Contents

• Bilgisayar Mühendisliği İngilizce (Akademik YayınlarAnkara Üniversitesi Erasmus Uygulama Yönergesi için tıklayınız.
• Bilgisayar MühendisliğiTürkçe ve Yabancı Dil UygulamaBSM754-Sayısal Görüntü İşleme Uygulamaları
• Hiperspektral Görüntülerin Sınıflandırılmasında Farklı Boyut İndirgeme Yöntemlerinin KarşılaştırılmasıTeori DersleriProgramlama Dilleri I

Karabük ÜniversitesiAna Sayfa Bilgisayar MühendisliğiOyun Geliştirme Karmaşıklığı Analiz Metodu Sorular ve Cevaplar Hüzeyfe Travel

Bu durumdaki öğrenciler yukarıda başlarda linki verilen Mühendislik Fakültesi Staj Yönergesinin ilgili maddelerine göz atmalılar. Teorik derslerin %30’undan, uygulamalı derslerin %20’sinden fazlasına katılmayan öğrenci o dersin sınavlarına giremez. Bu atölye öğretmenlerin, eğitim profesyonellerinin, eğitim alanında faaliyet gösteren sivil toplum örgütü çalışanları ve gönüllüleri için Deneyimsel Öğrenme Metodolojisi ile Sosyal Duygusal öğrenme becerileri eğitim içerikleri geliştirme sürecini adım adım aktarmaktadır. E. DALCROZE temelde adımlar ve dansla müziğin doğasını içselleştirmeyi amaçlamıştır. Bu çerçevede doğaçlama yapılan müzikli uygulamalar yoluyla, dikkatin toplanması, grup dinamiğinin yükseltilmesi, grubun yeni aktivitelere hazırlanması amaçlanır.Bazı kuruluşlar staja kabul etmeden önce öğrencinin staj zorunluluğu olduğunu ve sigortasının üniversite tarafından yapılacağını belirten bir yazı istemektedirler. Böyle bir istek olduğu taktirde kullanılabilecek yazıya buradan ulaşabilirsiniz. Staj yeri kabul belgesi staj yapacağınız yerin tarihlerle beraber staj yapacağınızı onayladığı bir belgedir ve standart bir form değildir. ÇİFT ANADAL ÖĞRENCİLERİÇift anadal öğrencilerinin de staj yapması gerekmektedir. Yaptıkları bir stajı her iki bölümde birden saydırmaları için bölümlerin staj komisyonlarına ayrı ayrı başvurmaları ve gereklilikleri yerine getirerek onay almaları gerekir.Programdan mezun olmak için senato tarafından kabul edilmiş 240 AKTS kredisine karşılık gelen lisans ders planında bulunan tüm derslerin en az 2,00/4,00 Genel Not Ortalaması ile başarılması gerekmektedir. Sürekli yenilenme ve gelişme bilinciyle çalışan, küresel alandaki gelişmeleri izleyebilen ve rekabet cesaretine sahip bilgisayar mühendisleri yetiştirmektir. 3) Bir uygulamalı mühendislik disiplini olarak, sorun çözmek amacıyla geliştirilmiş modern yazılım/donanım araç ve yöntemlerinin kullanılması ve öğretilmesi. İkinci ve üçüncü sınıfı tamamlayan öğrencilerin yaz stajlarını yurt dışında yapmaları teşvik edilmektedir. Bilimsel yayın, bilimsel yazım kuralları esas alınarak, özgün araştırma sonuçlarını tanımlayan, yazılmış ve basılmış bir rapordur.

• Dolayısıyla şart olmamakla beraber bazı öğrenciler staj raporlarını da staj bitmeden hazırlamaktadırlar.
• Şiddetsiz iletişim ekolüne dayalı olarak Sura Hart’ ın tasarladığı bu oyun, anlaşmazlık çözümünde kullanılır.
• Geniş ölçekli bir doğal dil işleme problemi üzerinde özel bir yapay sinir ağı çözümünün gerçekleştirimi, eğitilmesi, test edilmesi ve görselleştirilmesini içeren bir dönem projesi verilecektir.
• Oyun geliştirme karmaşıklığı, oyuncuların oyunu tamamlamak için ne kadar çaba sarf etmeleri gerektiğini ve ne kadar beceri gerektiğini belirlemeye yardımcı olur.
• Bu indirme dosyaları, oyun geliştirme karmaşıklığı analizi yaparken sizlere büyük bir kolaylık sağlayacaktır.
• Oyun geliştirme karmaşıklığı, oyunun hedef kitlesi, oynanış mekanikleri, grafikler, sesler ve diğer unsurları arasındaki etkileşimi ve ilişkileri analiz etmeyi gerektiren bir konudur.

• Bunlara ek olarak, her bir zorluk, doğru yönetilmezse, daha büyük sorunlara yol açabilir.
• Yapılan her inceleme, belirlenen ölçütler doğrultusunda farklı açılardan değerlendirilir.
• Staj yapmak istediği bir yerden olumlu yanıt alan öğrenci öncelikle staj yapacağı tarihleri netleştirmelidir.
• Tez araştırmasını veya tezin yazımını başlamasının ikinci döneminden itibaren her dönem öğrenciler bu dersi alır.
• Bu dersin amacı, öğrencilerin literatür taraması yaparak bilgi toplamasını ve topladığı bilgiyi raporlayarak seminer olarak sunabilmesini sağlamaktır.
• Derin öğrenme tabanlı metin içeriklerinden anlamsal çıkarım yapılması konusunda da Türkçe dili kullanarak çalışmalar sürdürmekteyiz.

• Son olarak, ticari sistemlerde bu konuda gelinen nokta ve very uzayları tartışılacaktır.
• Bu metodun amacı, oyunun içerdiği bileşenlerin karmaşıklığını anlamak, sorunları ortaya çıkarmak ve çözüm önerileri sunmaktır.
• Bazı kuruluşlar staja kabul etmeden önce öğrencinin staj zorunluluğu olduğunu ve sigortasının üniversite tarafından yapılacağını belirten bir yazı istemektedirler.
• C-) Bilgisayar mühendisliği bilgi ve becerilerini kullanarak mesleğinin etik ilkeleri doğrultusunda bilimsel ve teknolojik gelişmeleri takip edebilen ve geliştirebilen mühendisler yetiştirmek.
• Yazılı sınavı geçtiği ilan edildikten sonra, raporunu jüri üyelerine gönderir.
• Ayrıca, doğrudan 3B veri elde eden aktif algılama teknikleri (uçuş süresi kameralar, yapısal ışık, lazer tarayıcılar) de işlenir.

Bilgisayar Mühendisliği İngilizce (Akademik YayınlarAnkara Üniversitesi Erasmus Uygulama Yönergesi için tıklayınız.

Öğrenciler bu bilgileri uygulayacakları bir proje gerçekleştireceklerdir. Bilgisayar ve istatistik tekniklerinin veri işleme uyarlaması ve uygulanması. Kodlama hazırlığı, veri toplama (bilgisayarlı olan ve olmayan), eleme, özetleme, tablolama ve analiz, olasılık ve şans değişkenleri, istatistiksel tahminleme ve hipotez kontrolları, sayımla elde edilen verilerin analizi. Oyun Geliştirme Karmaşıklığı Metodu Analizi, oyun geliştiricilerine bu önemli süreçte rehberlik etmektedir.Geleneksel doğal dil işlemede göreve özel öznitelik mühendisliği ve dile özel çözümler yaygındı. Son zamanlarda birçok farklı doğal dil işleme görevinde derin öğrenme yaklaşımları ile çok yüksek başarım elde edilmiş ve çok dilli çözümler ortaya konmuştur. Bu ders doğal dil işlemeye uygulanan derin öğrenmede ileri araştırmaları kapsamaktadır. Ele alınacak konular arasında sözcük vektör gösterimleri, pencere tabanlı sinir ağları, yinelemeli sinir ağları, uzun ömürlü kısa-dönem bellek modelleri, özyinelemeli ağlar, evrişimsel sinir ağları, bellek bileşeni içeren çok yeni modeller bulunmaktadır. Geniş ölçekli bir doğal dil işleme problemi üzerinde özel bir yapay sinir ağı çözümünün gerçekleştirimi, eğitilmesi, test edilmesi ve görselleştirilmesini içeren bir dönem projesi verilecektir.Aynı zamanda 2024 Temmuz ayı itibarıyla Tübitak desteğiyle 12 ay süreyle ABD’de bulunan Kentucky Üniversitesi’nde misafir öğretim üyesi olarak sağlık alanında yapay zeka konusunda araştırmalarına devam etmektedir. Karşılıklı bağımlılığı, bağlantıyı ve karmaşıklığı gösteren bu oyun aracılığıyla katılımcılar, karmaşık bir sistemin temel yönlerini deneyimler veya doğrudan gözlemler. Karmaşık sistemlerin belirli bir tür sonuca yönelik olduğu ve tamamen rastgele olmadığı gerçeğini, seçimlerin  geriye dönük olarak kaydedilebileceğini ve anlaşılabileceğini ancak tekrarlanamayacağını gösteren bir oyun deneyimlenir. Bu da kime bağımlı olduğumuzu bildiğimiz ancak kimin bize bağımlı olduğunu bilmediğimiz bu sistemde karşılıklı bağımlılığı gösterme fırsatı verir. Daha sonra, bu sistemin parçaları etkileşime girdiğinde, parçaların sonraki davranışlarını değiştiren yeni bir şeyin (beklenmeyen bir hareket) ortaya çıktığını da vurgular. Bu dersin amacı, öğrencilerin literatür taraması yaparak bilgi toplamasını ve topladığı bilgiyi raporlayarak seminer olarak sunabilmesini sağlamaktır.

6Packs-Helix öğrenme deneyiminizi katman katman inşa etmeyi, var olan bilgilerinizin üstüne yeni katlar eklemeyi ve en önemlisi, bu yapıyı sağlam bir temel üzerine oturtmayı amaçlayan yeni nesil bir öğrenme deneyimi tasarım modelidir. Tasarladığımız 6 aşamalı eğitim tasarım modeli sadece bir eğitim tasarım metodu olamamakla birlikte bireyin öğrenme stillerini ve öğrenme döngüsünü kapsayan uçtan uca bir öğrenme sarmalıdır. Tıpkı Ariadne’nin Theseus’a labirentten çıkış yolunu bulmasında yardımcı olduğu gibi, bu eğitim modelimiz de yetişkin bireylerin öğrenme yolculuklarını yeniden inşa etmek için tasarlanmıştır. Veri güvenliği ile ilgili kavramlar ve uygulamalar, risk ve zayıflıkların analizi, politika oluşturma, kontrol ve koruma metotları, veritabanı güvenliği, kimlik denetleme teknolojileri, hukuk ve mahremiyet gibi konular ders kapsamında incelenecektir. Bilgi tanıtma yöntemleri, üretim sistemleri, yorum yöntemleri, belirsizlik ve ipucu kombinasyonları, uzman sistem mimarisi ve kontrolu, bilgi edinme, uzman sistem programlama dilleri, çeşitli durum analizleri. Bilgisayar muhendisliginin sosyal boyutunu ve modern dünyadaki yerini konumlandırmak.Bu durum bazen mezun olmak için derslerini tamamlayan ve en sona stajı kalan, okulu uzayan öğrenciler için söz konusu olmaktadır. (2) Aselsan ve TAI gibi, aday/stajyer mühendislik programları için üniversite ile protokol imzalamış olan yerlerde öğrenciler dönem sırasında kısmi-zamanlı olarak staj yapabilir ancak bu stajlar öğrencilerin zorunlu stajlarına sayılmaz. Bu ders derin yapay sinir ağları oluşturma ve eğitme yöntemlerini ele almaktadır. Ders içeriğinde derin yapay sinir ağlarının geçmişten günümüze gelişimi, temel çalışma prensipleri, konvolüsyonel sinir ağları ile görüntü sınıflandırma ve imgede nesne tespit ve tanıma konuları yer almaktadır. İlk adımda, analiz sürecinde kullanılan yöntem ve araçlar hakkında bilgi sağlanır.Veri iletişim ve bilgisayar ağlarının temelleri, OSI ve TCP/IP referans modellerinin tanımlanması ve karşılaştırılması, melez model, fiziksel katman, veri bağı katmanı, ağ katmanı, taşıma katmanı, uygulama katmanı. Staj değerlendirmeleri sonucunda her öğrenciye staj dersi için diğer dersler gibi harf notu verilecektir. Bu notun belirlenmesinde izlenilen yöntem için değerlendirme kriterlerini okuyunuz. Bilgi keşfi ve veri madenciliği, veri ambarcılığı, veri hazırlama ve veri madenciliği ilkelleri, kavram tanımlama, ilişki kuralları madenciliği, sınıflandırma ve tahminleme, küme analizi, web madenciliği, veri madenciliği uygulamaları. Yapay us yaklaşımları; yüksek düzenli mantık; tasarlama; uzman dizgeler; yapay us dizgelerin çevresi; yapay us dizgelerde esnek hesaplama; simgesel olmayan öğrenme; doğal dil işleme; akıllı aracı; çoklu aracı dizgesi; anlamsal örgü; robot bilimi. Hata modelleme, test, bilgisayar sistemlerindeki hata toleransı sağlayan çoklama yöntemleri, hata tespit etme, hatayı düzeltme, hata kapsamı, alandaki güncel araştırma konuları.

Bir dijital projeyi hayata geçirirken karşılaşılacak zorluklar, her adımda dikkatli planlama ve stratejik kararlar gerektirir. Bu süreçte karşılaşılan teknik ve tasarımsal detaylar, projenin başarısına doğrudan etki eder. Başarılı sonuçlara ulaşmak için, her aşamada sistemli bir yaklaşım izlemek büyük önem taşır.Ders içeriğinde paralel ve seri algoritmaların karmaşıklık analizlerinin öğretilmesi ve tasarım kuram ve modellerinin çalışılıp, kritik değerlendirmelerinin yapılabilir bir seviyeye öğrencilerin getirilmesi bulunmaktadır. Bu ders öğrencilere servis tasarımı ve mühendisliği konusunda bilgi ve uzmanlık kazandırmaktadır. Öğrenciler servis odaklı mimariler ile tasarımı çeviklik, uyumluluk ve maliyet-etkinlik olarak gerçekleştirmeyi öğrenecektir. Özellikle mikroservis tabanlı mimariler ve reaktif sitemler olay odaklı modelleme vurgulanacaktır.Katılımcılar, şeffaf asetat kağıdından bir piramit oluşturarak telefon veya tablet ekranından oynattıkları uygun hologram videolarıyla 3D görüntüler elde ederler. Telefonun ekranına yerleştirilen piramit, videonun yansımalarını kullanarak sanki içinde gerçek bir 3D nesne varmış gibi hareket eder. Veri gizliliği, bilim topluluğu ve endüstri için son derece önemli bir konudur. Bu ders, gizlilik kavramları ve terminolojisinin yanı sıra, mahremiyeti artıran teknolojilerin (PET) ve bazı uygulamalarının somut örneklerini verecektir.

Bilgisayar MühendisliğiTürkçe ve Yabancı Dil UygulamaBSM754-Sayısal Görüntü İşleme Uygulamaları

Doktora yeterlik sınavı, yazılı ve sözlü sınav olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Öğrenciler her iki sınavı da başarı ile tamamladıktan sonra doktora yeterlik sınavından başarılı sayılırlar. Giriş, Sistem kavramı, Sistem Modelleme, Monte Carlo tekniği, Sistem Girdi değişkenlerinin tanımlanması ve seçilmesi, şans sayıları türetimi ve incelenmesi, şans değişkenleri türetilmesi, ayrık sistem benzetimi, ayrık sistem benzetim yazılımları. Farklı durumlar ve koşullar altında ürün ya da hizmetlerin nasıl performans gösterdiğini görmek, genellikle sürecin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur. Bu bölümde, çeşitli örnek senaryolar aracılığıyla çeşitli senaryoların incelenmesi amaçlanmaktadır.Programların amacı, öncelikle bilimsel ve teknolojik gelişmeleri yakından takip edebilen, kendini bu gelişmelere hızlı adapte edebilen, yenilikçi ve yaratıcı düşünce sistematiği geliştirmiş mezunlar yetiştirmektir. Uzun vadede, mezunların, hem akademik alanda hem de iş hayatlarında karşılaşacakları sorunlara etkin çözüm üretme becerisi kazanmış olmaları hedeflenmektedir. Bu kapsamda, program içerikleri teorik derslerin yanında, yoğun proje bazlı uygulamaları kapsayacak şekilde planlanmıştır.Ayrıca, kullanılan araçlar ve yöntemlerin sürekli gözden geçirilmesi, değişen koşullara hızlı adaptasyon sağlayarak başarıyı pekiştirir. İyi yapılandırılmış bir yol haritası, karmaşık süreçlerde belirsizlikleri en aza indirir ve hedefe ulaşmayı kolaylaştırır. Her yeni projenin başlangıcında, çeşitli engellerle karşılaşmak kaçınılmazdır.

Bu yüzden staj süreci (tarihler, işlemler, değişiklik/iptal, vb.) ciddiye alınmalı ve belgeler konusunda dikkatli olunmalıdır. STAJ ÖNCESİNDE YAPILACAKLARStaj yapacak öğrenci öncelikle staj başvuruları için araştırmalara erken başlamalı, staj yapmak istediği kuruluşların duyurularını takip ederek ve/veya onlarla iletişime geçerek zamanında başvurularını yapmalıdır. 2012 VEYA DAHA ESKİ GİRİŞLİ ÖĞRENCİLER için zorunlu staj süresi farklıdır. Doğrudan Bilgisayar Mühendisliği Bölümü eğitim-öğretim ve araştırma-geliştirme faaliyetleri ile ilgilidir. Üniversitemiz bünyesinde öğrencilerin ve akademisyenlerinin katılabileceği pek çok seminer, teknik/sosyal gezi ve kültürel etkinlikler düzenlenmektedir. Bu etkinlerin bir bölümü Üniversitemizin Sağlık Kültür Spor Daire Başkanlığı Bünyesinde düzenlenmektedir.Bu aşamada takımların isteği doğrultusunda fikir kutusu tekniği de kullanılabilir. Sonrasında takımlara belirli bir sembolik bütçe verilerek malzeme marketinden ( marketimizde ihtiyaç duyulan kırtasiye malzemeleri olacak ) alışveriş yapmaları istenecek ve verilen süre içinde prototiplerini geliştirmelerini bekleyeceğiz. En son aşamada ise pazarlama ve reklam tekniği ile grup üyelerinden prototip sunumlarını yapmalarını bekleyeceğiz.Bu benzersiz e-kitap, oyun geliştirme sürecinde karşılaşılan zorlukları anlamak ve bunları etkin bir şekilde çözmek için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. 240 AKTS kredisinin 120 AKTS kredisi dersler ve seminerden, 120 AKTS kredisi de uzmanlık alan derslerinden oluşan tez çalışmasından oluşur. Öğrenciler danışman hocaları ile belirledikleri tez konusunda araştırma ve geliştirme faaliyetlerini yürütür. Bu kapsamda tezi ile ilgili alanyazın taraması yapar, araştırma sürecini planlar, veri toplar, analiz eder, yorumlar, sonuçlar çıkarır, bulguları düzenler ve çalışma tamamlandığında, elde edilen tüm bulguları bir tez raporu haline getirir. Dağıtılmış veritabanlarında veri işleme, geri dönüş, kurtarma ve zamanlama denetimi.

Hiperspektral Görüntülerin Sınıflandırılmasında Farklı Boyut İndirgeme Yöntemlerinin KarşılaştırılmasıTeori DersleriProgramlama Dilleri I

Bu şekilde izin alınabilecek gün sayısı sınırlıdır ve bu günleri telafi etmeniz gerekmektedir. Bu konuda lütfen Mühendislik Fakültesi Staj Yönergesinin ilgili kısımlarını okuyunuz. Staj yerinden staj tarihlerinin ve iş günü sayısının belirtildiği bir “Staj Yeri Kabul Belgesi” alınmalıdır. Bu staj yeri kabul belgesini diğer eklerle birlikte doldurduğunuz Staj Bilgi Formuna ekleyeceksiniz.Şimdi, Oyun Geliştirme Karmaşıklığı Metodu Analiziyle ilgili temel bilgilere bir göz atalım. Bu yöntem, oyun geliştirme sürecindeki zorlukları anlamak ve çözümlemek için kullanılan bir araçtır. Karmaşıklık, bir oyunun içerdiği bileşenlerin ve etkileşimlerin karmaşıklığına işaret eder. Bu analiz yöntemi, oyunun yapısını, işleyişini ve uygulanışını inceleyerek karmaşıklığı daha iyi anlamanıza yardımcı olur. Bu ders öğrencileri büyük ölçekli veride sık bulunan örüntüleri bulmayı amaçlayan, veri madenciliği alanının en erken bulunan ve en çok kullanılan işi olan örüntü keşfi (örüntü madenciliği veya sık örüntü madenciliği veya kural madenciliği) ile tanıştırır. Sık örüntüler market-sepet verisi analizi, yazılım hataları madenciliği, web tıklarının analizi, metin işleme, resim işleme gibi birçok alanda önemlidir.Oryantiring, harita yardımı ile yön bulmayı içeren, zamana karşı yapılan bir spordur. Okullarda ise hem farklı duyuları bir arada kullanmayı hem de odaklanmayı sağlamak için kullanılan etkileyici bir metottur. Bu atölyede oryantring metodu ile oluşturulmuş bir ders içeriği işlenecektir. Program 21 kredilik 7 ders, sözlü ve yazılı yeterlik sınavı, bir tez önerisi sunumu, Doktora Tezi Çalışması dersi (CENG 699) ve doktora tezinden oluşmaktadır. Öğrenciler, belirtilen bu gereksinimleri en az 3.00 diploma notu ile birlikte en geç 12 dönem içerisinde başarı ile tamamladıkları zaman doktora derecesine sahip olurlar. İşletim sistemleri, süreç senkkronizasyonu, dağıtık sistemler iletişimi, dağıtık sistemlerde senkronizasyon, dağıtık algoritmalar, dağıtık sistemlerde statik ve dinamik iş dağıtımı, grup iletişimi, hata toleransı, dağıtık gerçek-zamanlı sistemler.

Yapılan her inceleme, belirlenen ölçütler doğrultusunda farklı açılardan değerlendirilir. Bu bölümde, süreçlerin nasıl daha verimli ve etkin bir şekilde yönetilebileceğine dair temel prensipler üzerinde durulmaktadır. Karmaşık yapıların daha anlaşılır hale getirilmesi ve karşılaşılan zorlukların üstesinden gelinmesi için izlenebilecek stratejiler ele alınacaktır.Bu alanda ortaya çıkan araştırmalar, bunun zor bir problem olduğunu ve tüm sorunlara tek bir çözüm olmadığını ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, son çalışmalar katmanlı uzay öğrenme tekniklerinin hiperspektral görüntülerin ön işlemesinde çok önemli bir çözüm olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada, en güncel katmanlı uzay yerleştirme yöntemlerinin hiperspektral veriler üzerindeki performansı karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Her bir yöntemin bu alanda en çok kullanılan iki farklı veri seti kullanılarak boyut indirgeme uygulaması gerçekleştirilmiş ve en yakın komşu (1NN) sınıflandırması ile performansı doğrulanmıştır.Bu yöntem, oyunun teknik yapısını, grafik tasarımını, ses efektlerini, kullanıcı arayüzünü, oyun mekaniğini ve diğer bileşenlerini analiz ederek, karmaşıklık seviyelerini belirler. Bu sayede, geliştiriciler sorunların neden kaynaklandığını daha iyi anlayabilir ve daha etkili çözümler üretebilirler. Oyun geliştirme karmaşıklığı, oyunun benzersiz ve akılda kalıcı bir deneyim sunmasını sağlar. Bu karmaşıklık, oyun geliştiricilerin oyunun yapısını ve içeriğini dikkatlice planlamalarını gerektirir. Oyun geliştirme karmaşıklığı, oyun içindeki düşmanların ve karakterlerin hareketleri, oyun dünyasının fiziksel yasaları, bulmacaların ve görevlerin zorluğu gibi unsurları içerir.