YALOVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Ders Adı ve İçerikleri

Transkript

1 YALOVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Ders ve İçerikleri EABD Bilgisayar Mühendisliği EABD İngilizce EABD Computer Engineering Program Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı Programın İngilizce Computer Engineering Program Türü Tezli Y.L. Tezsiz Y.L. Doktora Eğitim-Öğretim Yılı Dersin Kodu BSM601 İLERI ÖRÜNTÜ TANIMA TEKNIKLERI VE UYGULAMALARI İngilizce ADVANCED PATTERN RECOGNITION TECHNIQUES AND APPLICATIONS Türkçe İçeriği: Örüntü Tanımaya Genel Bakış: Bayes Karar Teorisi/ML ve Bayes parameter Kestirimi/Lineer ve Lineer Olmayan Tanımlayıcı Fonk. ile Sınıflandırma/Destek Vektör Makinalar/, Algılayıcı Modelleme, Sinir Ağları, Eğiticisiz öğrenme, Kümeleme, Bulanık Sistemler ile Sınıflama ve Kümeleme, Gelişimsel Algoritmalar, Uygulamalar. İngilizce İçeriği: Pattern Recognition Overview: Bayesian Decision Theory / ML and Bayesian parameter estimation / Linear and Nonlinear Functions Identifiers and Classification / Support Vector Machines /, Sensor Modeling, Neural Networks, unsupervised learning, clustering, classification and clustering with Fuzzy Systems, Developmental Algorithms, Applications. 1) Pattern Recognition: S. Theodoridis, K. Koutroumbas 3. Baskı, Academic Press, ) Pattern Classification: R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork 2. Baskı, Wiley, 2000 Dersin Kodu BSM 602 UZAKTAN ALGILAMA VE GÖRÜNTÜ İŞLEME İngilizce REMOTE SENSING AND IMAGE PROCESSING Türkçe İçeriği: Dersin amacı sayısal uydu görüntüleri hakkında ileri derecede bilgi ve deneyim sağlamaktır. Dersin içeriği uzaktan algılamanın fiziksel prensibini, uzaktan algılama uyduları ve sensörlerini, bunların çalışma prensiplerini, veri formatlarını ve uzaktan algılama alanında kullanılan radyometrik ve geometrik düzeltme, görüntü zenginleştirme, görüntü birleştirme, çeşitli sınıflandırma yöntemleri, segmentasyon yöntemleri, görüntü transformasyonu, doğruluk analizi gibi ileri sayısal görüntü işleme tekniklerinin spektral uydu verilerine uygulanmasını kapsamaktadır. İngilizce İçeriği: The aim of the course on digital satellite images is to provide advanced knowledge and experience. Course contents of remote sensing physical principle, remote sensing satellites and sensors, their operating principles, data formats and remote sensing used in the field

2 of radiometric and geometric correction, image enhancement, image fusion, various classification methods, segmentation methods, image transformation, accuracy analysis as well as advanced digital image processing techniques to be applied to the spectral data includes a satellite. 1) Robert A. Schowengerdt, Remote Sensing, Third Edition: Models and Methods for Image Processing, Elsevier, ), Thomas Lillesand, Ralph W. Kiefer, Jonathan Chipman, Remote Sensing and Image Interpretation, Wiley, 2007 Dersin Kodu BSM603 KABLOSUZ BILGISAYAR AĞLARININ MODELLENMESI VE ANALIZI İngilizce ANALYSIS AND MODELING OF WIRELESS COMPUTER NETWORKS Türkçe İçeriği: Kablosuz haberleşmenin temelleri. Kablosuz ortam karakteristikleri. Kablosuz ortam erişim yöntemleri. Kablosuz ağ topolojileri ve mimarileri. Kablosuz Yerel Alan Ağları (IEEE x ailesi, HiperLAN). Kablosuz kişisel ağlar (Bluetooth, Zigbee, HomeRF). Yüksek hızlı kablosuz ağlar (Kablosuz ATM, LMDS), Kablosuz Algılayıcı Ağlar (MicaZ düğümler ile uygulama gerçekleştirme). Ağ sistemlerinin performans analiz yöntemleri (Analitik modelleme, Benzetim yöntemi). OPNET simülatörünün tanıtımı. Kablosuz ağ proje örneklerinin incelenmesi. Modellemenin temelleri. Performans ve trafik yönetimi. OPNET ile kablosuz ağların modellenmesi. İngilizce İçeriği: Fundamentals of wireless communication.characteristics of the wireless environment. Wireless media access methods.wireless network topologies and architectures. Wireless Local Area Networks (IEEE x family, the hyperlink). Wireless personal area networks (Bluetooth, Zigbee, Home RF). High-speed wireless networks (Wireless ATM, LMDS), Wireless Sensor Networks (modified spirit with nodes performing application). Network systems performance analysis methods (analytical modeling, simulation method). The introduction of OPNET simulator. Studying examples of wireless networking project. Fundamentals of Modeling. Performance and traffic management. OPNET modeling of the wireless network. 1) Theodore S. Rappaport."Wireless Communications: Principles and Practice", Prentice-Hall, ) Nicopolitidis, P., Obaidat, M., S., Papadimitriou, G., I., Pomportsis, A., S., "Wireless Networks", WILEY, 2003

3 Dersin Kodu BSM604 YAZILIM ÖLÇÜTLERI İngilizce SOFTWARE METRICS Türkçe İçeriği: Ders kapsamında yazılım ölçümü, yazılım nitelikleri, yazılım ölçütleri, ölçüm yöntemleri, nicel modeller, aralarındaki farklar, ölçme teorisi, yazılım ölçme tasarımı, işlev noktası, üretkenlik modelleri, tahmin modelleri, kalite modelleri konularında temel bilgiler verilecektir. İngilizce İçeriği: It will be given software measurement, software quality, software metrics, measurement methods, quantitative models, the differences between them, measure theory, software measurement design, function point, productivity models, forecasting models, quality models in the fields basic information during the course. 1) Norman E. Fenton, Shari Lawrence Pfleeger, Software Metrics: A Rigorous and Practical Approach, Revised, Chapman and Hall/CRC, ) Alan J. Perlis, Frederick Sayward, Mary Shaw, Software Metrics: An Analysis and Evaluation, MIT Press, 1981 Dersin Kodu BSM605 METIN MADENCILIĞI İngilizce TEXT MINING Türkçe İçeriği: Ders kapsamında yazılım ölçümü, yazılım nitelikleri, yazılım ölçütleri, ölçüm yöntemleri, nicel modeller, aralarındaki farklar, ölçme teorisi, yazılım ölçme tasarımı, işlev noktası, üretkenlik modelleri, tahmin modelleri, kalite modelleri konularında temel bilgiler verilecektir. İngilizce İçeriği: An overview of text mining. Access to digital vectors from textual information. Using text to predict. Access to information and text mining. Documents to obtain a structure. Search for information in the document. 1) Ronen Feldman, James Sanger, The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data, Cambridge University Press, ) Gary Miner, John Elder IV, Thomas Hill, Robert Nisbet, Dursun Delen, Andrew Fast, Practical Text Mining and Statistical Analysis for Non-structured Text Data Applications, Elsevier 2012

4 Dersin Kodu BSM606 YAPAY ZEKA VE BILIŞSEL SISTEMLER İngilizce ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND COGNITIVE SYSTEMS Türkçe İçeriği: Yapay zekaya giriş. Programlama. Dizi, ağaç, küme, kuyruk ve tablo yapıları.bilgi gösterimi: Üretim kuralları, içerme hiyerarşileri, önermesel ve yargısal hesap, çıkarım kuralları, çerçeveler, anlamsal ağlar, kısaltmalar ve dizgesel yaklaşımlar. Arama: Hipotez ve test etme, derinlik öncelikli arama, genişlik öncelikli arama, sezgisel arama, optimal arama, oyun ağaçları ve dönüşüklü arama, minimax arama, alpha-beta indirgeme. Öğrenme: Betimleme ağaçları, yapay sinir ağları, perceptronlar, genetik algoritmalar, uzman sistemler, doğal dil işlem, konuşma tanıma, bilgisayarla görü, Bilişsel sistemlere giriş, bilişsel yapay zeka. İngilizce İçeriği: Introduction to artificial intelligence. Programming. Array, trees, cluster, queue and table structures. Knowledge representation: Production rules, inclusion hierarchies, propositional and judicial accounts, inference rules, frames, semantic networks, abbreviations and syntactic approaches. Search: hypothesis and testing, depth-first search, breadth-first search, heuristic search, optimal search, games and reflexive search trees, minimax search, alpha-beta pruning. Learning: identification trees, neural networks, perceptrons, genetic algorithms, expert systems, natural language processing, speech recognition, computer vision, cognitive systems, Introduction to cognitive artificial intelligence. 1) Terry Dartnall, Artificial Intelligence and Creativity: An Interdisciplinary Approach (Studies in Cognitive Systems), Kluwer Academic Publishers, ) Angelo Loula, Ricardo Gudwin, João Queiroz, Artificial Cognition Systems, 2006 Dersin Kodu BSM607 VERI TABANI SISTEMLERI İngilizce DATABASE SYSTEMS Türkçe İçeriği: Temel tanımlar ve kavramlar. ER modeli ile veri modelleme. Varlık, Varlık Kümesi, Nitelik Kavramları. Bağıntı,Bağıntı Tipleri, Roller, Yapısal Kısıtlar. Genelleme. Kümeleme. Anahtarlar. İlişkisel veri modeli. İlişkisel cebir. Sql ilişkisel veritabanı standardı. Fonksiyonel bağımlılıklar ve normalizasyon. İngilizce İçeriği: Basic definitions and concepts. ER model and data modeling. Entity, Entity Cluster, Quality Concepts. Relation, Relation Types, Roles, Structural Constraints. Generalization. Clustering. Switches. Relational data model. Relational algebra. SQL relational database standard. Functional dependencies and normalization. 1) Yrd. Doç. Dr. Zehra Alakoç Burma, Veri Tabanı Yönetim Sistemleri, Seçkin Yayıncılık, 2009

5 2) Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom, Database Systems: The Complete Book, Pearson Prentice Hall, 2008 Dersin Kodu BSM608 İNSAN BILGISAYAR ETKILEŞIMI İngilizce HUMAN COMPUTER INTERACTION Türkçe İçeriği: Bu dersin amacı öğrencilere insan bilgisayar etkileşimi, etkileşimli sistemler, kullanıcı merkezli tasarım, genel tasarım ilkeleri, kullanılabilirlik testleri (temel prensipler ve kullanıcı testleri) kavramları tanıtılacaktır. İngilizce İçeriği: The aim of this course is human-computer interaction, interactive systems, usercentered design, general design principles, usability testing (basic principles and user testing) concept will be introduced. 1) P. Booth, An Introduction to Human-Computer Interaction Hove, UK: Lawrence Erlbaum Associates, ) Kürşat Çağıltay, İnsan Bilgisayar Etkileşimi ve Kullanılabilirlik Mühendisliği Teoriden Pratiğe, ODTÜ GELİŞTİRME VAKFI YAYINCILIK VE İLETİŞİM A.Ş., 2011 Dersin Kodu BSM609 GÖRÜNTÜLEME SISTEMLERI İngilizce IMAGING SYSTEMS Türkçe İçeriği: Görüntüleme, Enerji ve Radyasyon, Radyoaktivite, X-ray tüp, Elektron enerjisi, Bremsstrahlung prensipi, Radyasyon-madde etkileşimi ve nüfuzu, Bulanıklık, Çözünürlük ve Detayların görülebilmesi, gürültü, BT cihazı, detektör, tarama, görüntü oluşturma, kontrast, Ultrason cihazı, sesin maddeyle etkileşimi, yansıması, Ultrason modları, Doppler ultrason, Manyetik alan, etkileşim, Spin Eko, Görüntü oluşumu, MRI temel prensipleri, T1, T2, PD modaliteleri, Gamma kamera karakteristiği, kolimatör, kristal ve PM tüpler, Nükleer Tıbbi Görüntüleme, Uzaktan algılama, Termal kızılötesi, Çeşitli görüntüleme sistemlerinden örnekler, Termal görüntüleme. İngilizce İçeriği: Imaging, Energy and Radiation, Radioactivity, X-ray tube, the electron energy, Bremsstrahlung principle, radiation-matter interaction and influence, Blur, Resolution and of the details can be seen, noise, IT equipment, detectors, scanning, imaging, contrast, ultrasound device, voice interaction with matter, reflection, Ultrasound modes, Doppler ultrasound, magnetic field interactions, Spin Echo, Image formation, MRI basic principles, T1, T2 and PD modalities, gamma camera characteristics, collimator, crystal and PM tube, Nuclear Medical Imaging, Remote sensing, thermal infrared imaging systems in various instances, thermal imaging. 1) Perry Sprawls, Physical Principles of Medical Imaging

6 2) Arnulf Oppelt, Imaging Systems for Medical Diagnostics: Fundamentals, Technical Solutions and Applications for Systems Applying Ionizing Radiation, Nuclear Magnetic Resonance and Ultrasound, 2nd Edition, Wiley, 2006 Dersin Kodu BSM610 KAOS KURAMI VE NONLINEER İŞARET İŞLEME İngilizce CHAOS THEORY AND NONLINEAR SIGNAL PROCESSING Türkçe İçeriği: Dinamik sistemler ve kaos. Dinamik sistemlerin karakterize edilmesi. Nonlineer sistem diferansiyel ve fark denklemleri, nonlineer zaman serileri, Otokorelasyon fonksiyonu. Güç spektrumu. Farklı Boyut Yaklaşımları (Fraktal, Enformasyon ve Korelasyon Boyutu). Faz Uzayı: Gecikme zamanının seçilmesi. Faz uzayının boyutunun belirlenmesi. Kaosun ölçülmesi: Lyapunov Üstelleri, Bifurcation Diyagramı, Surrogate Data. Kaotik zaman serilerinin öngörüsü. İngilizce İçeriği: Dynamical systems and chaos. Characterization of the dynamic system. Nonlinear systems of differential and difference equations, nonlinear time series, the autocorrelation function. Power spectrum. Approaches for Different Size (Fractal, Information and Correlation Size). Phase Space: Selecting the delay time. Determining the size of the phase space. Measurement of Chaos: Lyapunov Exponents, bifurcation diagram, Surrogate Data. Prediction of chaotic time series. 1) Thierry Vialar, Complex and Chaotic Nonlinear Dynamics, Springer, ) Tomasz Kapitaniak, Controlling Chaos: Theoretical and Practical Methods in Non-linear Dynamics, Academic Press Limited, 1996