uygulamalarına olanak tanır. Bu, sektöre uygun programlama dilleri, geliştirme araçları ve donanım platformları üzerinde uygulamalı deneyim kazanmaya yardımcı olur. Öğrenciler, profesyonel iş akışlarına, ekip işbirliğine ve yazılım geliştirme yaşam döngülerine (SDLC) maruz kalırlar. Sürüm kontrol sistemleri, çevik metodolojiler, kod belgelendirme ve test prosedürleri hakkında bilgi edinirler; bu da bilgisayar mühendisliğinde profesyonel gelişim için gereklidir. Yaz stajı genellikle yapay zeka, siber güvenlik, bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve mobil geliştirme gibi ileri teknolojilere odaklanır ve öğrencilere sektör trendlerini takip etme imkanı sağlar. Yaz eğitimi genellikle öğrencilere endüstri trendlerini takip etme imkanı sağlayan yapay zeka, siber güvenlik, bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve mobil geliştirme gibi ileri teknolojilere odaklanır. Yaz eğitimi, öğrencilere bilgisayar mühendisliğinde kurumsal kültür ve kariyer yollarını tanıtır. Profesyonellerle ağ kurma, sektör beklentilerini anlama ve gelecekteki iş veya yüksek öğrenim için uzmanlık alanlarını belirleme fırsatları sunar. | Summer training allows students to apply classroom knowledge to real-world projects, such as software development, hardware interfacing, network configuration, and embedded systems programming. It helps in gaining hands-on experience with programming languages, development tools, and hardware platforms relevant to the industry. Students are exposed to professional workflows, team collaboration, and software development life cycles (SDLC). They learn about version control systems, agile methodologies, code documentation, and testing procedures, which are essential for professional growth in computer engineering. Summer training often focuses on cutting-edge technologies like artificial intelligence, cybersecurity, cloud computing, Internet of Things (IoT), and mobile development, enabling students to stay current with industry trends. Summer training familiarizes students with corporate culture and career paths in computer engineering. It provides opportunities to network with professionals, understand industry expectations, and identify areas of specialization for future employment or higher studies. |
| COM491 | SENIOR DESIGN PROJECT I ( SENIOR DESIGN PROJECT I ) | Z | 2 | 4 | 4.0 | 7.0 | 6 | Proje, öğrencinin bilgisayar mühendisliği ve yazılım geliştirme alanındaki becerilerini kullanarak, mevcut teknolojiler, algoritmalar ve yaklaşımlarla ilgili bir problemi çözme yeteneğini gösterir. Proje, öğrencinin derslerde edinilen bilgileri sistematik bir şekilde kullanarak, çeşitli kaynaklardan ve bilimsel yöntemlerden yararlanarak tasarlar ve analiz eder. | The project demonstrates the student's ability to solve a problem related to current technologies, algorithms, and approaches by applying their skills in computer engineering and software development. The student designs and analyzes the project systematically, using the knowledge gained in the courses and drawing on various resources and scientific methods. |
| 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. |
| 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 | Introduction to the Embedded systems, Embedded System models and Development Cycle, Modeling of continuous, discrete and hybrid systems, Embedded system design and examples, Hierarchical state machine, Design space exploration, Sensors, Actuators, Embedded processor and memory architecture, Introduction to Embedded OS and RTOS, Scheduling, Multi tasking, Temporal logic, Embedded System I/Os, Interfacing techniques, Communication Protocols and device driver, Embedded system analysis and verification. | |
| SINIF: 4 - DÖNEM: 2 | |||||||||
| Ders Kodu | Ders Adı | DT | T | P | K | ECTS | H.S. | İçerik TR | İçerik ING |
| COM492 | SENIOR DESIGN PROJECT II ( SENIOR DESIGN PROJECT II ) | Z | 2 | 4 | 4.0 | 7.0 | 6 | Proje, öğrencinin bilgisayar mühendisliği ve yazılım geliştirme alanındaki becerilerini kullanarak, mevcut teknolojiler, algoritmalar ve yaklaşımlarla ilgili bir problemi çözme yeteneğini gösterir. Proje, öğrencinin derslerde edinilen bilgileri sistematik bir şekilde kullanarak, çeşitli kaynaklardan ve bilimsel yöntemlerden yararlanarak tasarlar ve analiz eder. | The project demonstrates the student's ability to solve a problem related to current technologies, algorithms, and approaches by applying their skills in computer engineering and software development. The student designs and analyzes the project systematically, using the knowledge gained in the courses and drawing on various resources and scientific methods. |
| 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 |
| 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 |
| MEE410 | COMPUTATIONAL INTELLIGENCE ( COMPUTATIONAL INTELLIGENCE ) | S | 3 | 0 | 3.0 | 5.0 | 3 | Bu kurs, öğrencilere Yapay Zeka problemlerini çözmek için Evrimsel Programlamayı tanıtmaktadır. Öğrenciler ayrıca temel yazılım geliştirme becerilerini kazanacak ve Hesaplamalı Zekâda kullanılan yaygın terminolojiyi anlayacaklardır. | This course introduces students to the basics of AI and using search methods for solving AI problems. Students will also acquire programming skills for the implementation of ESs and understand common terminology used in the Computational Intelligence. |