T.C. KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ Mühendislik Fakültesi Dekanlığı Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanlığı

Transkript

1 T.C. KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ Mühendislik Fakültesi Dekanlığı Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanlığı *BENUB7E5C* Sayı : / Konu : Yaz Okulu Açılan Dersler Hk. İLGİLİ MAKAMA Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünde Eğitim Öğretim Yılı Yaz Okulu kapsamında açmayı düşündüğümüz dersler ve ders içerikleri ekte sunulmuştur. Bilgilerinizi arz ederim. EKLER : 1- Açılması Düşünülen Dersler (1 sayfa) 2- Ders İçerikleri (52 Sayfa) Prof.Dr. Nevcihan DURU Bölüm Başkanı Vekili Mevcut Elektronik İmzalar NEVCİHAN DURU (Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanlığı - Bölüm Başkanı Vekili) 23/06/ :44 Evrakı Doğrulamak İçin : Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanlığı Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi / Umuttepe Yerleşkesi Kocaeli Tel:(262) Faks:(262) E-Posta :muhdek@kocaeli.edu.tr Elektronik Ağ :

2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Yaz Okulu Açılması Düşünülen Dersler Ders Adı Öğretim Üyesi Bölüm T+U+L Kodu BLM320 Algoritma Çözümleme Doç. Dr. Ahmet SAYAR Bilgisayar MUH201 Nesneye Yönelik Programlama (A) Doç. Dr. Ahmet SAYAR Bilgisayar MUH201 Nesneye Yönelik Programlama (B) Doç. Dr. Ahmet SAYAR Bilgisayar BLM206 Bilgisayar Organizasyonu ve Mimarisi Doç. Dr. Kerem KÜÇÜK Bilgisayar BLM211 Mantıksal Tasarım ve Uygulamaları Doç. Dr. Kerem KÜÇÜK Bilgisayar BLM304 Sayısal Veri İletişimi (A) Yrd. Doç. Dr. Orhan AKBULUT Bilgisayar BLM304 Sayısal Veri İletişimi (B) Yrd. Doç. Dr. Orhan AKBULUT Bilgisayar BLM314 Görüntü İşlemeye Giriş Yrd. Doç. Dr. Orhan AKBULUT Bilgisayar BLM435 Biyoinformartiğe Giriş Yrd. Doç. Dr. Alev MUTLU Bilgisayar BLM208 Veritabanı Yönetimi Yrd. Doç. Dr. Alev MUTLU Bilgisayar MAT205 Kesikli Matematik Yrd. Doç. Dr. Alev MUTLU Bilgisayar MUH202 Olasılık ve Raslantı Değişkenleri Yrd. Doç. Dr. Suhap ŞAHİN Bilgisayar BLM207 Veri Yapıları ve Algoritmaları Yrd. Doç. Dr. Suhap ŞAHİN Bilgisayar BLM324 Linux Ağ Yönetimi Yrd. Doç. Dr. Burak İNNER Bilgisayar BLM409 Bilgisayar Mühendisliğinde Matematik Uyg. Yrd. Doç. Dr. Burak İNNER Bilgisayar MUH434 Robotik Sistemlere Giriş Yrd. Doç. Dr. Burak İNNER Bilgisayar BLM428 Benzetim Teknolojileri Yrd. Doç. Dr. Burak İNNER Bilgisayar BLM401 Bilgisayar Ağları Öğr. Gör. Dr. Onur GÖK Bilgisayar BLM302 Otomata Teorisi Öğr. Gör. Dr. Onur GÖK Bilgisayar BLM210 Programlama Laboratuvarı II Öğr. Gör. Dr. Onur GÖK Bilgisaya 1+0+2

3 Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Adı Algoritma Çözümleme Algorithm Analysis Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM Algoritma etkinliği, Bilgisayar algoritmalarının analizi, Sınıflandırma, arama, sayfalama ve paralelleme, Matematiksel algoritmaların analizi, Oyun ve bulmaca, ağ algoritmaları ve olasılık algoritmaları analizi, Böl ve yönet ile dönüştür ve yönet yaklaşımları, Temel çizge yapıları, işlevleri ve algoritmaları, Rasgele algoritmalar ve çözümlemeleri, Dinamik programlama algoritmalarını öğretmek. Algorithm effectiveness, computer algorith analysis, classification, mathematical algorithm analysis, network algorithms ve probability algorithm analysis.. Algoritma etkinliği. Bilgisayar algoritmalarının analizi. Sınıflandırma, arama, sayfalama ve paralelleme. Matematiksel algoritmaların analizi. Oyun ve bulmaca, ağ algoritmaları ve olasılık algoritmaları analizi. Böl ve yönet ile dönüştür ve yönet yaklaşımları. Temel çizge yapıları, işlevleri ve algoritmaları. Rasgele algoritmalar ve çözümlemeleri. Dinamik programlama algoritmaları. Algorithm effectiveness, computer algorith analysis, classification, mathematical algorithm analysis, network algorithms ve probability algorithm analysis.. DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Sıra No 1 Temel veri yapılarını tanımlar (ağaç, liste, Define key data structures: trees, lists, stacks, yığın, kuruk, graf gösterimleri gibi) queues and graph representations 2 Ana algoritmik tasarım paradigmalarını (böl ve yönet, azalt ve yönet, dönüştür ve yönet dinamik gibi) kıyaslar Compare the key algorithmic design paradigms: divide and conquer, decrease and conquer, transform and conquer, dynamic. 3 Genel algoritmik problem türlerini çözer Solve general algorithmic problem types 4 Temel algoritmaları ve veri yapılarını Apply fundamental algorithms and data gerçek dünya problemlerine uygular structures to real-world problems 5 Algoritmanın doğruluğunu analiz eder Analyze the algorithms 6 Algoritma, veri yapıları ve program Apply the relations of algorithms, data ilişkilerini uygular structures and program

4 Öğretim Elemanı: Doç.Dr. AHMET SAYAR AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 95 Toplam Yük / AKTS Değeri 4 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Algoritma dersi tanitma, neden algoritma calismaliyiz ve bilmeliyiz. Ders hakkinda bilgi. Merge siralama algoritmasinin durum calismasi olarak analizi ve aciklanmasi Introduction to algorithms - why study algorithms - about the course Merge sort motivation and example, merge sort analysis 2 Asimptotik analizler - Mater teoremi, Big O, Big Omega, Big Asymptotic Analysis - Master theorem - Big O notation Theta, Little o, Little Omega ve Little theta konseptleri - Big Omega - Big Theta - Little Omega - Little theta 3 Divide and Conquer Algoritmasi, Matrix carpimi ve DC Divide and conquer algorithms - nlog n algorithms - uygulamasi, linear algoritmalar, n log n algoritmalar linear algorithms - Matrix multiplication algorithms 4 QuickSort Algoritmasi ve Quicksort analizi QuickSort Algorithm - Quicksort analysis 5 Linear zamanli secme, rastgele secme ve deterministic secme Linear-Time Selection - randomized selection - algoritmalari deterministic selection 6 Graf ve kontraksin algoritmalari, graflarin temsilleri, minimum Graphs and the contraction algorithm - Graph kesme teoremi representation - minimum cuts 7 Ara sinava hazirlik, derste islenen bazi konularin tekrari Review and evaluation of the course - preperation for the final exam 8 Ara sinav Midterm 9 Graf arama ve baglanti, Breadth-First Search (BFS) Graph search and connectivity - Breadth-First Search -Depth-First Search (DFS) (BFS) -Depth-First Search (DFS) 10 Dijkstra enkisa yol algoritmasi Dijkstra's Shortest-Path Algorithm 11 Heaps Heaps 12 Dengelei Ikili Arama Agaclari - Red-Black Agaclar Balanced Binary Search Trees - Red-Black Trees 13 Hashing - Universal Hashing Hashing - Universal Hashing 14 Greedy Algoritmalarina giris, uygulama ve kullanim durumlari Introduction to Greedy Algorithms, example use cases 15 Final sinavina hazirlik, derste islenen bazi konularin tekrari Review and evaluation of the course - preperation for the final exam 16 Final Sinavi Final Exam DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav 1 100

5 Adı Bilgisayar Ağları Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Computer Networks Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM Bu dersin amacı veri iletişimi ve ağ ve ilgili teknolojiler ile ilgili temel kavramlar konularını tanıtmaktır To introduce the basic concepts of data communications and networking and their related technologies. Veri iletişiminin temelleri, protokol tasarım konuları, TCP/IP katmanlı mimarisi: Uygulama, Taşıma, Ağ, Veri bağlantı ve fiziksel katman ve ilgili protokoller, LAN'ler, WAN'ler ve hızlı ağlar Basics of data communications. Protocol design issues. TCP/IP layers: Application, Transport, Network, Data Link and Physical layers and related protocols. LANs, WANs and high speed networks. Sıra No DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Bilgisayar ağları ve veri iletişimi ile ilgili temel kavramları açıklar OSI ya da TCP/IP gibi farklı katmanlı mimari yaklaşımlarını ayrıt eder TCP/IP katmanlı mimarisindeki farklı katmanların sorumluluklarını ayırt eder TCP/IP katmanlı mimarisindeki her katmanda yer alan protokollerin işlevlerini tanımlar Bilgisayar ağlarına yönelik olabilecek saldırıları engelleme ya da üstesinden gelme yöntemlerini listeler Define the fundemantals of computer networks and data communications Distinguish the different layered architectures such as OSI or TCP/IP Distinguish the responsibilities of different layers of TCP/IP Define the functions of different protocols of TCP/IP layers List the methods to prevent or overcome different types of attacks possible to computer networks Öğretim Elemanı: Ögr.Gör. Onur GÖK AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Bu belge 5070 sayılı Elektronik Ara İmza Sınav Kanununun 5. Maddesi gereğince 1 güvenli 6 elektronik imza 0 ile imzalanmıştır. 6.00

6 Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 128 Toplam Yük / AKTS Değeri 5 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Bilgisayar Ağları ve Internet Computer Networks and Internet Uygulama Katmanı : Ağ uygulamalarının prensipleri, Süreç iletişimi, Soket kavramı, Web uygulaması ve HTTP Uygulama Katmanı : FTP, E-posta: SMTP, POP3, IMAP, DNS, P2P,TCP ve UDP ile soket programlama Taşıma katmanı: Taşıma katmanı servisleri, Çoklama ve çoklamanın çözülmesi, Bağlantısız taşıma: UDP, Güvenilir veri iletiminin prensipleri Taşıma katmanı: Bağlantı yönelimli taşıma: TCP (segment yapısı, güvenilir veri iletimi, akış kontrolü, bağlantı yönetimi), tıkanıklık kontrolü prensipleri, TCP tıkanıklık kontrolü Ağ katmanı: Giriş, Sanal devre ve datagram ağlar, Yönlendiricilerin yapısı ve işlevi Ağ Katmanı: Internet protokolü: Datagram biçimi, IPv4 adresleme, DHCP, ICMP, IPv6 Application Layer: Principles of network applications, Process communications, Socket concept, Web application and HTTP Application Layer: FTP, SMTP, POP3, IMAP, DNS, P2P, Socket programming with TCP and UDP Transport layer: Transport layer services, Multiplexing and demultiplexing, Connectionless transport: UDP, principles of reliable data communication Transport layer: COnection-oriented transport: TCP( segment structure, reliable data transfer, flow control, connection management), principles of congestion control, TCP congection control Network layer: Introduction, VC (virtual circuit) and datagram networks, Routers and functions Network layer: Internet protocol: Datagram format, IPv4 adressing, DHCP, ICMP, IPv6 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment Ağ katmanı: Yönlendirme, yönlendirme algoritmaları: bağlantı durum ve uzaklık vektörü yönlendirme algoritmaları Ağ katmanı: Internette yönlendirme: RIP, OSF, BGP; Broadcast ve multicast yönlendirme Veri bağlantı ve fiziksel katman: Servisler, Hata tespiti ve düzeltme, çoklu erişim protokolleri Veri bağlantı ve fiziksel katman: Bağlantı katmanı adreslemesi, Ethernet, Hublar ve switchler, PPP Network layer: Routing, routing agorithms, link state and distance vector routing algorithms Network layer: Routing in Internet: RIĞ, OSPF, BGP; Broadcast and multicast routing Data link and physical layer: Services, Error detection and correction, multiple access protocols Data link and physical layer: Data link layer addressing, Ethernet, Hubs and switches, PPP 13 Veri bağlantı: Ethernet ağlar, ATM ağlar, MPLS Data link : Ethernet networks, ATM networks, MPLS 14 Fiziksel katman Physical Layer 15 Ağ güvenliği Network Security 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination Ders Kaynağı DERSİN KAYNAKLARI 1- Computer Networking A Top-Down Approach 6th Edition James F. Kurose, Keith W. Ross DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav Yıl İçinin Başarıya Oranı 50

7 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 50

8 Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Adı Bilgisayar Mühendisliğinde Matematik Uygulamalar Mathematical Applications in Computer Engineering Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM Öğrencilerin reel yaşamdaki bilgisayar tabanlı sorunlarla matematik arasındaki ilişkiyi anlaması amaçlanmaktadır The aim of this course is that students should understand the relationships between mathematics and practical computer based problems Modern bir bakış acısından bakıldığında, öğrencilerin reel yaşamdaki sorunlarla matematik arasındaki ilişkiyi anlaması amaçlanmaktadır (özellikle mühendis uygulamaları). Bu yüzden bu ders doğrusal diferansiyel denklemleri, Matris teorisi, Laplace dönüşümünü, Fourier Analizini, Optimizasyon,Komplex sayı Analizini içerir From a modern point of view, the aim of this course is that students should understand the relationships between mathematics and practical problems (especially engineering applications). Therefore, this course covers: Linear Differential Equations, Matrix calculus, Laplace Transformation, Fourier Analysis, Optimization, Complex Analysis DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Sıra No 1 Doğrusal Diferansiyel denklemleri çözer Solve the linear differential equation 2 Matris hesabını kavrar Realize Matrix calculus 3 Laplace dönüşümünü uygular Apply Laplace transformation 4 Fourier Analizi konusunu gerçekler ve kavrar Implement and realize Fourier Analysis 5 Kompleks sayı analizi, ve optimizasyon konularını vakıf olur Comprehend Complex Number analysis and optimization subjects Etkinlikler AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü)

9 Diğer 1 30 Yıl İçinin Başarıya Oranı 60 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 40 Öğretim Elemanı: Yrd.Doç.Dr. Burak İNNER AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 132 Toplam Yük / AKTS Değeri 5 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Temel Kavram ve Tanımlar, Temel Matris Kavramları Basic Concept and definition, basic matrix 2 Vektör Uzayı ve Lineer Cebir Vector space and linear algebra 3 Lineer Operatörler ve Matris Tersleri Linear operators and matrix inversions Bazı Önemli Matrisler ve Uygulamaları (modal, permutasyon, Toeplitz, Vandermonde, ve Üçgensel Matrisler), Kronocker Çarpım ve Uygulamaları Bazı Önemli Matris Faktörizasyonları (QR), Özdeğerler ve Özvektörler Özdeğerler ve Özvektörler,Özdeğer Ayrıştırması Uygulamaları Bazı Önemli Matris Faktörizasyonları (LU,SVD, Cholesky, vb) Some important matrix and applications, (modal, permutasyon, Toeplitz, Vandermonde, and triangularl Matrix), Kronecker product and applications Some important Matrix factorizations (QR) Eigenvalues and Eigenvectors Eigenvalues and Eigenvectors, Eigenvalue Decomposition applications Some important Matrix factorizations (LU, SVD, Cholesky, etc) 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 İntegral Dönüşümleri (Fourier, Laplace) Integral transformations (Fourier, Laplace) 10 Optimizasyona giriş Introduction to optimization 11 En Küçük Kareler Metodu ve Lineer Regresyon Least Squares Method and Linear Regression 12 Sınırlandırılmış Optimizasyon Teorisi Constraint Optimization 13 Lineer Programlama Linear programming 14 İntegral Dönüşüm Uygulamları ve lineer diferansiyel Integral transformation applications and Linear diferantial denklemler ve çözümleri equations and solutions 15 Proje Sunumları Presentation of teh projects 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination

10 Ders Kaynağı DERSİN KAYNAKLARI 1- Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing, Todd. K. Moon and Wynn C. Stirling, Prentice Hall ISBN: DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav Yıl İçinin Başarıya Oranı 40 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 60

11 Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Adı Bilgisayar Organizasyonu ve Mimarisi Computer Organization and Architecture Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM Bu dersin amacı öğrencilere günümüz bilgisayarlarının organizasyonu ve mimarisi hakkında spesifik olarak bilgisayar değişik birimleri arasındaki etkileşimin nasıl olduğu, bellek birimlerinin nasıl çalıştığı, merkezi işlemci birimi aritmetiği ve komutlarının nasıl gerçekleştiği konusunda bilgi kazandırmaktır. The aim of this course is to provide students with comprehensive understanding of the organization and architecture of modern-day computers, emphasizing both fundamental principles and the critical role of performance in driving computer design. Giriş, Bilgisayar evrimi ve başarımı Bilgisayar fonksiyon ve birimleri arası bağlantısı Dahili ve harici bellek Bilgisayar aritmetiği Komut setleri Introduction Computer evolution and performance Computer function and interconnection Internal and external memory Input and output Computer arithmetic Instruction sets Sıra No Günümüz modern bilgisayarlarının temel organizasyonunu açıklar Günümüz modern bilgisayarlarının temel mimarisini açıklar Bilgisayar aritmetiğinin nasıl yapıldığını gösterir Bilgisayar bellek yapısı ve ön bellek haritalama yöntemlerini açıklar 5 RISC, CISC vb. işlemci yapılarını tanımlar DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Öğretim Elemanı: Doç.Dr. Kerem KÜÇÜK AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Explain the fundamental organization of modern-day computers Explain the fundamental architecture of modern-day computers Demonstrate how computer arithmetic is performed Explain computer memory architecture and cache mapping techniques Describe processor structures such as RISC, CISC etc.

12 Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 103 Toplam Yük / AKTS Değeri 4 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Giriş, Bilgisayar Gelişimi ve Performansı Introduction, Computer Evolution and Performance 2 Bilgisayar Fonksiyon ve Arabağlantıları Computer Function and Interconnections 3 Ön Bellek Cache Memory 4 Ön Bellek Tasarım Elemanları Elements of Cache Design 5 Dahili Bellek ve Yapıları Internal Memory and Structures 6 Giriş/Çıkış, G/Ç Kanalları ve İşlemcileri Input/Output, I/O Channels and Processors 7 İşletim Sistemi desteği: Çizelgeleme ve Bellek Operating System Support: Scheduling and memory Yönetimi Management 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 Bilgisayar Aritmetiği Computer Arithmetic 10 Bilgisayar Aritmetiği: Kayan Sayı İşlemleri Computer Arithmetic: Floating Point Processes 11 Komut Setleri Instruction Sets 12 Komut Setleri: Adresleme Modları ve Formatları Instruction Sets: Addressing Modes adn Formats 13 Komut Döngüsü ve Dizgilemesi Instruction Cycle and Pipelining 14 RISC Mimarisi RISC Architecture 15 RISC Mimarisi RISC Architecture 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination Ders Kaynağı DERSİN KAYNAKLARI 1- (1) Stallings, W., "Computer Organization and Architecture 9/e", Prentice Hall, (2) Patterson, D.A., Hennessy, J.L., "Computer Architecture a Quantitative Approach 3/e", Morgan Kaufmann, DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav Yıl İçinin Başarıya Oranı 40 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 60

13 Adı Biyoinformatiğe Giriş Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Introduction to Bioinformatics Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM amacı öğrencilere temel biyoinformatik kavramlarının öğretilmesi, motif eşleme, dizilim hizalama, poligenetik ağaçlar, ikincil yapıların tahmini için gerekli algoritmaların öğretilmesi. FASTA ve BLAST isimli biyoinformatik araçlarının tanıtılması. The objective of the course is to introduce the basic concepts of bioinformatics, motif matching, pairwise and multiple sequence alignment, polygenethic trees, prediction of secondary prorein stuctures. Introduction to bioinformatics tools namely FASTA and BLAST. Motif eşleme algoritmaları, ikili dizilim hizalamaları, çoklu dizilim hizalamaları, poligenetik ağaçların oluşturulması, ikincil yapıların tahmini. Motif matching, pairwise sequence alignment, multiple sequence alignment, polygenetic trees, secondary protein structure prediction. DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Sıra No 1 biyoinformatik terminolojisini bilir students know the basic bioinformatics terminology 2 biyoinformatik problemlerin çözümünde be able to approach bioinformatics problems bilgisayar mühendisi yaklaşımına sahip olması in terms computer engineering perspective, 3 biyoinformatik problemlerinin cozumunde knows basic tools to solve bioinformatics kullanilacak temel araclari bilir problems 4 gunumuzdeki temel biyoinformatik problemlerini bilir current bioinformatics problems Öğretim Elemanı: Yrd.Doç.Dr. Alev Mutlu Etkinlikler AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü)

14 Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Ödev Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 122 Toplam Yük / AKTS Değeri 5 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Temel biyolojik kavramlar, biyoinformatigin arastirma alanlari Introduction to basics of biology, introduction to bioinformatics 2 Ikili hizlama Pairwise sequence alignment 3 Hizalamalarin istatistiksel gecerliligi Statistical significance of alignments 4 Suffix agaclari Suffix trees 5 Phylogenetic agaclar Phylogenetic trees 6 Phylogenetic agaclar Phylogenetic trees 7 Ara sinav Midterm exam 8 Coklu dizilim hizalama Multiple sequence alignment 9 Oruntuler, motifler ve coklu dizilim hizalama Patterns, Profiles, and Multiple Alignments 10 Proein yapilarina giris Introduction to protein structures 11 Protin yapilarinin hizalanmasi Structural Alignment of Proteins 12 Protien yapi tahmini Protein Structure Prediction 13 Microarray veri analizi Microarray data analysis 14 Kumeleme teknikleri Clustering techniques 15 Genel tekrar Overwiev 16 Final sinavi Final exam DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav 1 60 Ödev 3 40 Yıl İçinin Başarıya Oranı 50 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 50

15 Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Adı Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM Bu dersin amacı, öğrencilere temel iki boyutlu işaret işleme mantığını, metotlarını ve uygulamalarını öğretmektir. The aim of the course is to introduce the student into the basic concepts, methods and applications of two dimensional signals and image processing Görüntü isleme nedir? Sayisal görüntü islemenin uygulamalari. Kameralar. Algilama. Insan görme sistemi ve bilgisayar görme sistemleri. Temel olarak iki-boyutlu işaret ve sistemler. Histogram tabanli islemler. Evrisim-tabanli islemler. Yumusatma islemleri. Türev tabanli islemler. Morfoloji tabanli islemler. Kenar belirleme. Temel iyilestirme ve onarim teknikleri. Bölütleme. Görüntü sikistirma ve kodlamanin temelleri What is image processing? Digital image processing applications. Cameras. Human and computer Foundation of two-dimensional signal processing. Histogram based processes in images. Complementary based processes. Smoothing. Derivative and morphologic based processes. Edge detection. Some improvement and restoration techniques. Segmentation. Basics of Compression and coding. DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Sıra No 1 İki boyutlu işaretler ve sistemler konusunu kavrar Realize two dimensional signals and systems 2 Görüntü işleme prensiplerini öğrenip Implement by learning principles of image gerçekler processing 3 İki boyutlu işaret ve sitemlerin frekans Implement the frequency analysis of two analizlerini gerçekler dimensional signal and systems 4 Comprehend the topics about morphologic Morfolojik görüntü işleme konularını kavrar image processing 5 Görüntü sıkıştırma gibi ileri görüntü işleme Introduce to advanced image processing such konularına giriş yapılır as image compression

16 Öğretim Elemanı: Yrd.Doç.Dr. Orhan AKBULUT AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Proje Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 102 Toplam Yük / AKTS Değeri 4 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 içeriği, giriş, kaynaklar Explaininf of the course, introduction, references Görüntü İşleme Nedir? Tipik görüntü işleme operasyon adımları Görüntü işleme ve dönüşüm analizleri 2-Boyutlu ayrık işaretler Bazı 2-Boyutlu tipik işaretler Ayrılabilir 2-B işaretler Periyodik 2-B işaretler 2-Boyutlu Sistemler 2-Boyutlu sistemler ve özellikleri Fark denklemleri 2-Boyutlu Konvülasyon ve özellikleri 2-Boyutlu işaret ve lineer sistemlerin frekans düzlemi gösterimi What is image processing? Typical image processing operation steps Image processing and transform analysis 2-D discrete signals Some 2-D typical signals Seperable 2-D signals Periodic 2-D signals 2-D Systems 2-D Systems and properties Difference equations 2-D Convolution and properties Frequency domain expression of 2-D signal and linear systems

17 Boyutlu Ayrık Fourier dönüşümü (AFD) 2-B AFD özellikleri 2-B sistemlerin öz fonksiyon cevabı LZD (LTI) 2-B sistemleri impulse cevabı 2-Boyutlu z-dönüşümü 2-B z-dönüşümü ve özellikleri 2-B sistemlerin transfer fonksiyonu Transfer fonksiyonu yardımıyla fark denkmi çözümü Ters z-dönüşümü ve özellikleri Sayısal Görüntülerin elde edilmesi Bazı özel tip görüntüler Görüntülerin sayısallaştırma adımları Bazı görüntü işleme uygulamaları 2-D Discrete Fourier Transfomation (DFT) Properties of 2-D DFT Eigen function responce of 2-D systems Impulse response of 2-D LTI systems 2-D z-transform 2-B z-transform and properties Transfer function of the 2-D systems Solution of difference equation by means of transfer function Inverse z-transform and properties Obtaining of the digital images Some special type images Digitalization steps of images Some image processing applications 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 ARA SINAV MIDTERM 10 Ortalama alma ile Gürültü azaltma Histoğram analizi Noise reduction using averaging Histogram analysis Histogram Histoğram eşitleme equalization 11 Uzamsal filtreleme ile görüntü iyileştirme Düzgünleme Image enhancement with spatial filtering Averaging filters filtreleri Medyan filtre Görüntü keskinleştirme Median filter Image sharpening Kenar belirleme Türeve dayalı filtre 2-B Ayrık Fourier dönüşüm uygulamaları Görüntülerdeki faz bilgisi ve önemi Frekans düzlemi ile iyileştirme Alçak geçirren filtre (AGF) ve anlamı Gaussian AGF Yüksek geçiren filtre (YGF) ve uygulaması Gaussian YGF Edge detection Derivative based filter 2-D Discrete Fourier transform applications Phase information and importance in images Enhancement with frequency domain Low pass filter (LPF) and its meaning Gaussian LPF Highpass filter (HPF) and applicaition Gaussian HPF Lineer Azaltılmış model Gürültü modeli Gauss Linear degraded model Noisy model Gauss noise Rayleigh noise gürültüsü Rayleigh gürültüsü Düzgün gürültü Uniform noise Salt and pepper noise Estimation of nosiy 14 Tuz-biber gürültüsü Gürültü parametrelerinin kestirimi parametera Restoration with mean filter Other methods Ortalama filtresiyle onarma Diğer metotlar Görüntü Sıkıştırma Metotları Ham görüntü Jpeg, Image compression methods Raw image Jpeg, Mpeg formats 15 Mpeg formatları 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav 1 40 Proje 1 60 Yıl İçinin Başarıya Oranı 40 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 60

18 Fen - Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Adı Kesikli Matematik Discrete Mathematics Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS MAT Sürekli olmayan yapıların modellenmesi ve ilgili soruların çözümüne ilişkin temel bilgileri kazandırmak, uygulamalı bilimlerde bilinen bazı problemlerin çözümünde bu metodları uygulamak To get students to gain fundamental information on discrete modeling and get them to solve related problems in applied sciences Bu ders önermeler mantığı, mantıksal ifadeler, algoritmalar, algoritmaların karmaşıklığı, asimptotik notasyonlar (O, o, Omega, Teta), sayma, Güvercin yuvası Prensibi, özyinelemeli (rekürsif) bağıntıların modellenmesi (Hanoi kulesi problemi, v.b.), özyinelemeli denklemlerin çözümü için yöntemler, böl-ve-yönet bağıntıları, graflar, ağaçlar ve algoritmaları ve durum makinalarını kapsar. This lesson covers;propositions, proof techniques. algorithms, complexity notion in algorithms, asymptotic notations (Big Oh, Little Oh, Omega, Theta), counting, Pigeonhole Principle, modeling and solution techniques for recursive relations, divide and conquer, graphs, trees and related algorithms and state machines. Sıra No 1 DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Uygulamalı matematik ve mühendislikte bilinen bazı problemlerin çözümünde kesikli matematikte öğrendiği metodları uygular. State and apply some techniques of discrete math. 2 Problem çözümünde algoritma mantığını tanımlar. State the logic of algorithms 3 Use modelling by recurrance Sürekli olmayan bazı problemlerin temel düzeyde relations to solve some modellemesini rekürans denklemleri yardımıyla yapar. problems 4 Algoritmalarda karmaşıklık kavramını ifade eder. State complexity notion on algorithmns 5 Rekürans denklemlerinin bazılarını çözer. Solve some type of recurrance relations

19 6 Bazı sonlu makinaların işleyişini ifade eder. State how some finite machines work Öğretim Elemanı: Yrd.Doç.Dr. Alev Mutlu AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 88 Toplam Yük / AKTS Değeri 4 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Önermeler mantığı, mantıksal ifadeler Propositions, logical statements 2 Mantıksal ifadeler, ispat yöntemleri Logical statements, proof methods 3 Algoritmalar, algoritmaların karmaşıklığı, asimptotik Algorithms, complexity and asymptotic notations (O, o, /omega, notasyonlar (O, o, /omega, /teta) /theta) 4 Asimptotik notasyonlar (O, o, /omega, /teta) Asymptotic notations (O, o, /omega, /theta) 5 Sayma teknikleri, Güvercin yuvası prensibi Counting, Pigeon Hole Principle 6 Özyinelemeli (rekürsif) bağıntılar Recursive functions 7 Özyinelemeli (rekürsif) bağıntıların modellemede Modelling using recursive functions (Hanoi tower problem etc.) kullanımı (Hanoi kulesi problemi, v.b.) 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 Özyinelemeli denklemlerin çözüm yöntemleri Solving recursive equations 10 Özyinelemeli denklemlerin çözüm yöntemleri Solving recursive equations 11 İlişkisel veri tabanı yönetim sistemi Relational Database Management System 12 Graflar, ağaçlar ve temel algoritmalar Graphs, trees and basic algorithms 13 Graflar, ağaçlar ve temel algoritmalar Graphs, trees and basic algorithms 14 Durum makineleri Finite state machines 15 Durum makineleri Finite state machines 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination Ders Kaynağı DERSİN KAYNAKLARI 1- Discrete Mathematics and Its Applications, Kenneth H. Rosen, McGraw-Hill, Schaum s Outline of Discrete Mathematics, Seymor Lipschutz, McGraw-Hill, Discrete Mathematics with Applications,Susanna S. Epp, Brooks/Cole Pub., 2010

20 Adı Linux Ağ Yönetimi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Linux Network Management Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM Açık kaynak yazılım kavramının öğrenilmesi Linux kurulumunun öğrenilmesi Linux sistem yönetiminin öğrenilmesi. Linux server kurulumunun öğrenilmesi. Ağ yönetim araçlarının kullanımının öğrenilmesi Learning the open-source software concept Learning the implementing Linux. Learning the Linux sistem administration. Learning Implementing Linux server. Learning the using Network administration tools. Linux sistem komutları Linux dosya sistemi X Window grafik arabirimi Temel bilgisayar ağları Linux ile programlama Ağ yönetim araçları Linux sistem güvenliği Linux system commands Linux file sistem X windowgrafic interface Basic computer networks Programing with Linux Network administration tools Linux system security DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Sıra No 1 Açık kaynak yazılımları kullanır. Use the open-source software 2 Linux kurar. Linux sistem yönetir. Setup Linux System. Manage Linux System. 3 Linux server kurar Setup Linux Sever. 4 Ağ yönetim araçlarının kullanır Use Linux network tools. 5 Shell programlama kullanarak kod yazar Write the code using the Shell Programming Öğretim Elemanı: Yrd.Doç.Dr. Burak İNNER AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Sunum/Seminer Hazırlama

21 Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 100 Toplam Yük / AKTS Değeri 4 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Bilgisayar Ağlarına Giriş Introduction to Computer Networks 2 Linux işletim sisteminde ağ yapısı Network structure in Linux O.S. 3 Linux ağ komutları Linux network commands 4 Linux İşletim Sisteminde Ağ izleme Network Monitoring in Linux O.S. 5 Temel İşletim Sistemi Mimarisi Basic Operating System Architecture 6 Linux sistem komutları Linux system commands 7 Linux dosya sistemi Linux file sistem 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 X Window grafik arabirimi X windowgrafic interface 10 Bilgisayar ağları Computer networks 11 Linux ile programlama Programing with Linux 12 Linux ile programlama Programing with Linux 13 Ağ yönetim araçları Network administration tools 14 Ağ yönetim araçları Network administration tools 15 Linux sistem güvenliği Linux system security 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination Ders Kaynağı DERSİN KAYNAKLARI 1- Linux Ağ Yönetimi, Görkem Çetin 2- Linux Network Administrator's Guide, By Olaf Kirch & Terry Dawson 3- Linux 2012, Kemal Demirez DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav 1 60 Sunum/Seminer Hazırlama 1 40 Yıl İçinin Başarıya Oranı 40 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 60

22 Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Adı Mantıksal Tasarım ve Uygulamaları Logic Design and Applications Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM Bu dersin amacı öğrencilere mantıksal tasarımla ilgili bilgilerle bilgisayar mühendisliğinin temellerini ve matematiksel tabanını öğretmektir The aim of these course is to provide students with background information on the digital design and computer engineering basics and mathematical background Sayı sistemlerine giriş, bool cebri postülaları, temel teoremler, bool cebri kuralları, De Morgan kuralı, bool cebrinde ikililik özelliği, tümleyiciler, bool sabitleri, değişkenler ve fonksiyonlar, kontakt devreleri, elektronik kapılar ve mekanik kontaktlar, bool fonksiyonları, mantıksal işlemler, kanonik ve standart formlar, ikili sekizli ve onaltılı gösterimler, mantıksal işlemler (ve, ve değil, veya, veya değil, özel veya), bool fonksiyonların indirgenmesi, tablo yöntemi ile indirgeme, Karnough yöntemi, S-R, J-K, D, T flip-flopları, Sayıcılar ve tasarımı, Programlanabilir Lojik tasarıma giriş, Bu dersin Labaratuar uygulamaları, Introduction to number systems, Postulates of Boolean Algebra, Fundamentals Theorems, Laws of Boolean Algebra, De Morgan s Theorem, Duality in Boolean Algebra, Complements, Boolean Constants, Variables and Functions, Switching Algebra, Electronic Gates and Mechanical Contacts, Boolean Functions, Logical Operations, Canonical and Standard Forms, Binary, Octal and Hexadecimal Designations, Logical Operations (OR, NOR, AND, NAND, EXCLUSIVE OR), Simplification of Boolean Functions, The Tabulation Method, The Karnough Map, S-R Flip-Flop, J-K Flip-Flop, D Flip-Flop, T Flip-Flop, Counters and their design, Introduction to Programmable logic design, Labrotuary application of this course. DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Sıra No 1 Bool cebrini kuulanıri Use the information about Boolean algebra 2 Karnaugh diyagramlarını oluşturur Construct the Karnaugh Map 3 Flip-floplar elemanlarını kullanır ve sayıcı tasarlayabilir Use Flip-Flops and design counter

23 4 Saklayıcı ve sayıcı devrelerini tasarlar Design registers and counters Analog /sayısal ve sayısal/analog çeviricileri Design digital to analog and analog to 5 tasarlar digital Öğretim Elemanı: Prof.Dr. Nevcihan DURU AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 82 Toplam Yük / AKTS Değeri 3 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Sayısal sistemler ve İkili Sayılar Digital Systems and Binary Numbers 2 Boole cebri ve mantık kapıları Boolean Algebra and Logic Gates 3 (...Devam) Boole cebri ve Mantık kapıları (..Continiued) Boolean Algebra and Logic Gates 4 Karnaugh haritaları ve Karnaugh haritalarıyla Karnaıugh Diagrams and minimization sadeleştirme 5 (...Devam)Karnaugh haritaları ve Karnaugh (..Continiued) Karnaugh Diagrams and minimization haritalarıyla sadeleştirme 6 Kombinezonsal mantık Combinational Logic 7 (...Devam) Kombinezonsal mantık (..Continiued) Combinational Logic. 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 Senkron Ardışıl Lojik Synchronous Sequential Logic 10 (...Devam) Senkron Ardışıl Lojik (..Continiued) Synchronous Sequential Logic 11 Yazmaçlar Ve Sayıcılar Registers and Counters 12 (...Devam)Yazmaçlar Ve Sayıcılar (..Continiued)Registers and Counters 13 Deney 1 Laboratory Experiment 1 14 Deney 2 Laboratory Experiment 2 15 Deney 3 Laboratory Experiment 3 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav Yıl İçinin Başarıya Oranı 40 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 60

24 Öğretim Elemanı: Doç.Dr. Kerem KÜÇÜK AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 82 Toplam Yük / AKTS Değeri 3 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Sayısal sistemler ve İkili Sayılar Digital Systems and Binary Numbers 2 Boole cebri ve mantık kapıları Boolean Algebra and Logic Gates 3 (...Devam) Boole cebri ve Mantık kapıları (..Continiued) Boolean Algebra and Logic Gates 4 Karnaugh haritaları ve Karnaugh haritalarıyla Karnaıugh Diagrams and minimization sadeleştirme 5 (...Devam)Karnaugh haritaları ve Karnaugh (..Continiued) Karnaugh Diagrams and minimization haritalarıyla sadeleştirme 6 Kombinezonsal mantık Combinational Logic 7 (...Devam) Kombinezonsal mantık (..Continiued) Combinational Logic. 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 Senkron Ardışıl Lojik Synchronous Sequential Logic 10 (...Devam) Senkron Ardışıl Lojik (..Continiued) Synchronous Sequential Logic 11 Yazmaçlar Ve Sayıcılar Registers and Counters 12 (...Devam)Yazmaçlar Ve Sayıcılar (..Continiued)Registers and Counters 13 Deney 1 Laboratory Experiment 1 14 Deney 2 Laboratory Experiment 2 15 Deney 3 Laboratory Experiment 3 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination Ders Kaynağı DERSİN KAYNAKLARI 1- Sayısal Tasarım, Morris Mano, Literatür Yayıncılık 2- Digital Design, Morris Mano 3- Sayısal Devreler ve Tasarım, Prof.Dr. Bekir Karlık, Sürat 4- Mantık Devreler, Hüseyin Ekiz DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

25 Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav Yıl İçinin Başarıya Oranı 40 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 60 Öğretim Elemanı: Yrd.Doç.Dr. Suhap ŞAHİN AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 82 Toplam Yük / AKTS Değeri 3 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Sayısal sistemler ve İkili Sayılar Digital Systems and Binary Numbers 2 Boole cebri ve mantık kapıları Boolean Algebra and Logic Gates 3 (...Devam) Boole cebri ve Mantık kapıları (..Continiued) Boolean Algebra and Logic Gates 4 Karnaugh haritaları ve Karnaugh haritalarıyla Karnaıugh Diagrams and minimization sadeleştirme 5 (...Devam)Karnaugh haritaları ve Karnaugh (..Continiued) Karnaugh Diagrams and minimization haritalarıyla sadeleştirme 6 Kombinezonsal mantık Combinational Logic 7 (...Devam) Kombinezonsal mantık (..Continiued) Combinational Logic. 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 Senkron Ardışıl Lojik Synchronous Sequential Logic 10 (...Devam) Senkron Ardışıl Lojik (..Continiued) Synchronous Sequential Logic 11 Yazmaçlar Ve Sayıcılar Registers and Counters 12 (...Devam)Yazmaçlar Ve Sayıcılar (..Continiued)Registers and Counters 13 Deney 1 Laboratory Experiment 1 14 Deney 2 Laboratory Experiment 2 15 Deney 3 Laboratory Experiment 3 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination DERSİN KAYNAKLARI

26 1- Sayısal Tasarım, Morris Mano, Literatür Yayıncılık Ders Kaynağı 2- Digital Design, Morris Mano 3- Sayısal Devreler ve Tasarım, Prof.Dr. Bekir Karlık, Sürat DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav Yıl İçinin Başarıya Oranı 40 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 60

27 Adı Nesneye Yönelik Programlama Mühendislik Fakültesi Fakülte Ortak Dersi Ders Tanım Bilgileri Object Oriented Programming Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS MUH BU dersin amacı nesneye yönelik programlama ile ilgili temel kavramları Java programla dilini kullanark öğrenmek ve anlamaktır Ön Koşulu Learning and understanding fundamental concepts of object oriented programming with the help of Java programming language Bu ders;nesneye yönelik problem çözme, sınıf, nesne kavramları, sınıf yapısı, kurucu ve yok ediciler, özel, korunmuş ve genel bölümler, sınıf içinde operatör ve fonksiyon isimlerinin yeniden yüklenmesi, türemiş sınıflar, sanal sınıflar, çok şekillilik,kalıtım ve uygulamaları kapsar. This course covers ;Object oriented problem solving. Class, objects, class structure and reloading operational systems in a class, derived classes as well as artificial ones, their applications and origins. Bilgisayar Programlama / Completing the following course succesfully: (Faculty of Engineering Department Electronics and Communication Engineering) Bilgisayar Programlama / Completing the following course succesfully: (Faculty of Engineering Department Electronics and Communication Engineering (EP)) Sıra No Yordam, sınıf ve küçük programlamlar oluşturur Kütüphane olusturur ve uygulamarda kullanir UML kullanarak nesneye yönelik uygulamaları tasarlar ve gerceklestirir Kalıtım, soyutlama, yazılım yeniden kullanımı gibi çeşitli nesneye yönelik özellikleri kullanir Takım çalışmasında deneyim ve tecrube sahibi olur DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Create functions, classes and small programs Construct libraries and make use of them in applicstions. Design and implement OO applications with UML Make use of various object-oriented features, including inheritance, abstraction, software reuse and genericity. Experience with working in a team

28 Öğretim Elemanı: Doç.Dr. AHMET SAYAR AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU Etkinlikler Sayısı (Saat) (Dakika) Toplam ( Yükü) Ders Hafta Sayısı ve Saati Sınıf Dışı Ders (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) Ara Sınav Laboratuvar Yarıyıl Sonu Sınavı Toplam Yük 128 Toplam Yük / AKTS Değeri 5 DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Giris, on hazirlik Introduction, preliminaries 2 Nesne, modelleme, siniflar Object, Modeling, classes 3 Java temelleri Basics of Java 4 Java Programlama 1 Java Programming 1 5 Java Programlama 2 Java Programming 2 6 Nesneler ve siniflar: degiskenler, ozellikler Objects and Classes: variables, attributes 7 Overloading, overwriting Overloading, overwriting 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 Uye siniflar, yerel siniflar, anonim siniflar Member classes, local classes, anonymous classes. 10 Birlesik Modelleme Dili (BMD) Unified Modeling Language (UML) 11 Kapsulleme, erisim tipleri Encapsulation, access types 12 Kalitim, Cok bicimlilik Inheritance, Polymorphism 13 Soyut siniflar ve metodlar Abstract classes and methods 14 Arayuzler, Uygulama Programlama Arayuzleri, Interfaces, Application Programming Interfaces (API) and kutuphaneler. Libraries. 15 Proje sunumlari 1 Project presentation 1 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ Yarıyıl İçi ları Sayısı Katkı Payı Ara Sınav 1 60 Laboratuvar Yıl İçinin Başarıya Oranı 50 Dönem Sonu Sınavının Başarıya Oranı 50

29 Mühendislik Fakültesi Fakülte Ortak Dersi Ders Tanım Bilgileri Adı Olasılık ve Raslantı Değişkenleri Probability and Random Variables Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS MUH Bu dersin amacı öğrencilere Olasılık aksiyomları, Dağılım ve yoğunluk fonksiyonu ve iki rastlantı değişkeni kavramlarını öğretmektir. The aim of these lessons is to provide students with practical Axioms of Probability, Distribution Function/Density Function and Two Random, Variables Bu ders giriş, istatistik,istatistikte kullanılan bazı kavramlar,verilerin işlenmesi,istatistiksel olasılık, değişkenlik ölçüleri, olasılık teorisi, koşullu olasılık, Bayes Teoremi, olasılık dağılımların karakteristik ölçüleri, bazı özel olasılık dağılımlar, özel kesikli dağılımlar, özel sürekli dağılımlar,iki boyutlu olasılık dağılımı, bazı iki boyutlu dağılımlar, iki rasgele değişkenden birinin yok edilmesi, bir raslantı değişkeni işlevinin olasılık yoğunluğu,bir raslantı değişkeninin karakteristik işlevi, bir haberleşme kanalı uygulamasını kapsar. This course covers ;introduction, statistics, some concepts used in statistics, processing of the data, statistical probability, measures of variability, probability theory, conditional probability, Bayes Theorem,probability distributions,probability distribution function,characteristics of probability distributions,measures, some special probability distributions,special discrete distributions,special permanent,distributions,two-dimensional probability distribution,some two-dimensional distributions, two random elimination of one variable, probability density function of a random variable, characteristic function of a random variable and application of a communication channel. Sıra No 1 Rassal deneylerdeki örnek uzayı ve olayları grafikle, tabloyla ve liste olarak uygular. DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI Apply sample spaces and events for random experiments with graphs, tables, lists.

30 2 3 4 Kesikli ve sürekli örnek uzaylardaki olayların olasılıklarını ve koşullu olasılıklarını hesaplayıp, yorumlar. Olasılıkları hesaplamak için bağımsızlığı kullanır ve olayların bağımsız olup olmadığını belirler. Koşullun olasılıkları hesaplamak için Bayes Teoremini kullanır. Calculate and Comment on interpret probabilities and use probabilities of outcomes to calculate probabilities of events in discrete/ continuous sample spaces and and calculate conditional probabilities of events. Determine the independence of events and use independence to calculate probabilities ) use Bayes theorem to calculate conditional probabilities. 5 Rassal değişkenler kavramını açıklar. ) Explain random variables. 6 Sürekli ve kesikli olasılık determine probabilities from (discrete/continuous) fonksiyonlarından olasılıkları hesaplar. probability mass functions. 7 Kesikli ve sürekli rassal değişkenlerin Calculate means and variances for ortalamalarını ve varyanslarını hesaplar. discrete/continuous random variables. 8 Olasılıkları hesaplamak için ortak olasılık fonksiyonlarını (kesikli yada sürekli) kullanır, ve ortak olasılık dağılımlarından marjinal ve koşullu olasılık dağılımlarını hesaplar. Use joint probability mass functions and joint probability density functions to calculate probabilities, and calculate marginal and conditional probability distributions from joint probability distributions. Öğretim Elemanı: Yrd.Doç.Dr. Suhap ŞAHİN DERS İZLENCESİ Hafta Konular Konular 1 Olasılığa Giriş Introduction to Probability 2 İstatistik. İstatistikte Kullanılan Bazı Kavramlar. Statistics. Some concepts used in statistics 3 Verilerin İşlenmesi. İstatistiksel Olasılık. Processing of the data. Statistical Probability. 4 Değişkenlik Ölçüleri. Measures of variability. 5 Olasılık Teorisi. Koşullu Olasılık. Bayes Teoremi. Probability Theory. Conditional Probability. Bayes Theorem. 6 Olasılık dağılımları. Olasılık Dağılım Fonksiyonu. Probability distributions. Probability distribution function. 7 Olasılık Dağılımların Karakteristik Ölçüleri. Characteristics of Probability Distributions Measures. 8 Ara sınav/değerlendirme Midterm examination/assessment 9 Özel Kesikli Dağılımlar. Özel Sürekli Dağılımlar. Special Discrete Distributions. Special continuous Distributions. 10 İki Boyutlu Olasılık Dağılımı. Two-dimensional probability distribution. 11 Bazı İki Boyutlu Dağılımlar. Some Two-Dimensional Distributions. 12 İki Rasgele Değişkenden Birinin Yok Edilmesi. Two random Elimination of one variable. 13 Bir Raslantı Değişkeni İşlevinin Olasılık Yoğunluğu. Probability Density Function of a Random Variable. 14 Bir Raslantı Değişkeninin Karakteristik İşlevi. Characteristic Function of a Random Variable. 15 Bazı Özel Olasılık Dağılımlar. Bir Haberleşme Kanalı Some Special Probability Distributions. Application of a Uygulaması, communication channel, 16 Yarıyıl sonu sınavı Final examination DERSİN KAYNAKLARI