Dersin amacı nitelikli mühendislik öğrencilerine lisans eğitimlerinin bir parçası olarak kendilerinin eğitim vereceği bir deneyim kazandırmaktır. Dersin öğrencileri COMP130 Programlamaya Giriş dersinin “section”larında öğretmenlik yapmaktadırlar. Öğrenciler Java programlama dili kullanarak; fonksiyonel ayrıştırma, kontrol komutları, metotlar, özyineleme, dizgiler, dizilimler, soyut veri tipleri, kural dışı durumlar ve görsel kullanıcı ara yüzleri gibi modern programlamanın temel konularını öğretirler.

Dersin amacı nitelikli mühendislik öğrencilerine lisans eğitimlerinin bir parçası olarak kendilerinin eğitim vereceği bir deneyim kazandırmaktır. Dersin öğrencileri COMP130 Programlamaya Giriş dersinin “section”larında öğretmenlik yapmaktadırlar. Öğrenciler Java programlama dili kullanarak; fonksiyonel ayrıştırma, kontrol komutları, metotlar, özyineleme, dizgiler, dizilimler, soyut veri tipleri, kural dışı durumlar ve görsel kullanıcı ara yüzleri gibi modern programlamanın temel konularını öğretirler.

Dersin amacı nitelikli mühendislik öğrencilerine lisans eğitimlerinin bir parçası olarak kendilerinin eğitim vereceği bir deneyim kazandırmaktır. Dersin öğrencileri COMP130 Programlamaya Giriş dersinin “section”larında öğretmenlik yapmaktadırlar. Öğrenciler Java programlama dili kullanarak; fonksiyonel ayrıştırma, kontrol komutları, metotlar, özyineleme, dizgiler, dizilimler, soyut veri tipleri, kural dışı durumlar ve görsel kullanıcı ara yüzleri gibi modern programlamanın temel konularını öğretirler.

Dersin amacı nitelikli mühendislik öğrencilerine lisans eğitimlerinin bir parçası olarak kendilerinin eğitim vereceği bir deneyim kazandırmaktır. Dersin öğrencileri COMP130 Programlamaya Giriş dersinin “section”larında öğretmenlik yapmaktadırlar. Öğrenciler Java programlama dili kullanarak; fonksiyonel ayrıştırma, kontrol komutları, metotlar, özyineleme, dizgiler, dizilimler, soyut veri tipleri, kural dışı durumlar ve görsel kullanıcı ara yüzleri gibi modern programlamanın temel konularını öğretirler.

Dersin amacı nitelikli mühendislik öğrencilerine lisans eğitimlerinin bir parçası olarak kendilerinin eğitim vereceği bir deneyim kazandırmaktır. Dersin öğrencileri COMP130 Programlamaya Giriş dersinin “section”larında öğretmenlik yapmaktadırlar. Öğrenciler Java programlama dili kullanarak; fonksiyonel ayrıştırma, kontrol komutları, metotlar, özyineleme, dizgiler, dizilimler, soyut veri tipleri, kural dışı durumlar ve görsel kullanıcı ara yüzleri gibi modern programlamanın temel konularını öğretirler.

Dersin amacı nitelikli mühendislik öğrencilerine lisans eğitimlerinin bir parçası olarak kendilerinin eğitim vereceği bir deneyim kazandırmaktır. Dersin öğrencileri COMP130 Programlamaya Giriş dersinin “section”larında öğretmenlik yapmaktadırlar. Öğrenciler Java programlama dili kullanarak; fonksiyonel ayrıştırma, kontrol komutları, metotlar, özyineleme, dizgiler, dizilimler, soyut veri tipleri, kural dışı durumlar ve görsel kullanıcı ara yüzleri gibi modern programlamanın temel konularını öğretirler.

Bit işlemleri. Tamsayı gösterimleri, Tam sayı aritmetiği. Kayan nokta. Dizgiler, İşaretçiler ve Diziler. Fonksiyonlar, Yığıt ve Yığın. Yapılar. Programların makine düzeyinde gösterimleri., Bellek sıradüzeni, önbellekler, diskler ve yerel özellik. Kod eniyileme, ayıklama ve profilleme. Dinamik Bellek Atama. Statik bağlama. Nesne dosyaları, simgeler ve simge tabloları. Ortak kütüphaneler ile dinamik bağlama.

Basit veri yapıları, algoritmalar ve onların karmaşıklık incelemesi. Liste, yığın, kuyruk, öncelikli kuyruk, harita, ağaç, dengeli ağaç, anahtarlı tablo, bellek yığını, atlamalı liste, önekli ağaç. Basit arama, seçme, sıramala ve çizge algoritmaları. Özyineleme.

Programlama dilleri kavramları. Fonksiyonel programlama, soyut temsil, kapsülleme, tip sistemleri, değişken değeri, parametre geçirme, veri saklama, çalışma-zamanı depolama, bellek, yığıt, yığın, yorumlayıcılar. Yorumlayıcı gerçekleme. Veri temsilleri, kümeler, sözdizimi, anlam, davranış tanımlama ve gerçekleme.

Yazılım geliştirmede kullanılan metodların ve araçların gözden geçirilmesi. Nesneye yönelik tasarım ve açık yazılım mimarileri. Gereksinim analizi, tasarım, gerçekleştirim, sınama, bakım ve yönetim. Mühendislik uygulamaları.

Yazılım geliştirmede kullanılan metodların ve araçların gözden geçirilmesi. Nesneye yönelik tasarım ve açık yazılım mimarileri. Gereksinim analizi, tasarım, gerçekleştirim, sınama, bakım ve yönetim. Mühendislik uygulamaları.

İşletim sistemleri kavramlarına giriş, süreç yönetimi, bellek yönetimi, görüntü bellek, giriş-çıkış ve aygıt yönetimi, dosya sistemleri, iş planlama, iş parçacığı, süreç senkronizasyonu, kilitlenme, kesinti yapıları, işletim sistemleri örnekleri.

İleri algoritma konuları ve ilgili hesaplama karmaşıklıkları. Amortize edilmiş karmaşıklık analizi. Rasgele algoritmalar. Fırsatçı algoritmalar. Eniyileme algoritmaları. Dinamik programlama. Doğrusal programlama. giriş. NP-completeness kavramına giriş. İleri çizge algoritmaları. Turing makineleri ve hesaplama modelleri NP-complete indirgeme.

Veritabanı ve veritabanı yönetim sistemlerinin kavramsal ve pratik yönleri. Öğeler ve öğeler arası ilişkilerin modellenmesi, ilişkisel model, ilişkisel cebir, Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL), normal formlar ve normalleştirme, işlem yönetimi, çizelgeleme ve serileştirilebilme, koşut zamanlılığın denetimi ve kilitleme, dizinleme, veritabanlarında güncel eğilimler ve NoSQL.

Bu ders, mobil cihazlar uzerinde yazilim ortamlari ve dillerini kapsamaktadır. Mobil cihaz mimarisi ve yazılım geliştirme ortamları, MIDP Uygulama Modeli, Kullanıcı Arayüzü Kütüphaneleri, Yüksek Seviye Kullanıcı Arayüzü Bileşenleri, Alçak Seviye Kullanıcı Arayüzü Kütüphaneleri, MIDP veritabanı kütüphaneleri. Mobil cihaz işletim sistemi ortamları ve Symbian, Android, Mobile Windows derste işlenmektedir.

Temel lineer cebir yöntemleri ve gerçek veriler üzerinde işleme ve analiz uygulamaları. Vektörler, matrisler, özdeğerler, özvektörler ve SVD kavramları: matematiksel temelleri, geometrik anlamları ve pratik kullanımları. En Küçük Kareler Metodu (veri uyumlama, regresyon, sınıflama), Markov süreçleri, temel bileşenler analizi, düşük rank yaklaşımları ve sıkıştırma, kümeleme, dereceli alçalma ve yapay sinir ağları.

Yapay zeka kavramlarını tanıtma; etmen tabanlı düşünme; bilgili ve bilgisiz arama; kısıt sağlanma problemleri; bilgi temsili; mantık; makina öğrenmesi tanımı ve yapay zeka ile bağlantıları; belirsizliği temsil etme; markov karar süreçleri; görüntü işleme, robotik, dil ve oyunlardan örnekler

Dersin açıldığı dönemde içeriği açıklanacaktır.

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.