Zorunlu Dersler:

DASC 501/CMSE 501 – HESAPLAMALI BİLİMLERE GİRİŞ
Bilimsel hesaplamalarda kullanılan yöntemlere ve yazılımlara giriş. Yazılım geliştirme, veri soyutlaması ve nesne tabanlı programlama. Temel modern hesaplamalı bilim yazılım araçlarının uygulamalı olarak incelenmesi: hesaplama çevresi, simgesel hesaplama, sayısal kütüphaneler ve yazılım ambarları. Yüksek başarımlı hesaplamaya ve paralel programlamaya giriş.

DASC 521/COMP/INDR 521 – YAPAY ÖĞRENMEYE GİRİŞ
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.

 

Seçmeli Dersler: (öğrenciler aşağıdaki derslere ek olarak katalogda bulunan diğer ilgili derslerden de seçebilirler).

COMP 508 – BİLGİSAYARLA GÖRME VE GÖRÜNTÜ TANIMA
Bilgisayar sistemlerinde hesaba dayalı görsel algılama modelleri ve bunların gerçekleştirimi. İmge oluşumu; kenar, köşe ve sınır çıkarımı; bölütleme, eşleştirme, örüntü tanıma ve sınıflandırma teknikleri; üç boyutlu görme: izdüşüm geometrisi, kamera kalibrasyonu, stereo/silüet/tonlama bilgisinden şekil, model tabanlı 3B nesne tanıma; renk, doku, radyometri ve BDRF; devinim analizi.

COMP 515 – DAĞITIK BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ
Dağıtık bilgisayar ve işletim sistemleri, tasarım kavramları, süreç eşzamanlaması ve kilitlenme, çoklu kullanım, iletişim protokolleri, dağıtık sistemlerde eşzamanlama, zaman yönetimi, mantıksal zamanlama, tutarlı genel durumlar, seçim algoritmaları, karar ve eşgüdüm protokolleri, çoğa dağıtım modeli, koşutzaman denetimi, kayıp kurtarımı, hata toleransı, güvenlik.

COMP 529 – PARALEL PROGRAMLAMA
Temel koşut-zaman kavramları, gerekirci olmamak, bölünmezlik, yarış durumları, eşzamanlama, birbirini dışlama. Paralel mimariler, çok çekirdekli işlemciler, dağıtık bellek mimariler. Paralel programlama modelleri ve dilleri, çok-örgülü, mesaj geçirme, veri güdümlü, veri paralel programlama. Paralel program tasarımı, ayrışma, tanesellik ölçüsü, yerellik, iletişim, yük dağılımı. Paralel programlama desenleri, yapısal, işlemsel, strateji, koşut-zamanlı yürütme desenleri. Başarım modelleme, paralelleştirmenin getirdiği ek yükler.

COMP 534 – BİLGİSAYAR VE AĞ GÜVENLİĞİ
Bilgisayar güvenliği teknikleri, geleneksel şifreleme, açık anahtarlı şifreleme sistemi, anahtar yönetimi, ileti doğrulama, kıyım fonksiyonu ve algoritmaları, sayısal imza, doğrulama protokolleri, erişim denetim mekanizmaları, ağ güvenlik pratiği, TCP/IP güvenliği, Web güvenliği, SSL, hizmeti-engelleme saldırıları, izinsiz giriş sezme, virüsler.

COMP 537 – AKILLI KULLANIM BİLGİSAYAR ARAYÜZLERİ
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).

COMP 541 – DERİN ÖĞRENME
Sınıflandırma ve regresyon için temel doğrusal modeller; stokastik gradyan takibi yaparak öğrenme; çok katmanlı yapay sinir ağları, katlamalı sinir ağları ve özyinelemeli sinir ağları; alandaki güncel gelişmeler; makine çevirisinden ve bilgisayar görmesinden pratik örnekler; derin öğrenme modellerini programlama, eğitme, değerlendirme ve kıyaslama konusunda pratik deneyim.

COMP 546 – ALGORİTMA TASARIMI VE İNCELEMESİ
Veri yapıları, algoritmalar ve ilgili hesaplama karmaşıklıkları. Sönüşür (asimtotik) karmaşıklık ölçütleri. Çizge gösterimleri ve algoritmaları. Çizgelerde dolaşma ve arama. Yönlü çizgeler ve topolojik sıra. Ormanlar ve ağaçlar. Minimum kapsayan ağaç. İki-kısımlı uydurma. Birleşim-aramalı veri yapıları. Yığıtlar. Kıyım algoritmaları. Amortize edilmiş karmaşıklık analizi. Eniyileme algoritmaları. Dinamik programlama. Fırsatçı algoritmalar. En kısa yol algoritmaları. Ağ akışı. Rasgele algoritmalar. Doğrusal programlamaya giriş. NP-completeness kavramına giriş. Karar-verme problemleri. Doğal NP-complete problemler ve yaklaşım algoritmaları. Matris gösterimleri ve algoritmaları.

COMP 570 – BİOİNFORMATİK VE BİLİŞİMSEL BİYOLOJİ ALGORİTMALARI
Biyolojik sistemlerin incelenmesi için algoritmalar, modeller, veritabanları. Sekans analizi, karsılaştırmalar, veri tabanlarında benzerlik esleştirmeleri. Filo genetik soy ağaçları. Protein dizilerinde kalıplar bulma. Protein uç boyutlu yapı tayini. Homoloji modellemesi, protein katlanma problemi. Simülasyon yöntemleri. Proteinler arası etkileşmeler. Network çeşitleri. Sinyal networkleri için veri tabanları ve modellemeler. Sinyal networkleri için veri madenciliği.

 

INDR 501 – ENİYİLEME MODELLERİ VE ALGORİTMALARİ
Dışbükey analiz, eniyilik şartları, doğrusal programlama model formülasyonu, simpleks metodu, dualite, dual simpleks metodu, duyarlılık analizi; atama, ulaşım ve aktarma problemleri

INDR 511 – İLERİ ENİYİLEME YÖNTEMLERİ
Birleşik Eniyileme, tam sayılı programların yapısı, saf tam sayılı ve karışık tam sayılı programlama problemleri, dallan ve sınırla yöntemleri, kesme düzlemi ve çok yüzlü yaklaşım, dış bükeylik, yerel ve küresel en iyi, kısıtlı olmayan eniyileme problemleri için Newton tipi ve eşlenik gradyan yöntemleri,en iyi çözüm için Karush-Kuhn-Tucker şartları, kısıtlı doğrusal olmayan programlama problemleri için algoritmalar, birleş, ve doğrusal olmayan eniyilemede uygulamaları.

INDR 530 – KARAR ANALİZİ
Rassallık, risk ve çelişen amaçlar içeren karar verme problemleri için araçlar, teknikler ve beceriler. Karar problemlerini yapılandırma ve modelleme için yöntemler ve yönetim amaçlı karar verme problemlerine uygulamaları. Karar problemlerinin yapılandırlaması: karar ağaçları, model geliştirme, çözüm yöntemleri ve duyarlılık analizi; Bayes kuralı, bilginin değeri ve karar analizi yazılımları. Rassalık ve ölçümü: olasılık çıkarımı. Fayda (utility) teorisi: risk yaklaşımları, tek ve çok değerli fayda teorisi. Çok amaçlı karar verme problemleri.

INDR 564 – DİNAMİK PROGRAMLAMA
Dinamik programlamanın kuramı ve uygulamaları, zaman içinde sıralı karar verme; eniyi değer fonksiyonu ve sonlu ve sonsuz zaman için Bellman?ın konsiyonel denklemi; çözüm tekniklerine giriş: politika yinelemesi, değer yinelemesi ve doğrusal programlama; genel rassal formülasyon, Markov karar süreçleri; dinamik programlamanın ağ akış, kaynak paylaştırma, envanter kontrolü, araç yenileme, çizelgeleme ve kuyruk denetime uygulamaları.

INDR 576 – SAĞLIK HİZMET SİSTEMLERİ OPERASYONLARI
Sağlık alanındaki endüstri mühendisliği ve yöneylem araştırması uygulamalarına genel bakış. Hastanelerde kapasite planlaması ve yönetimi. Farklı müdahalelerin enfeksiyon hastalıklarının yayılmasına olan etkilerinin değerlendirilmesi. Kaynak dağıtım politikalarının etkilerinin analizi. Tarama politikalarının ve etkilerinin analizi. Karar destek sistemleri kurmak amacıyla tıbbi karar verme modellerinin geliştirilmesi.

 

ELEC 530 – SEZİM VE KESTİRİM TEORİSİ
Hipotez Sınaması, Sinyal Sezimi, Parametre Kestirimi, Cramer-Rao Alt Sınırı, En Büyük Olabilirlik/ En Büyük Sonsal Kestirim, Olasılıksal En Küçük Kareler Kestirimi ve Kalman Filtresi.

ELEC 539 – SENSÖRLER
Sensörlerin temel kavramları, çalıştırma/okuma elektroniği; sensörlerin sistematik tasarımı, günümüzün ticari sensörleri, uzaktan duyulama, Nesnelerin İnterneti; Gerilim, piezoelektrik, basınç, sıcaklık, GPS, kimyasal, biyolojik, direnç, elektronik siga sensörleri, ışıkölçerler, doğrusal ve açısal ivmeöçerler; optik, manyetik sensörler, RF sensörler, güç elektroniği, kendi enerjisini üreten sensörler; WiFi, 4G ve Bluetooth’a dayalı sensör ağları; İnsan/Hayvan duyu sistemleri; Geribildirim kontrol sistemleri; Sensörlerin mikroüretimi.

ELEC 540 – İLERİ SENSÖRLER
Sensörlerin temellerinin hatırlatması, malzemeler, mekanizmalar, okuma devreleri, ADC ve DAC’ların ayrıntıları, geribildirim kontrolü, gerçek zamanlı işletim sistemleri ve gerçekleştirilmeleri, mobil/kablosuz bağlantılar, mobil app geliştirme, öngörüsel veri analitiği, makine öğrenmelerinin gerçekleştirilmeleri, gömülü sistemler ve kart tasarım süreci örneği, koşul tabanlı tasarımlar (güç tasarrufu, vücut içine yerleştirilebilen sensörler, uzun-mesafeli kablosuz bağlantı, kritik veya yaşam destek sistemleri). Multimedia, güvenlik, sağlık, enerji, tüketici elektroniği alanlarında güncel ve yaygın sensör system tasarım örnekleri. Ders projesi, isteğe bağlı laboratuvarlar

 

ECON 511- EKONOMETRİ I
Olasılık ve istatistik konularının gözden geçirilmesi: rastsal değişken, tek değişkenli ve birleşik olasılık dağılımları, beklentiler; çift değişkenli normal; örnekleme dağılımları; asimptotik teorisine giriş; yorum; sonuç çıkartmak. Lineer regresyon: şartlı beklenti fonksiyonu; çoklu regresyon; klasik regresyon modelleri; sonuç ve uygulamalar.

ECON 512 – EKONOMETRİ II
Standart çıkarımlardan yola çıkış: Spesifikasyon testleri; Zaman serilerine ilk bakış; genelleştirilmiş regresyon; lineer olmayan regresyon; eşzamanlı denklemler, tanımlama, enstrümantal değişkenler. Uzantılar ve uygulamalar: ML, GMM, VAR, GARCH, panel data.

ECON 513 – İLERİ EKONOMETRİ
Dersin odak noktası mikro veya makro ekonomi esasları üzerine yapılmış uygulamalar olacaktır. Öğrenciler standart ekonomi uygulaması ile beceri kazanacaklardır. Konular dönem öncesi açıklanır.

 

CHBI 506 – BİOİNFORMATİK
Polimer sentezi ve özellikleri. Polimer reolojisi, fabrikasyon metodlari ve mühendislikteki uygulamalar.

CHBI 511 – SÜRDÜRÜLEBİLİR ENERJİ
Enerji üretim tekniklerinin incelenmesi; günümüzde kullanılan enerjilerin çevre ve ekonomiye olan etkileri; Su gücü, rüzgar enerjisi, dalga enerjisi, gelgit enerjisi, okyanus ısıl enerjisi, jeotermal enerji, biyokütle enerjisi, enerji depolama. Enerji üretim sistemlerinin günümüzde sürdürülebilir olması anlamında incelemeler.

CHBI 515 – RAFİNERİ TEKNOLOJİLERİ
Ham petrolün ve biokütlenin rafineri işlemleri; ham petrol için distilasyon, katalitik ve termal kırma, yakıt iyileştirme ve diğer yan ürün işlemleri, biokütle için gazlaştırma, piroliz, transesterleştirme, yoğunlaştırma işlemleri; rafineri işlemleri için ekonomik ve çevresel etkenler.

CHBI 517 – İLAÇ TASARIMI
İlaç tasarımı, hastalığa neden olan bir hedefin (DNA, RNA, proteinler) aktivitesini durdurmak için belirli bir bölgeye yapışacak uygun bir ilaç molekülü oluşturma yöntemidir. Bu derste, böyle bir molekülün bilgisayar ortamında elde edilişi ele alınacaktır. İşlenecek konular: Hedef üzerindeki aktif bölgenin tayini. İlaç-reseptör etkileşmelerini kontrol eden kuvvetler. İlaç kütüphanelerinin taranması yöntemleri. İlaç yapışma enerjilerinin tayini için değişik yazılımların kullanılması. Kılavuz molekülün elde edilmesi ve geliştirilmesi. Başarılı ve başarısız olmuş ilaçların incelenmesi.

CHBI 522 – HESAPLAMALI YAPISAL BİYOLOJİ
Yapısal biyoloji ilkelerine ve biyolojik sistemlerin yapılarını, dinamiklerini ve işlevlerini araştıran hesaplama tekniklere giriş. Biyofizik ve biyokimya alanındaki ilgili problemleri araştırmak için teorik ve hesaplamalı yöntemlerin tanımı. Protein yapılarının temelleri, yapı belirleme teknikleri, enerji fonksiyonları, moleküler dinamik simülasyonları, moleküler yerleştirme ve protein yapısını ve protein-protein etkileşimlerini incelenmesi.

 

QMBU 520 – İŞ DÜNYASI VE KAMUDA BÜYÜK VERİ
Büyük veri ile katma değer üretimi. Veri kaynakları. Veri madenciliği görevleri ve dentimli/ denetimsiz öğrenme. Model değerlendirme kıstasları. Genellemeye karşı veriyi ezberleme. Veri madenciliği süreci. Veri toplama stratejisi. Veri güvenliği, mahremiyet ve etik. Vaka çalışmaları.

 

DTES 524 – ETKİLEŞİMLİ BİLGİ TASARIMI
Bilgi mimarisi ve sunumunun temelleri. Verinin bilgiye dönüşümünü. İlişki, gruplama ve hiyerarşi gibi kavramlar. Bilişsel bilgi işleme süreçleri. Farklı medyalar için ve farklı vakalar üzerinden bilgiyi şekillendirme, sunma ve görselleştirme. Tarif tasarımı, zaman serileri, konum-zaman verisi, karşılaştırma ve büyük-veri. Bilgi ile dokunma, jestler ve cihazlara dayalı etkileşim yöntemleri

 

GSHS 503 – BİYOİSTATİSTİK
Bu ders biyoistatistiksel kavramların önemli konularına giriş niteliği taşımaktadır. İşlenecek konular verideki merkezi eğilim ve değişkenliği tanımlamaya yarayan araçları, örneklemlerden elde edilmiş popülasyon ortalamaları ve oranları üzerinde çıkarım yapmaya yarayan yöntemleri, istatiksel hipotez testlerini ve bunların grupları karşılaştırmada nasıl kullanılabileceğini, istatiksel testlerin gücünü, örneklem büyüklüklerinin nasıl belirleneceğini ve örnekleme çeşitleri gibi konuları kapsamaktadır. Sağlık bilimlerindeki araştırmacılar biyolojik problemleri çalışmak için çok çeşitli istatiksel yöntemler (doğrusal regresyon, ANOVA, lojistik regresyon, sağ kalım analizi, parametrik olmayan yöntemleri, vb.) kullanmaktadırlar. Dersin sonunda öğrenciler kendi alanlarındaki yayınlarda kullanılan hesaplamalı yöntemleri anlayacak ve sonuçları kendileri yorumlayacak istatiksel bilgi düzeyine ulaşacaklardır. Öğrenciler ayrıca istatiksel analizleri uygun yazılımları kullanarak bilgisayar üzerinde yapmayı da öğreneceklerdir.