Cebirsel yapılar, gruplar, sayı sistemleri, asal sayılar, matematiksel tümevarım, permütasyon ve kombinasyonlar, özyinelemeli bağıntılar, graf teorisi ve uygulamaları.

Matematiksel temeller, temel kriptolojik teknikler, kripto analiz, eliptik eğri kriptolojisi, kuantum kriptolojisi.

Veri yapıları ve programlamaya giriş, pointerlar ve diziler, dinamik bellek yönetimi, nesneye yönelik tasarım, bağlı liste yapısı, yığın, kuyruk, özyineleme, ağaçlar, ikili arama ağaçları, kümeler, mapler, heap ağaçları, öncelikli kuyruk, graflar

Süreçler arası haberleşme, senkronizasyon ve eleme. Dağıtık anlaşma, işlem (transaction) ve kopyalanmış veriler. Paralel ve dağıtık işletim sistemlerine giriş ve temel kavramlar. Senkronizasyon mekanizmaları, kilitlenmeler (deadlock), dağıtık işletim sistemlerinin temelleri, UNIX üzerinden çok görevli isletim sistemleri, semaforlar, ADA buluşmaları, taşıyıcılar, çoklu işlemciler ve dağıtık veritabanı sistemleri için görev planlama.

Derleyici mimarisi, sözcüksel, dizim (sintax) ve semantik analiz, kod üretimi ve optimistik problem. Gramer için çevrim ve gramer kuralları, tahmini ayrıştırma tablosu tekniği.

Bilgisayar mimarisi performansı, komut set tasarımı, boru hattı, komut seviyesi benzerliği, hafıza sistemleri, ön bellek (cache) tasarımı ve analizi, depolama sistemleri, birbirine bağlı ağlar, çoklu işlemci mimarisi ve gömülü sistemler.

Temel kavramlar ve CMMI, yazılım doğrulama ve onaylama, yazılım konfigürasyon yönetimi, yazılım kalite güvence süreci, yazılım dokümantasyon süreci, yazılım yönetim süreci.

Veri madenciliğinin tanımı, veri madenciliği uygulama alanlarına, tekniklerine ve modellerine genel bakış. Veri madenciliği aşamaları: Amacı belirleme, amaca uygun veri kümesi oluşturma (veri seçme), veri ayıklama ve önişleme, veri azaltma ve veri dönüşümü, model değerlendirme ve bilgi sunumu. Bulunan bilginin yorumlanması, veri madenciliği öğrenme algoritmalarını inceleme: Karar ağaçları, sınıflandırma, eğri uydurma, bağıntı kurma, bellek tabanlı yöntemler, denetleme, yapay zeka teknikleri, kaba kümeleme teorisi.

Veri madenciliğinde ileri konular: Çok boyutlu veri analizi, veri görselleştirme teknikleri, özel ve çoklu ortam veritabanlarından madencilik, ardışıl örüntü madenciliği. Veritabanlarında benzerlik arama, metin madenciliği, web madenciliği, çevrimiçi analitik işleme (OLAP) ve OLAP sorgulama işlemi.

Görüntünün matematiksel modeli, görüntü içinde frekans kavramı ve frekans spektrumu, görüntü örneklemi ve örnek frekansında durumlar, 2-D işaretlerde ayrılmalar, Fourier serilerinde görüntünün genişlemesi, 2-D Fourier transformu, ayrılabilir görüntülerin Fourier transformu, Z transformu ve transfer fonksiyonu, görüntüye uygulanan doğrusal işlemler, görüntü bölümleme, görüntü onarımı, görüntü sıkıştırma.

İnternet protokolleri, iç yönlendirme protokolleri, en kısa açık yol algoritması, dış yönlendirme protokolleri, çoklu protokol etiket anahtarlama, IP çoklu yayın, gezgin internet yapıları, QoS yönlendirme.

Yedekleme ağları, kablosuz iletişim, GSM, GPRS, UMTS, kablosuz yerel alan ağları, mobil IP, WAP.

Ağ güvenliğine giriş, problemler, DES, 3DES, AES, RSA, Diffie-Hellman, MD-5, SHA-1, dijital imzalama, ağ güvenliği standartları: Güvenli elektronik posta (PGP), S-MIME, SSL, TLS, IPSec.

Bilgisayar Mühendisliğinde güncel araştırma konularında çalışma ve sunum.

Bilgisayar Mühendisliğinde güncel araştırma konularında çalışma ve sunum.

Bu ders öğrencilere adli bilişim teknolojisinin temellerini tanıtır. Bilgisayar sistemlerine yönelik tehditlerin ve güvenlik açıklarının tanımlanmasına ve bunların nasıl en aza indirileceğine vurgu yapılır. Öğrenciler, bilgisayar korsanlarının kurbanları nasıl tanımladığını, siber saldırıların nasıl gerçekleştirildiğini ve bilgisayar sistemlerine erişmek için kullanılan çeşitli yöntemleri öğreneceklerdir.

Makine Öğrenmesi, YZ'nın bir alt disiplinidir ve temel olarak öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesiyle ilgilenir. Bu yöntemler çok çeşitli problemleri çözmek için kullanılır. Şu anda, derin öğrenme çok önemlidir, ancak aynı zamanda istatistiksel öğrenme yöntemleri (derin öğrenmeden önceki eğilim) hala büyük ilgi görmektedir. Makine öğrenmesi yöntemleri, insanların açık çözüm yöntemlerini henüz tanımlayamadığı yerlerde kullanılır. Veriler gürültülü ve eksik olduğunda, bu aynı zamanda gerçek dünya meselelerini de etkiler. Örneğin, değişen aydınlatma koşullarında veya kısmen başka bir nesne tarafından önü kapansa bile belirli bir nesneyi tanımak zor değildir. Bilgisayarlar için bu hala büyük bir zorluktur. Makine Öğrenmesi, bu zorlukları aşmalarına yardımcı olur.

Gömülü sistem mimarisi, gömülü Linux, geliştirme araçları, çapraz derleme, C/C++ ile gömülü sistem programlama, gömülü sistemlerde ADC ve programlanması, Seri haberleşme, ağ oluşturma: I2C, CAN ve Ethernet, Gömülü Java ile programlama, Java ile ağ uygulamaları, Gömülü sistemler için grafik arayüz tasarımı.

Araştırmanın anlamı, önemi ve amacı. Araştırma çeşitleri. Araştırma yaklaşımları. Araştırma ve bilimsel yaklaşım. Araştırma kriterleri. Araştırma probleminin belirlenmesi ve çözüm yaklaşımları. Araştırmanın tasarlanması. Örnekleme tasarımı. Ölçme teknikleri. Veri toplama teknikleri. Verilerin analizi. Araştırmanın sunulması ve araştırma metni hazırlanması. Etik.

Öğrencilerin araştırmayı planladıkları konu üzerinde bir seminer vermeleri zorunludur.

Paralel ve dağıtık işlemenin temelleri, paralel hesaplama için soyut modeller, PRAM, dağıtık ve paralel algoritmaların analizi ve karmaşıklıkları, paralel ve dağıtık algoritmaların tasarım teknikleri, paralel sıralama ve arama algoritmaları, dağıtık arama, paralel numerik ve geometrik algoritmalar, graf algoritmaları, dağıtık ağlar.

Turing makineleri, hesaplama modelleri, sonlu durum modelleri, hesaplama karmaşıklığı, ardışık fonksiyonlar, hesaplanabilirlik ve çözümlenemezlik, hızlandırma ve katmanlama teoremleri.

Yapay zekâya giriş, problem çözme, arama, sezgiseller, planlama, uzman sistemler, sinir ağları, robotik uygulamalar, doğal dil işleme, LISP, PROLOG ve yapay zeka uygulamaları.

Matematiksel modellemenin önemi, gerçek sistem modelleri, modellerin çözümü; kuyruk, teorik, nümerik çözüm metotları, simülasyon metotları, kullanım uygulamaları.

Giriş, görüntüleme sistemleri, görüntü işleme teknikleri, görüntü iyileştirme, gürültü temizleme, bölütleme, kenar belirleme algoritmaları, köşe saptama algoritmaları, hareket algılama ve hareket takibi, özellik algılama ve eşleştirme, kamera kalibrasyonu, geometrik dönüşümler, parametre tahmini ve RANSAC algoritması, stereo görü, nesne tanıma.

This course introduces students to the fundamentals of digital forensics technology. Emphasis is placed on identifying cyber threats to, and vulnerabilities of, computer systems and how to minimize them. Students will learn how hackers identify victims, how attacks are executed, and various methods used to access to computer systems

Machine Learning is a sub-discipline of AI and mainly deals with the development of learning methods. These methods are used to solve a wide variety of problems. Currently, deep learning is very important, but at the same time statistical learning methods still receive great attention. Machine learning methods are used where people cannot yet define open solution methods. When data is noisy and incomplete, this also affects real world issues. For example, it is not difficult to recognize a particular object even under changing lighting conditions or when partially covered by another object. For computers, this is still a huge challenge. Machine Learning helps them overcome these challenges.

Araştırmanın anlamı, önemi ve amacı. Araştırma çeşitleri. Araştırma yaklaşımları. Araştırma ve bilimsel yaklaşım. Araştırma kriterleri. Araştırma probleminin belirlenmesi ve çözüm yaklaşımları. Araştırmanın tasarlanması. Örnekleme tasarımı. Ölçme teknikleri. Veri toplama teknikleri. Verilerin analizi. Araştırmanın sunulması ve araştırma metni hazırlanması. Etik.

İstatistiksel kalite kontrolü temel kavram ve teknikleri, toplam kalite ve kalite yönetimi, kalite güvence sistemi analiz ve tasarımı, uluslararası kalite belgeleri, güvenilirlik ve deney tasarımları.

İleri mühendislik ekonomisinin teorisi ve uygulaması kapsanmaktadır. Eşdeğerlik, finansman, finansal ifadeler ve analiz, proje değerlendirme, risk altında fayda ve tutumlar, stokastik analiz.

Araştırmanın anlamı, önemi ve amacı. Araştırma çeşitleri. Araştırma yaklaşımları. Araştırma ve bilimsel yaklaşım. Araştırma kriterleri. Araştırma probleminin belirlenmesi ve çözüm yaklaşımları. Araştırmanın tasarlanması. Örnekleme tasarımı. Ölçme teknikleri. Veri toplama teknikleri. Verilerin analizi. Araştırmanın sunulması ve araştırma metni hazırlanması. Etik.

Bu dersin amacı, öğrencilerin sivil havacılık temel kavramları, sivil havacılık kuruluşları (ICAO, EASA, EUROCONTROL vb.) ve mevzuatı, havayolları, havalimanları ve operasyonlar, havacılık kuralları, hava trafik otoriteleri ve havacılık yönetimini kapsayan tüm unsurlarla ilgili temel bilgileri kavramasını sağlamaktır.

Dersin içeriğinde bilanço ve gelir tablosunun tanımı ve analizi, nakit akışı tablosu, fon akım tablosu, özsermaye değişim tablosu ve kar dağıtım tablosunun tanımları, nakit akışı tablosu ve fon akım tablosunun düzenlenmesi ve finansal tablolar analiz teknikleri yer almaktadır.

Bu dersin amacı, kurumsal gelişim ve değişim süreçlerini ve bu süreçlerin nasıl yönetilebileceğini anlamak, organizasyonlarda bireysel ve ekip gelişim araçlarını tanımak, değişim yönetimini kavramak, uygulama ve vaka analizleriyle değişim yönetiminin nasıl kurgulanabileceğini ortaya çıkartmaktır.

Bu dersin amacı, yüksek lisans öğrencilerinin işletmelerin sürdürülebilir rekabet üstünlüğünü sağlamak için kullandıkları çağdaş yönetim tekniklerini incelemelerini sağlamak ve bu konuda güncel bilgileri vermektir. Derste öğretilecek temel konular; işletmenin çevresi, örgütsel yapı ve kültürün yönetimi, yenilikçilik ve girişimcilik, karar verme ve planlama gibi konulardır.

Bu derste öncelikle iletişim, çatışma, müzakere kavramları üzerinde durularak çatışmanın nedenleri, çatışma yönetimi, çatışma yönetim süreci ve teknikleri, çatışma yönetimini etkileyen faktörler, müzakere süreci, müzakere stratejileri ve taktikleri, müzakere becerileri, müzakereleri etkileyen faktörler ile çatışma ve müzakere sürecinin yönetiminde önemli bir yere sahip olan liderlik becerisi, zaman ve toplantı yönetimi, problem çözme, ikna, etkin iletişim, güç-otorite gibi konular üzerinde durulmaktadır.

Bu ders 1930?lu yıllarda ?Frankfurt Okulu? çevresinde gelişen ve eleştirel kuram olarak da bilinen düşünce akımının yönetim ve organizasyon kapsamındaki eleştirel perspektiflere etkisini incelemek üzere tasarlanmıştır. Uluslararası alanda yönetim ve organizasyon kapsamında eleştirel çalışmaların varlığı klasik teoriler anlamında öncelikle Marx?ın veya Weber?in kuramlarına dayandırılmaktadır. Bu derste klasik teorilerden günümüze Eleştirel Yönetim Çalışmalarının (EYÇ) eleştirel temelli farklı epistemolojik ve ontolojik varsayımları ele alınacak, temelde Frankfurt Okulu ve daha sonrasında kıta felsefesinden etkilenen ?eleştirel perspektifler? EYÇ?yi de kapsayacak şekilde daha geniş anlamda ve bütüncül olarak incelenecektir.. Eleştirel geleneğin yönetim ve organizasyon çalışmaları ile ilgili olarak dört vurgusu olan bilginin araçsal kullanımının ortaya konulması; doğal kabul edilen ve alternatifi yokmuş gibi düşünülen kavramların sorgulanması; araştırmacının üzerine çalıştığı konular ile ilgili olarak ne tür bir role sahip olduğunun bilinmesi ve tahakküm yapılarının ortaya konması konuları irdelenecektir.