Bilgisayar Bilimleri Programı Lisansüstü Dersleri

Yüksek Lisans Dersleri

BBL 501/E Olasılık ve Rassal Süreçler (Probability and Stochastic Processes), (3+0)
Sayma yöntemleri, temel küme kuramı, olasılık aksiyomları, bağıl olasılık, bağımsızlık, ayrık rassal değişkenler, pmf, sürekli rassal değişkenler, cdf, pdf, momentler, bağıl dağılımlar, rassal değişkenlerin fonksiyonları, çoklu rassal değişkenler, ortak Gauss vektörleri, olasılık ile ilgili eşitsizlikler, büyük sayılar kanunları, merkezi sınır teoremi, karakteristik fonksiyon, üreteç fonksiyonu ve dönüşüm yöntemleri, rassal süreçler, ayrık zamanlı süreçler, ortalama, özkorelasyon, durağanlık, çapraz-korelasyon, Poisson, Markov, Gauss ve Wiener süreçleri, spektral yoğunluk, ergodiklik, doğrusal sistemlerin rassal işaretlere tepkileriCounting, elementary set theory, probability axioms, conditional probability, independence, discrete random variables, pmf, continuous random variables, cdf, pdf, moments, conditional distributions, functions of random variables, multiple random variables, jointly Gaussian vectors, probabilistic inequalities, laws of large numbers, central limit theorem, characteristic function, generating function and transform methods, stochastic processes, discrete-time processes, mean, auto-correlation, stationarity, cross-correlation, Poisson, Markov, Gaussian and Wiener processes, power spectral density, ergodicity, response of linear systems to random signals  [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 502/E YAZILIM  MODELLEME VE TASARIMI (SOFTWARE MODELING AND DESIGN ), (3+0)
İsteklerin ve problemin çözümlenmesi. Sistemin, işbirliği yapan nesneler halinde nesneye dayalı olarak nasıl tasarlanması  Analiz ve tasarımların ifade UML kullanılması. GRASP kalıpları ve yaygın biçimde kabul gören GoF tasarım kalıpları Yazılım kalitesinin ölçülmesinde ve değerlendirilmesinde kullanılan yazılım metrikleri.
Requirement and problem domain analysis. Object oriented design Using the UML to express software artifacts. GRASP and GoF software design patterns Metrics to evaluate the design quality of software [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 510/E Gerçek Zamanlı Sistem Tasarımı (Real-Time Systems Design), (3+0)
Gerçek zamanlı sistemlere giriş. Analiz ve tasarım yöntemleri. Gerçek zamanda iş, görev tanımı. Bağımlı ve bağımsız görevler. Zaman kısıtlarının tanımı. İş sıralayıcılar. İş sıralayıcı çözümlemeleri ve karşılaştırılmaları. Gerçek zamanlı işletim sistemleri. Tipik işletim sisteminden faklılıkları. Örnek gerçek zamanlı çekirdek ve işletim sistemleri. Gerçek zamanlı sistemlerde programlama ve programlama dilleri. Gerçek zamanlı sistem tasarımı. Gerçek zamanlı sistem uygulamaları, gömülü, telsiz, paralel, dağıtılmış ve yaygın bilgi işlem sistemleri. Hata bağışıklığı.
Introduction to real-time systems . Analysis and design methodologies. Definition of task and process in real-time systems. Dependent and independent tasks. Definition of timing constraints. Schedulers. Analysis and comparison schedulers.  Real-time operating systems. Differences between conventional and real-time operating systems. Real time kernel and operating system examples. Programming and programming languages in real-time systems. Design of real time systems. Real-time system applications, embedded, wireless, parallel, distributed and pervasive real-time applications.  Fault tolerance. [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 512/E Bilgisayar Ağlarında İleri Konular (Advanced Topics In Computer Networks), (3+0)

TCP/IP protokol katmanları, internet mimarisi, internette yönlendirme ve tıkanıklık yönetimi, internette trafik mühendisliği, servisler ayrımı, çok-protokollü etiket anahtarlama (MPLS), içerik dağıtım ağları, eşler-arası ağlar, bulut bilişim, ağ işlev sanallaştırması, yazılım tabanlı ağlar, optik ağlar, optik devre/paket/çoğuşum anahtarlama, fiber gecikme hatları, dalgaboyu bölmeli çoğullama, dalgaboyu dönüşümü, kablosuz ağlar, WiFi, tasarsız ağlar, duyarga ağları, yaygın bilişim, ağ güvenliği, saldırı tesbiti, şifreleme, ağ yönetimi, servis planlama ve izleme, tarifelendirme
TCP/IP protocol stack, internet architecture, routing and congestion control in the internet, traffic engineering in the internet, service differentiation, Multiprotocol Label Switching, content delivery networks, peer-to-peer networking, cloud computing, network function virtualization, software defined networking, optical networks, optical circuit/packet/burst switching, fiber delay lines, wavelength division multiplexing, wavelength conversion, wireless networking, WiFi, ad hoc and sensor networks, pervasive computing, network security, attack detection, encryption, network management, service planning and monitoring, pricing  [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 513/E Graph Theory and Algorithms (Çizge Kuramı ve Algoritmalar), (3+0)
Çizgelerle ilgili veri yapıları, çizgelerin Bilgisayar Bilimlerindeki yeri, temel kavramlar, ağaçlar, en kısa yol bulma, düzlemsel çizgeler, bağlılık, Euler ve Hamilton çizgeleri, çizge boyama, eşleme, ağ akışları, yönlü çizgeler, NP-tam problemler
Data structures related to graphs, graphs in Computer Science, basic definitions, trees, shortest path algorithms, planar graphs, connectivity, Euler and Hamilton graphs, graph coloring, matching, network flows, digraphs, NP-complete problem [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 514/E Örüntü Tanıma ve Analizi (Pattern Recognition and Analysis ), (3+0)
Giriş, matematiksel altyapı tekrarı;  Örüntü tanımanın temelleri;  Olasılık dağılımları;  Regresyon için lineer modeller;  Sınıflandırma için lineer modeller; Yapay Sinir Ağları;  Çekirdek Yöntemleri;   Spars Çekirdek Yöntemleri;  Çizgesel Modeller;  Karışım modelleri ve EM; Sürekli Bağımlı Değişkenler;  Modellerin Birleştirilmesi;  Sıralı veri;  Yaklaşık olarak çıkarsama; Örnekleme yöntemleri
Introduction, mathematical preliminaries;  Pattern Recognition basics;  Probability Distributions;  Linear Models for Regression;  Linear Models for Classification;  Neural Networks;  Kernel Methods;   Sparse Kernel Machines;  Graphical Models;  Mixture Models and EM;  Continuous Latent Variables ;  Combining Models;  Sequential Data;  Approximate Inference;  Sampling Methods [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 537/E  Dizgi Algoritmaları (String Algorithms ), (3+0)
Bu ders süresince tek boyutlu bir dizi üzerinde yapılan çeşitli operasyonların hızlı ve/veya az hesaplama kaynağı kullanarak yapılabilmesine yönelik algoritmalar ve veri yapıları üzerinde durulacaktır. Bir metin üzerinde tam veya yaklaşık olarak bir veya birçok dizginin aranması, metin indekslemesi, dizgi eşleştirmede özdevinir yaklaşım, dinamik programlama, yazım uzaklığı hesaplanması, iki dizginin birbiri ile ne ölçüde örtüştüğü, ortak dizgilerin tesbit edilmesi gibi temel operasyonlar  ele alınacaktır
This course covers the basic algorithms and data structures used in various operations on one dimensional textual data. Single/multiple exact/approximate pattern matching, text indexing, automata-based string searching, dynamic programming,  edit distance computation, alignment, detection of common subsequences in between strings, and similar string problems will be visited. [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 588/E Görüntü İşlemede İleri Konular (Advanced Topics In Computer Vision), (3+0)
Ders görüntü analizi konusunda temel kavramları ve algoritmaları vermektedir. Kapsanan konular arasında, Görüntü algılama ve görüntü elde etme, uzamsal ve sıklık uzayında görüntü iyileştirme, görüntü onarımı: gürültü azaltma, bulanıklık giderme, renkli görüntü işleme, kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma, ikili görüntü işleme, Morfolojik görüntü işleme, görüntü bölütleme, ayrıt saptama ve bölgesel bölütleme, su havzaları ile bölütleme, gösrüntü gösterimi ve belirtimi, nesne tanıma yer almaktadır. 
This course introduces basic concepts and algorithms in image analysis: The course contains: image sensing and acquisition, image enhancement in the Spatial and frequency domains; image restoration: noise removal, deblurring; color image processing; lossy and lossless image compression;  Binary image processing, Morphological Image processing, Image segmentation: edge detection, region segmentation, watersheds, Image representation and description, object recognition. [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 5**/E Büyük Veri Sistemleri (Big Data Systems), (3+0)
NoSQL Veritabanı Sistemleri. Büyük Veri işleme sistemlerinin yeni mimarileri ve tasarım kararları. MapReduce mimarisi. Büyük ölçekli yapılandırılmış verileri işleme yöntemleri. Büyük ölçekli çizge işlemlerinde paralelleştirme. Büyük ölçekli veri akışı. Büyük veri işlemede ardışık düzen.
Basic Models of NoSQL. The new architectures and design decisions of Big Data processing systems. MapReduce Framework. Ways to handle large scale structured data. How and when parallelize large scale graph processing. Processing large scale streaming data. Pipelines of Big Data processing jobs
[Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 5**/E Hesaplamalı Geometri (Computational Geometry), (3+0)
Hesaplamalı geometri algoritmalarının performans analizi. Konveks gövde hesaplama algoritmaları, üçgen poligonlar, düşük boyutlu doğrusal programlama ve Voronoi diyagramları. Açgözlü, rastgele, dinamik programlama ve bölme-ve-fethetme algoritma tasarımı. Arazi araması, nokta konumu, kesit kesişimi ve ışın çekimi için gerekli geometrik veri yapıları.
Performance of computational geometry algorithms. Convex hulls, triangulate polygons, lowdimensional linear programming and Voronoi diagrams. Greedy, randomized, dynamic programming and divide-and-conquer algorithms. Geometric data structures. Range searching, point location, segment intersection and ray shooting. [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 5**/E Veri Bilimi (Data Science), (3+0)
Veri bilim basamakları. Veri toplama yöntemleri. Veri temizlik yöntemleri. Veri bütünleştirme teknikleri. Farklı veri analiz yöntemleri. Farklı veri görselleştirme yöntemleri. Farklı veri bilimi platformları.
  The steps of the data science process. Data collection methods. Data cleaning methods. Data integration techniques. Different data analysis methods. Different data visualization methods. Different data science platforms [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 5**/E Çizge Veri Madenciliği (Graph Data Mining), (3+0)
Çizge madenciliği ve analitiği için farklı yöntem ve teknikler. Farklı bağlamlar için çizge veri madenciliği teknikleri. Çizge analiz teknikleri gerektiren uygulamalar. Gerçek dünya problemleri için çizge madenciliği tasarımları. R programlama dili.
Different methods and techniques for graph mining and analytics. Graph data mining techniques in different contexts. Applications of graph analytic techniques. Efficient and effective graph mining solutions for different real world problems. R programming language. [Course Catalogue Form with ECTS Credits]


Doktora Dersleri

BGK 605/E Yaygin Hesaplama (Pervasive Computing
), (3+0)
Bu ders, özellikle kablosuz ağlarda, yaygın hesaplama vizyonunun altında yatan temel sorunları, teknolojileri ve kavramları, bağlam farkındalığı, duyargaları ve sınırlı gezgin cihazları işlemektedir. Ders, aynı zamanda bilimsel araştırma için gerekli olan tasarım yapma, deney yapma, bilimsel yazı yazma ve literatürü eleştirel bakış açısıyla değerlendirme deneyimi kazandıracaktır.
This course aims to provide an understanding of the issues, technologies, and concepts underlying the vision of pervasive computing (particularly in wireless networks), contextawareness, sensors, and programming for limited and mobile devices. The course also provides experience of scientific and engineering techniques of design, experimentation, writing, and critical review of literature.   [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BBL 606/E Veri Madenciliği (Data Mining), (3+0)
Veri Madenciliği ve Bilgi keşfi Veri temizleme ve önişleme yöntemleri  Sınıflandırma Yöntemleri Demetleme Yöntemleri İlişkilendirme Kuralları Metin madenciliği Model değerlendirme
Data mining and knowledge discovery Data cleaning and preprocessing Classification  methods Clustering methods Association rules Text mining Model Evaluation [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BGK 610/E Evrimsel Hesaplama (Evolutionary Computation), (3+0)
Evrimsel algoritma yaklaşımlarının hatırlanması: genetik algoritmalar, genetik programlama, evrimsel stratejiler, evrimsel programlama, diferansiyel evrim. Kısıtlarla çalışma. Gösterilimler. Evrimsel algoritmalarla çalışmalar yapmak: teorik bilgiler, deney tasarımı, sonuç analizi, başarım uzayı yapısı analizi. Parametre kontrolü. Çok amaç fonksyonlu evrimsel algoritmalar. Evrimsel algoritmaların dinamik ve belirsiz ortamlarda kullanımı. Başarım fonksyonu yaklaşıklıkları. Melez yaklaşımlar. Paralelleştirme. Etkileşimli evrim. Eş-evrim. Ana uygulama alanları
Review of evolutionary algorithm approaches: genetic algorithms, genetic programming, evolutionary strategies, evolutionary programming, differential evolution. Constraint handling. Representations. Working with evolutionary algorithms: theoretical framework, experimental design, output analysis, fitness landscape analysis. Parameter control. Multiobjective evolutionary algorithms. Evolutionary algorithms in dynamic and uncertain environments. Fitness approximation. Hybridization. Parallelization. Interactive evolution. Co-evolution. Major application areas. [Course Catalogue Form with ECTS Credits]

BGK 6**/E İleri Veri Tabanı Sistemleri (Advanced Database Systems), (3+0)
Veri ambarı teknolojileri. Veri madenciliği teknikleri. XML ile ilgili teknolojiler. RDF ile ilgili teknolojiler. Hiyerarşik ve çizgesel veri yönetimi teknikleri. NoSQL veri tabanı sistemleri. Çok modelli veri tabanı sistemleri.
The data warehousing technologies. The data mining techniques. The XML related technologies.  The RDF related technologies. The hierarchical and graph data management techniques. NoSQL database systems. Multi-model database systems. [Course Catalogue Form with ECTS Credits]