Dersler hakkında detaylı bilgi almak için aşağıdaki bağlantıları kullanabilir veya fakülte ile iletişime geçebilirsiniz.
| Ders Adı | Kredi | Ders | Tut. | ECTS | |
|---|---|---|---|---|---|
| ITEC500 |
Yüksek Lisans Tezi Yüksek lisans tezinde, Bilgi Teknolojileri alanında en azından bir yöntemin sınanması veya inceleme niteliği taşıyan özgün bir çalışma yapılması hedeflenmektedir. |
- | - | - | - |
| ITEC513 |
İleri Seviye Yazılım Tasarımı ve Geliştirme Bu ders yazılım tasarım ve geliştirme alanında pratik uygulamaları ve araştırma konularını, proje yönetimi, değişiklik kontrolü, yazılım test etme gibi konuları içermektedir. Ayrıca öğrenciler yazılım tasarım ve geliştirme alanında aktif konularda araştırma yapıp sunum ve makale formatında rapor hazırlamalıdır. |
3 | 3 | - | - |
| ITEC514 |
Bilgi Teknolojilerinde Araştırma Metotlan ve Etik Dersin amacı bilgi teknolojileri alanında yapılacak olan araştırmanın safhalarını irdelemektir. Araştırma yaparken, problemin oluşturulması, literatür taramasının nasıl yapılacağı, teorinin nasıl oluşturulacağı, nitel ve nicel araştırma metotlarının nasıl uygulanacağı, araştırma sonuçlarının nasıl kaleme alınacağı, yardımcı yazarlık ve etik konuları dersin içeriğini oluşturan başlıca konulardır. |
3 | 3 | - | - |
| ITEC561 |
Makine Öğrenmesi Bu dersin amacı yapay öğrenme alanında hem teorik hem de pratik uygulamaları işlemektir. Ders Gözetimli Öğrenme, Karar Ağaçları, Bayesçi Karar Kuramı, Çekirdek Makineleri, Markov Modelleri, Pekiştirmeli Öğrenme, Çok Katmanlı Algilayıcılar gibi konuları içerir. Ayrıca yapay öğrenme algoritmalarını değişik alanlara uygulanması da tartışılacak. |
3 | 3 | - | - |
| ITEC563 |
Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Bu ders, yapay sinir ağları ve derin öğrenmenin temel prensiplerine ve pratik uygulamalarına kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Tek katmanlı, çok katmanlı, sığ ve derin ağlar dahil olmak üzere temel sinir ağı mimarileri, yapıları, işlevleri ve öğrenme kuralları üzerinde durularak incelenecektir. Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) gibi ileri teknikler, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Kapılı Tekrarlayan Birim (GRU) gibi spesifik mimariler de dahil olmak üzere derinlemesine keşfedilecektir. Ders ayrıca, diziden-diziye (sequence-to-sequence) görevler için hayati önem taşıyan Kodlayıcı-Kod Çözücü (Encoder-Decoder) mimarisi ve Dikkat (Attention) mekanizması gibi gelişmiş çerçeveleri de kapsayacaktır. Ayrıntılı örnekler ve problem çözme alıştırmaları aracılığıyla hem teorik bilgiler hem de uygulamalı deneyim sağlanacaktır. Dersin sonunda öğrenciler, bu yöntemleri gerçek dünya zorluklarına uygulamak için gerekli becerilerle donatılmış olacak ve çeşitli sektörler için makine öğrenimi çözümleri geliştirebileceklerdir. |
3 | 3 | - | - |
| REQ1 | Seçmeli Ders | 3 | 3 | - | - |
| REQ2 | Seçmeli Ders | 3 | 3 | - | - |
| REQ3 | Seçmeli Ders | 3 | 3 | - | - |
| ITEC598 |
Seminer Seminer dersinin amacı öğrencinin ilgi duyduğu tercihen tez çalışmasıyla ilintili bir konuda bir araştırma yapma ve araştırma sonuçlarını yazılı ve sözlü anlatabilme becerilerini geliştirmesidir. Seminer dersi uygulamasında öğrenci tez danışmanı/ders koordinatörü ile birlikte belirleyeceği bir konuda bilimsel araştırma teknikleri ile araştırma ve yayın etiği konularını dikkate alarak literatür taraması yapar, yazılı bir rapor hazırlar ve sözlü bir sunum yapar. |
- | - | - | - |