Dersin açıldığı dönemde içeriği açıklanacaktır.

Öğrencilerin fen ve mühendislik bilgilerini bir bilgisayar mühendisliği projesinde uyguladıkları bir tasarım dersi. Gerçekçi koşullar ve kısıtlar altında bir grup projesinin geliştirilmesi, tasarımı, uygulaması ve yönetimi. İletişim, takım çalışması ve sunum becerilerine de ağırlık verilir.

Üç boyutlu bilgisayar grafiği kuramı ve uygulamaları. Grafik sistemleri ve modelleri; geometrik gösterimler ve dönüşümler; grafik programlama; girdi ve etkileşim; bakma ve izdüşüm; bileştirme ve karıştırma; ışıklandırma ve renk modelleri; tonlama; doku yapıştırma; canlandırma; görsel gerçekleme; sıradüzensel ve nesne yönelimli modelleme; sahne çizgeleri; 3B geriçatım ve modelleme

Otonom sürüş için bilgisayarla görme alanında ana problemler, yaklaşımlar, veri kümelerini değerlendirme ölçütleri, derinlik / hareket tahmini, yerelleştirme, haritalama, boş alan tahmini, nesne algılama / izleme, semantik / örnek bölümleme ve uçtan uca sürüş öğrenimi.

Akıllı İnsan-Bilgisayar Arayüzleri'nin bilgisayarlı görme, öğrenme, örüntü tanıma, yapay zeka teknolojileri kullanarak tasarımı, gerçekleştirimi, test edilmesi. Destekleyici metodlar (sınıflandırma, regresyon, çok kipli bilgi birleştirme, nesne tanıma); teknolojiler (bakış takibi, hareket tanıma); donanımlar (dokunsal araçlar, kalem temelli bilgi giriş araçları, kamera ve mikrofon dizileri).

Doğal dil işlemede temel kavramlar ve güncel araştırmalar. Dil verilerini işleyen algoritmalar. İnsan dilinin bilişimsel özellikleri. Bicımbirimsel, sözdizimsel ve anlamsal seviyelerde analiz. Büyük derlem kullanımı, istatistiksel analiz ve öğrenme algoritmaları gibi modern sayısal tekniklerin öğrenme, anlam belirsizliği, cümle çözümleme gibi problemlere uygulanması. Otomatik tercüme ve soru cevaplama gibi uygulamalar.

Gözetimsiz derin öğrenmedeki temel kavramlar ve son gelişmeler, ardaşık bağlanım modelleri, düzgeli akış modelleri, varyasyonel özkodlayıcılar, çekişmeli üretici ağlar, enerjiye dayalı modeller, kesikli gizli değişken modelleri, özdenetlemeli öğrenme, dil modellerinin ön eğitimi. Kredi: 3

Görüntüleme yöntemleri. Uygulamalar ve zorluklar. Medikal görüntü bölütlemesi. Öznitelik çıkarma. Medikal görüntü sınıflandırması. Medikal görüntüler için derin öğrenme. Evrişimsel sinir ağları. Tam evrişimli ağlar. Üretken çekişmeli ağlar. Çoklu-örnek öğrenme. Vaka çalışmaları.

19. yüzyıl Osmanlı İmparatorluğu ve modern Türkiye toplumu çalışmalarındaki ana yaklaşımları ve konuları ele alır. Osmanlı/Türkiye toplumundaki temel toplumsal, ekonomik ve siyasal dönüşümleri bölgesel bir yaklaşımla inceler.

Karmaşık sosyal ağları analiz etmek için gerekli araçlar ve kavramlar. Ağ teorisinin prensipleri, sosyal ilişkileri haritalama ve ölçme yöntemleri ve ağ verileri için istatistiksel tekniklerin uygulanması. Küçük gruplardan büyük ölçekli sosyal sistemlere kadar gerçek dünya sosyal yapılarını anlamak için pratik çalışmalar. Sosyal bağlamlar içindeki modelleri ve dinamikleri ortaya çıkarmak için ağ verilerini yorumlama.

Bu derste doğal dil işleme ve makine öğrenmesi tekniklerinin temel kavramları öğretilecek ve metin madenciliği kullanarak gerçekleştirilen sosyal bilim çalışmaları incelenecektir. Öğrenciler bu dersi tamamladıklarında metin verisi ve otomatik işleme metotları kullanarak hesaplamalı sosyal bilim çalışmaları tasarlayabilecek ve geliştirebilecektir.

Ağ güvenliği, internet ve web güvenliği, TLS/SSL, güvenlik duvarları, saldırı tespit ve engelleme sistemleri, hizmet engellemesi saldırıları, çeşitli internet ve bulut protokolleri güvenliği, sanal makine güvenliği.

Yapay Zeka ve robotiğin kısa tarihi ve temelleri, Yapay Zeka’nın robotik ve otomasyon üzerindeki etkileri, iş ve istihdam üzerindeki potansiyel etkisi, etik kaygılar. Bilgisayar ve ağ güvenliği temelleri, web'de gizlilik, mobil cihaz güvenliği, kişisel güvenlik, veri gizliliği, şifre güvenliği

Kriptolojik sistemlere giriş. Simetrik şifreleme, açık anahtar mucizesi, tek-yönlü fonksiyonlar, kıyım fonksiyonları, rastgele sayılar, sayısal imzalar, sıfır-bilgi ile kanıtlama, çağdaş kriptosistemler, çok-ortaklı hesaplama. Kriptoloji uygulamaları, internette alışveriş, BitTorrent görevdeş dosya paylaşım sistemi, bazı eski şifreleme algoritmalarını kırılması.

Yapay Zeka ve robotiğin kısa tarihi ve temelleri, Yapay Zeka’nın robotik ve otomasyon üzerindeki etkileri, iş ve istihdam üzerindeki potansiyel etkisi, etik kaygılar. Bilgisayar ve ağ güvenliği temelleri, web'de gizlilik, mobil cihaz güvenliği, kişisel güvenlik, veri gizliliği, şifre güvenliği

Regresyon, sınıflandırma, öbekleme ve boyut azaltma yöntemleri ile yapay öğrenmeye giriş; gözetimli ve gözetimsiz modeller; doğrusal ve doğrusal olmayan modeller; parametrik ve parametrik olmayan modeller; modellerin birleştirilmesi; modellerin karşılaştırılması ve model seçimi.

Veri yükleme, ön işleme, görselleştirme, keşifsel veri analizi uygulamaları. Regresyon ve sınıflandırma için çeşitli modellerin kullanılması (örn: lineer regresyon, lojistik regresyon, destek vektör makinaları, karar ağaçları, rassal ormanlar, gradyan artımlı ağaçlar, tam bağlantılı yapay sinir ağler). Öğrenme performansı değerlendirilmenin, baştan sona veri işleme ve öğrenmenin, ve model seçiminin pratik uygulamaları. Boyut küçültme ve kümeleme yöntemleri. Sinir ağları ve temel yapı taşları, derin ağlara duyulan ihtiyaç ve eğitim yöntemleri.