Müfredata Git

ANTALYA BİLİM ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
ELEKTRİK ve BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ TEZLİ İNGİLİZCE YÜKSEK LİSANS PROGRAMI DERS BİLGİ PAKETİ

1.Programın Dili 

Eğitim dili İngilizce'dir.

 

2.Programın Süresi (Yıl)

Tezli yüksek lisans programının süresi bilimsel hazırlıkta geçen süre hariç, kayıt olduğu programa ilişkin derslerin verildiği dönemden başlamak üzere, her dönem için kayıt yaptırıp yaptırmadığına bakılmaksızın dört yarıyıldır.

 

3.Programın Azami Süresi (Yıl)

Program en çok altı yarıyılda tamamlanır.

 

4.Bölüm Başkanı

Dr. Öğr. Üy. Serdar OKUYUCU

 

5. Tarihçe

Antalya Bilim Üniversitesi Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı, 25 Aralık 2019 tarihinde eğitim-öğretim faaliyetlerine başlamıştır. Kuruluşundan bu yana, bilimsel araştırmalara ve uygulamalı eğitime odaklanarak birçok başarılı projeye imza atan program, disiplinler arası çalışmaları teşvik etmektedir. Bugüne kadar 50 mezun vermiş olan program, öğrencilerine yenilikçi ve teknolojik bilgi birikimi sunarak sektörde ve akademide fark yaratan uzmanlar yetiştirmeye devam etmektedir.

 

6.Kazanılan Derece

 Tezli Yüksek Lisans

 

7.Kabul ve Kayıt Koşulları

 Programa başvuracak adaylar, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği veya ilgili bir lisans programından mezun olmalıdır.

 

KABUL SIRALAMASI: ALES (%50) + GNO (%30) + Mülakat (%20)

                                                          

Yabancı Öğrenciler

Programa başvuracak adaylar, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Telekomünikasyon Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği veya ilgili bir lisans programından mezun olmalıdır.

 

KABUL SIRALAMASI:  GNO (%50) + Mülakat (%50)

 

8. Önceki Öğrenmenin Tanınması Hakkında Kurallar

•  Üniversite içindeki başka anabilim/anasanat dalında veya başka bir yükseköğretim kurumunun lisansüstü programında en az bir yarıyılı tamamlamış olan başarılı öğrenci, ABÜ lisansüstü programlarına yatay geçiş yoluyla kabul edilebilir.
• Yatay geçiş kontenjanları ilgili döneme ait toplam kontenjanın %30’unu aşmayacak şekilde EYK tarafından belirlenir.
• Enstitü’de yürütülmekte olan bir lisansüstü programda veya diğer bir yükseköğretim kurumundaki bir lisansüstü programda en az bir yarıyıl ders alan ve o zamana kadar aldığı derslerin tümünden başarılı olan öğrenci gerekli belgelerle yarıyıl başlangıcında, ders kayıt ve yenileme dönemi sonuna kadar enstitüye dilekçe ile başvurması durumunda, enstitü anabilim/anasanat dalının yazılı görüşü alınarak, enstitü yönetim kurulu kararıyla enstitüde yürütülen bir lisansüstü programa yatay geçiş yolu ile kabul edilebilir.
• Yatay geçiş başvurusunda bulunan öğrenciden, öğrencilik hakkı kazandığı dönemde aranan lisansüstü öğrenci kabul şartları aranır.
• Eşdeğerliği Yükseköğretim Kurumu tarafından tanınan yurt dışındaki bir Yükseköğretim Kurumunun lisansüstü programında en az bir yarıyıl tamamlamış olan öğrenci, bir lisansüstü programa yatay geçiş için başvuru yapabilir.
• Lisans ve/veya yüksek lisans derecesini, yatay geçiş yaptıkları tezli yüksek lisans veya doktora programından farklı alanda almış olan öğrencilere ilgili enstitü anabilim/anasanat dalı kararı ile Bilimsel hazırlık programı uygulanabilir. Bilimsel hazırlıkta geçen süre normal eğitim ve öğretim süresine dâhil edilmez.
• Öğrencinin kabul edildiği programdaki derslerden hangilerini alacağı ve lisansüstü programa hangi aşamadan itibaren devam edeceği, enstitü anabilim/anasanat dalı görüşü alınarak enstitü yönetim kurulunca belirlenir.
• Yatay geçişi kabul edilen öğrenciye, geldiği programda ders yükümlülüğünü tamamlamış olsa dahi yeni dersler verilebilir.
• Yatay geçişi kabul edilen öğrenciye lisansüstü eğitimi için verilecek süre ile öğrencinin önceki programda geçirdiği sürenin toplamı, Üniversitenin Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliğinde belirtilen azami süreden fazla olamaz.

9.Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme

 Sınav ve başarı değerlendirme esasları "Antalya Bi̇li̇m Üni̇versi̇tesi̇ Sinav Ve Başari Değerlendi̇rme Yönergesi̇" baz alınarak yürütülür.

 

10.Mezuniyet Koşulları

• Tezli yüksek lisans programı, 60 AKTS kredisinden az olmamak koşuluyla seminer dersi dâhil en az sekiz ders ve tez çalışması olmak üzere toplam 120 AKTS kredisinden oluşur.
• Tezli yüksek lisans programının süresi bilimsel hazırlıkta geçen süre hariç, kayıt olduğu programa ilişkin derslerin verildiği dönemden başlamak üzere, her dönem için kayıt yaptırıp yaptırmadığına bakılmaksızın dört yarıyıl olup, program en çok altı yarıyılda tamamlanır.
• Tezli yüksek lisans programlarında, yüksek lisanstan mezuniyet için ağırlıklı genel not ortalamasının 4.00 üzerinden en az 2.50 olması, seminer dersi ve tez çalışmasının başarıyla tamamlanması gerekir.
• Tezli yüksek lisans programını tamamlama süresi dört yarıyıldır. Ancak en erken üçüncü yarıyılın sonunda mezuniyet için tüm koşulları yerine getiren öğrenciler tez savunmasına alınabilir. Bu öğrencilere başarılı olmaları durumunda yüksek lisans diploması verilir

 

11.Çift Ana Dal

 Bulunmamaktadır.

 

12.Yan Dal

 Bulunmamaktadır.

 

13.Mezun İstihdam Olanakları

Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği yüksek lisans programından mezun olan öğrenciler, ileri düzey bilgi ve uzmanlık gerektiren birçok sektörde geniş kariyer olanaklarına sahiptir. Program, öğrencilere alanlarında derinlemesine teknik bilgi ve analitik düşünme becerileri kazandırmayı hedeflerken, yenilikçi projeler geliştirme ve mühendislik sorunlarına yaratıcı çözümler üretme yetkinliklerini de artırır.

Yüksek lisans mezunları; mühendislik uygulamaları, Ar-Ge çalışmaları, akademik kariyer ve proje yönetimi gibi çeşitli alanlarda lider pozisyonlarda yer alabilmektedir. Bunun yanı sıra, multidisipliner bir yaklaşımla sunulan program içeriği, mezunların uluslararası platformlarda da rekabet edebilecek bilgi ve becerilere sahip olmalarını sağlar.

Program, mezunların hem kamu sektöründe hem de özel sektörde teknik uzman, danışman veya yönetici olarak görev almasına olanak tanır. Ayrıca, doktora çalışmalarına devam etmek isteyen mezunlar için sağlam bir akademik temel oluşturarak, bilimsel araştırma ve inovasyon projelerinde aktif rol almalarına imkan sunar.

Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği yüksek lisans programı, mezunlarını teknoloji ve mühendislik dünyasında etkili bir şekilde yer alacak, geleceği şekillendirecek çözümler üretecek ve toplumun sürdürülebilir kalkınmasına katkıda bulunacak bireyler olarak yetiştirmektedir.

14. Üst Derece Programlara Geçiş

 Bulunmamaktadır.

 

15. Program Yeterlilikleri (Çıktıları)

•  Analitik Düşünme ve Problem Çözme: Elektrik ve bilgisayar mühendisliği alanındaki karmaşık problemleri tanımlama, matematiksel ve simülasyon tekniklerini kullanarak analiz etmek ve etkili çözümler geliştirme yeteneğine sahip olmak.
• Araştırma ve Yenilikçilik: Yeni mühendislik çözümleri ve teknolojiler geliştirmek amacıyla bağımsız araştırma yapma becerisi kazanmak ve mevcut bilgi birikimine katkıda bulunmak.
• Teknik İletişim ve İşbirliği: Mühendislik projelerini ve araştırmalarını yazılı ve sözlü şekilde açıkça ifade edebilme yeteneğine sahip olmak, multidisipliner ekiplerde etkili bir şekilde çalışabilmek.
• Sistem Tasarımı ve Entegrasyonu: Elektrik ve bilgisayar sistemlerinin tasarımı, entegrasyonu ve optimizasyonu konularında kapsamlı bilgi sahibi olmak ve pratik uygulamalar geliştirebilmek. Mühendislik projelerinde prototip geliştirme, test etme ve sonuçları değerlendirme süreçlerini etkin bir şekilde yürütebilmek.
• Etik ve Sosyal Sorumluluk: Mühendislik uygulamalarında etik karar verme süreçlerini anlayarak, toplumsal ve çevresel etkileri göz önünde bulundurarak hareket etme bilinci kazanmak.
• Gelişen Teknolojilere Uyum Sağlama: Yapay zeka gibi yaygın etkiye sahip yeni teknolojilere dair bilgi sahibi olmak ve bu teknolojileri mühendislik projelerinde etkili bir şekilde uygulama yeteneğine sahip olmak.

 

16. Program Yeterlilikleri - TYÇÇ Matrisi

  

Temel Alan			Program Yeterlilikleri												Ulusal Yeterlilik
			1		2		3		4		5		6
Bilgi		1													1	Bilgi
		2													2
		3
		4
Beceriler		1													1	Beceriler
		2													2
		3													3
		4
Yetkinlikler	Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği	1													1	Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği	Yetkinlikler
		2													2
		3													3
		4
		5
		6
	Öğrenme Yetkinliği	1													1	Öğrenme Yetkinliği
		2
		3
		4
	İletişim ve Sosyal Yetkinlik	1													1	İletişim ve Sosyal Yetkinlik
		2													2
		3													3
		4													4
		5
		6
		7
		8
	Alana Özgü Yetkinlik	1													1	Alana Özgü Yetkinlik
		2													2
		3													3
		4
Form No: ÜY-FR-1102 Yayın Tarihi:07.10.2024 Değ. No: 0 Değ. Tarihi: -

 

17. Alan-Program Yeterlilik İlişkileri

   

Temel Alan Yeterlilikleri			Program Yeterlilikleri
			Analitik Düşünme ve Problem Çözme: Elektrik ve bilgisayar mühendisliği alanındaki karmaşık problemleri tanımlama, matematiksel ve simülasyon tekniklerini kullanarak analiz etmek ve etkili çözümler geliştirme yeteneğine sahip olmak.	Araştırma ve Yenilikçilik: Yeni mühendislik çözümleri ve teknolojiler geliştirmek amacıyla bağımsız araştırma yapma becerisi kazanmak ve mevcut bilgi birikimine katkıda bulunmak.	Teknik İletişim ve İşbirliği: Mühendislik projelerini ve araştırmalarını yazılı ve sözlü şekilde açıkça ifade edebilme yeteneğine sahip olmak, multidisipliner ekiplerde etkili bir şekilde çalışabilmek.	Sistem Tasarımı ve Entegrasyonu: Elektrik ve bilgisayar sistemlerinin tasarımı, entegrasyonu ve optimizasyonu konularında kapsamlı bilgi sahibi olmak ve pratik uygulamalar geliştirebilmek. Mühendislik projelerinde prototip geliştirme, test etme ve sonuçları değerlendirme süreçlerini etkin bir şekilde yürütebilmek.	Etik ve Sosyal Sorumluluk: Mühendislik uygulamalarında etik karar verme süreçlerini anlayarak, toplumsal ve çevresel etkileri göz önünde bulundurarak hareket etme bilinci kazanmak.	Gelişen Teknolojilere Uyum Sağlama: Yapay zeka gibi yaygın etkiye sahip yeni teknolojilere dair bilgi sahibi olmak ve bu teknolojileri mühendislik projelerinde etkili bir şekilde uygulama yeteneğine sahip olmak
Bilgi		1-Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.	✓	✓
		2-Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.	✓	✓		✓		✓
		3-Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.	✓	✓	✓
		4-Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.		✓				✓
Beceriler		1-Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.	✓	✓	✓
		2-Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.	✓	✓		✓		✓
		3-Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.		✓				✓
		4-Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.	✓	✓
Yetkinlikler	Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği	1-Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.			✓
		2-Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.	✓	✓
		3-Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.	✓	✓	✓
		4-Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.	✓	✓		✓		✓
		5-Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.		✓				✓
		6-Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.	✓	✓		✓
	Öğrenme Yetkinliği	1-Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.		✓				✓
		2-Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygulama; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.	✓	✓	✓
		3-Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.		✓		✓		✓
		4-Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.		✓				✓
	İletişim ve Sosyal Yetkinlik	1-Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.			✓
		2-Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.			✓
		3-Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler.					✓
		4-Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.	✓	✓
		5-Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.	✓	✓	✓
		6-Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.	✓	✓		✓		✓
		7-Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur.				✓		✓
		8-Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.				✓
	Alana Özgü Yetkinlik	1-Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.					✓
		2-Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.	✓	✓	✓
		3-Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.	✓
		4-Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.			✓
Form No: ÜY-FR-1102 Yayın Tarihi:07.10.2024 Değ. No: 0 Değ. Tarihi: -

 

18.Ders Program Yeterlilikleri İlişkisi

   

		Program Yeterlilikleri
Ders Kodu	Ders Adı	Analitik Düşünme ve Problem Çözme: Elektrik ve bilgisayar mühendisliği alanındaki karmaşık problemleri tanımlama, matematiksel ve simülasyon tekniklerini kullanarak analiz etmek ve etkili çözümler geliştirme yeteneğine sahip olmak.	Araştırma ve Yenilikçilik: Yeni mühendislik çözümleri ve teknolojiler geliştirmek amacıyla bağımsız araştırma yapma becerisi kazanmak ve mevcut bilgi birikimine katkıda bulunmak.	Teknik İletişim ve İşbirliği:  Mühendislik projelerini ve araştırmalarını yazılı ve sözlü şekilde açıkça ifade edebilme yeteneğine sahip olmak, multidisipliner ekiplerde etkili bir şekilde çalışabilmek.	Sistem Tasarımı ve Entegrasyonu: Elektrik ve bilgisayar sistemlerinin tasarımı, entegrasyonu ve optimizasyonu konularında kapsamlı bilgi sahibi olmak ve pratik uygulamalar geliştirebilmek. Mühendislik projelerinde prototip geliştirme, test etme ve sonuçları değerlendirme süreçlerini etkin bir şekilde yürütebilmek.	Etik ve Sosyal Sorumluluk: Mühendislik uygulamalarında etik karar verme süreçlerini anlayarak, toplumsal ve çevresel etkileri göz önünde bulundurarak hareket etme bilinci kazanmak.	Gelişen Teknolojilere Uyum Sağlama: Yapay zeka gibi yaygın etkiye sahip yeni teknolojilere dair bilgi sahibi olmak ve bu teknolojileri mühendislik projelerinde etkili bir şekilde uygulama yeteneğine sahip olmak
1. Yarıyıl
LUE 701	Scientific Research Techniques and Ethics	3	2	1	2	3	2
ECAE 7XX	Elective Course
ECAE 7XX	Elective Course
ECAE 7XX	Elective Course
ECAE 7XX	Elective Course
2. Yarıyıl
ECE 700	Seminar	1	2	3	1	1	2
ECAE 7XX	Elective Course
ECAE 7XX	Elective Course
3. Yarıyıl
ECE 791	Master's Thesis 1	3	3	3	3	3	3
4. yarıyıl
ECE 792	Master's Thesis 2	3	3	3	3	3	3
ECAE 7XX Seçmeli Ders Havuzu
ECE 702	Micro/Nano Fabrication Technologies	2	2	2	3	1	2
ECE 709	Advanced Control Systems	3	2	1	3	1	2
ECE 711	Advanced Power Electronics and Applications	2	2	1	3	2	2
ECE 712	Photonic Materials and Devices	2	2	2	3	1	3
ECE 715	Principles and Application of Nanotechnology	3	3	1	3	2	3
ECE 731	Digital Image Processing	2	3	1	2	1	2
ECE 732	Biometrics	3	2	1	2	2	2
ECE 737	Advanced Database Systems	2	2	1	1	3	3
ECE 747	Advanced Machine Learning	3	3	2	2	3	3
ECE 748	Convolutional Neural Networks for Visual Recognition	3	2	2	2	2	2
ECE 749	Advanced Data Science	2	2	1	2	3	2
ECE 751	Introduction to Computational Biology	3	2	2	2	2	2
ECE 752	Advanced Artificial Intelligence	3	3	1	2	3	3
ECE 759	Cloud Computing	2	2	2	2	3	2
ECE 761	Advanced Computer Networks	2	3	1	3	1	2
ECE 773	Wireless Communications	2	2	2	2	2	2
ECE 774	Advanced 5G and Beyond Technologies	2	3	1	3	1	2
ECE 776	Advanced Dijital Communications	2	3	1	3	1	2
ECE 778	Wireless Security	3	2	2	3	2	2
ECE 782	Web Mining	2	2	2	2	3	3
ECE 786	Graph Theory and Algorithms	3	2	1	2	1	2
LUE 703	Engineering Mathematics	3	1	1	2	1	2
ECE 748	Convolutional Neural Networks for Visual Recognition	2	2	2	3	2	3
ECE 749	Advanced Data Science	2	3	2	2	3	2
ECE 751	Introduction to Computational Biology	2	3	2	2	2	2
DS 701	Introduction to Data Science	2	2	1	2	3	2
DS 702	Applied Statistics for Data Science	2	2	2	1	3	2
DS 703	Machine Learning	3	2	2	2	3	3
DS 704	Exploratory Data Analysis and Visualization	3	2	1	2	1	2
DS 705	Deep Learning	3	3	1	2	3	3
DS 706	Machine Learning for Natural Language Processing	2	2	1	2	3	3
DS 707	Fairness, Transparency and Privacy  in Artificial Intelligence	2	2	2	2	2	3
DS 708	Network Science	3	2	1	2	1	2
DS 709	Optimization	3	2	2	2	2	2
DS 711	Fundamental Algorithms	2	1	1	2	1	1
DS 712	Business Analytics	3	2	3	2	3	2
DS 713	Big Data Engineering	2	2	1	2	3	2
MSCS 711	Computer Security	3	2	2	2	2	2
MSCS 712	Network Security	2	3	2	2	2	2
MSCS 713	Cryptology	2	3	2	3	2	2
MSCS 714	Data Privacy Seminar	2	2	2	3	2	2
MSCS 715	Coding Theory	2	2	2	3	2	2
MSCS 716	Ethical Hacking	2	2	2	2	3	2

 

19.Müfredat

 

Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği (Tezli-İngilizce)
Semester -1
Code	Course	Academic	Practical	Credit	ECTS
LUE 701	Scientific Research Techniques and Ethics	4	0	4	6
ECAE 7XX	Elective Course	3	0	3	6
ECAE 7XX	Elective Course	3	0	3	6
ECAE 7XX	Elective Course	3	0	3	6
ECAE 7XX	Elective Course	3	0	3	6
TOPLAM				16	30
Semester - 2
Code	Course	Academic	Practical	Credit	ECTS
ECE 700	Seminar	0	2	1	18
ECAE 7XX	Elective Course	3	0	3	6
ECAE 7XX	Elective Course	3	0	3	6
TOPLAM				7	30
Semester - 3
Code	Course	Academic	Practical	Credit	ECTS
ECE 791	Master's Thesis 1	0	0	0	30
TOPLAM				0	30
Semester - 4
Code	Course	Academic	Practical	Credit	ECTS
ECE 792	Master's Thesis 2	0	0	0	30
TOPLAM				0	30
ECAE 7XX ELECTIVE POOL
Code	Course	Academic	Practical	Credit	ECTS
ECE 702	Micro/Nano Fabrication Technologies	3	0	3	6
ECE 709	Advanced Control Systems	3	0	3	6
ECE 711	Advanced Power Electronics and Applications	3	0	3	6
ECE 712	Photonic Materials and Devices	3	0	3	6
ECE 715	Principles and Application of Nanotechnology	3	0	3	6
ECE 731	Digital Image Processing	3	0	3	6
ECE 732	Biometrics	3	0	3	6
ECE 737	Advanced Database Systems	3	0	3	6
ECE 747	Advanced Machine Learning	3	0	3	6
ECE 748	Convolutional Neural Networks for Visual Recognition	3	0	3	6
ECE 749	Advanced Data Science	3	0	3	6
ECE 751	Introduction to Computational Biology	3	0	3	6
ECE 752	Advanced Artificial Intelligence	3	0	3	6
ECE 759	Cloud Computing	3	0	3	6
ECE 761	Advanced Computer Networks	3	0	3	6
ECE 773	Wireless Communications	3	0	3	6
ECE 774	Advanced 5G and Beyond Technologies	3	0	3	6
ECE 776	Advanced Dijital Communications	3	0	3	6
ECE 778	Wireless Security	3	0	3	6
ECE 782	Web Mining	3	0	3	6
ECE 786	Graph Theory and Algorithms	3	0	3	6
LUE 703	Engineering Mathematics	3	0	3	6
ECE 748	Convolutional Neural Networks for Visual Recognition	3	0	3	6
ECE 749	Advanced Data Science	3	0	3	6
ECE 751	Introduction to Computational Biology	3	0	3	6
DS 701	Introduction to Data Science	3	0	3	6
DS 702	Applied Statistics for Data Science	3	0	3	6
DS 703	Machine Learning	3	0	3	6
DS 704	Exploratory Data Analysis and Visualization	3	0	3	6
DS 705	Deep Learning	3	0	3	6
DS 706	Machine Learning for Natural Language Processing	3	0	3	6
DS 707	Fairness, Transparency and Privacy  in Artificial Intelligence	3	0	3	6
DS 708	Network Science	3	0	3	6
DS 709	Optimization	3	0	3	6
DS 711	Fundamental Algorithms	3	0	3	6
DS 712	Business Analytics	3	0	3	6
DS 713	Big Data Engineering	3	0	3	6
MSCS 711	Computer Security	3	0	3	6
MSCS 712	Network Security	3	0	3	6
MSCS 713	Cryptology	3	0	3	6
MSCS 714	Data Privacy Seminar	3	0	3	6
MSCS 715	Coding Theory	3	0	3	6
MSCS 716	Ethical Hacking	3	0	3	6

 

20.  Ders İçerikleri

Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı

Ders İçerikleri

 

LUE 701 Bilimsel Araştırma Teknikleri ve Etik

Bu ders, bilimsel araştırma yöntemleri ve etik kurallara odaklanır. Öğrencilere, araştırma tasarımı, veri toplama ve analiz teknikleri, literatür taraması, hipotez geliştirme ve sonuçların sunulması konularında bilgi verir. Ayrıca, akademik dürüstlük, intihal ve etik kuralların önemi vurgulanır.

ECE 700              Seminer

Bu ders, bilimsel araştırma yöntemleri ve etik kurallara odaklanır. Öğrencilere, araştırma tasarımı, veri toplama ve analiz teknikleri, literatür taraması, hipotez geliştirme ve sonuçların sunulması konularında bilgi verir. Ayrıca, akademik dürüstlük, intihal ve etik kuralların önemi vurgulanır.

ECE 791 Yüksek Lisans Tezi 1

Bu dersler, öğrencilerin bağımsız araştırma yürütmelerine olanak tanır. İlk aşamada tez önerisi geliştirilir ve literatür taraması yapılır. İkinci aşamada ise deneysel çalışma, analiz ve sonuçların raporlanması gerçekleştirilir.

ECE 792 Yüksek Lisans Tezi 2

Bu dersler, öğrencilerin bağımsız araştırma yürütmelerine olanak tanır. İlk aşamada tez önerisi geliştirilir ve literatür taraması yapılır. İkinci aşamada ise deneysel çalışma, analiz ve sonuçların raporlanması gerçekleştirilir.

ECE 702 Mikro/Nano Üretim Teknolojileri

Bu ders, mikro ve nano ölçekli cihazların üretim süreçlerini kapsar. Litografi, ince film kaplama, aşındırma teknikleri ve temiz oda uygulamaları gibi konular ele alınır.

ECE 709              Gelişmiş Kontrol Sistemleri

Bu ders, ileri kontrol sistemleri teorisi ve uygulamalarını inceler. Modern kontrol tasarımı, durum uzayı analizi ve doğrusal olmayan sistemler gibi konular işlenir.

ECE 711              Gelişmiş Güç Elektroniği ve Uygulamaları

Ders, ileri güç elektroniği devreleri ve bunların enerji sistemlerindeki uygulamalarına odaklanır. İnverterler, dönüştürücüler ve yenilenebilir enerji entegrasyonu gibi konular ele alınır.

ECE 712 Fotonik Malzemeler ve Aygıtlar

Fotoniğin temel prensipleri ve bu alandaki malzemeler, cihazlar ile uygulamaları dersin kapsamını oluşturur. Lazerler, optik fiberler ve fotonik kristaller ele alınır.

ECE 715              Nanoteknolojinin Prensipleri ve Uygulamaları

Nanoteknolojinin prensipleri, üretim teknikleri ve çeşitli endüstriyel uygulamaları bu dersin ana konularıdır. Malzeme bilimi ve nano ölçekli cihazlar incelenir.

ECE 731 Dijital Görüntü İşleme

Ders, dijital görüntülerin işlenmesi, iyileştirilmesi ve analizi üzerine odaklanır. Filtreleme, segmentasyon ve özellik çıkarma gibi teknikler işlenir.

ECE 732 Biyometrik

Bu ders, biyometrik sistemlerin tasarımı ve uygulamalarını kapsar. Parmak izi, yüz tanıma, iris tarama ve diğer biyometrik teknolojiler ele alınır.

ECE 737 Gelişmiş Veritabanı Sistemleri

İleri veritabanı sistemlerinin teorik temelleri ve uygulamaları bu dersin içeriğini oluşturur. Büyük veri, dağıtık veritabanları ve NoSQL teknolojileri incelenir.

ECE 747              Gelişmiş Makine Öğrenimi

Makine öğrenmesinin ileri düzey algoritmaları ve uygulamalarını ele alan ders, derin öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenme konularını kapsar.

ECE 748 Görsel Tanıma İçin Evrişimsel Sinir Ağları

Bu ders, konvolüsyonel sinir ağlarının (CNN) görsel tanıma görevlerindeki kullanımlarına odaklanır. Görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve segmentasyon gibi uygulamalar işlenir

ECE 749 Gelişmiş Veri Bilimi

Veri biliminin ileri düzey teorik ve uygulamalı konularını kapsar. Büyük veri analitiği, veri görselleştirme ve tahmine dayalı modelleme konuları işlenir.

ECE 751 Hesaplamalı Biyolojiye Giriş

Bu ders, biyoinformatik ve hesaplamalı biyolojiye giriş sağlar. Genom analizi, protein yapı tahmini ve biyolojik veri işleme gibi konular ele alınır.

ECE 752 Gelişmiş Yapay Zeka

Ders, yapay zekanın ileri düzey teorilerini ve algoritmalarını kapsar. Bilgi temsili, çıkarım mekanizmaları ve doğal dil işleme gibi konular işlenir.

ECE 759 Bulut Bilişim

Bulut bilişim mimarileri, platformlar ve servis modelleri üzerine odaklanan ders, veri merkezi yönetimi ve bulut güvenliği gibi konuları içerir.

ECE 761 Gelişmiş Bilgisayar Ağları

Bu ders, bilgisayar ağlarının ileri düzey tasarım ve analizini kapsar. Yönlendirme protokolleri, ağ güvenliği ve performans analizi işlenir.

ECE 773              Kablosuz İletişim

Kablosuz iletişim sistemlerinin teorisi ve uygulamaları bu dersin ana konusudur. Modülasyon teknikleri, hücresel sistemler ve spektrum yönetimi ele alınır.

ECE 774              Gelişmiş 5G ve Ötesi Teknolojiler

5G ve ötesi kablosuz teknolojiler, ağ mimarileri, uygulamalar ve performans analizleri bu dersin içeriğini oluşturur.

ECE 776 Gelişmiş Dijital İletişim

Sayısal haberleşmenin ileri düzey prensipleri ve teknikleri bu derste ele alınır. Kanal kodlama, hata düzeltme ve modülasyon yöntemleri incelenir.

ECE 778 Kablosuz Güvenlik

Kablosuz iletişimde güvenlik protokolleri, şifreleme teknikleri ve güvenlik açıklarının analizi dersin odak noktasıdır.

ECE 782 Web Madenciliği

Bu ders, web veri madenciliği tekniklerini ve uygulamalarını kapsar. Web tarama, metin analizi ve sosyal ağ analizleri ele alınır.

ECE 786 Grafik Teorisi ve Algoritmalar

Graf teorisinin temel kavramları ve bu alanda kullanılan algoritmalar dersin içeriğini oluşturur. Uygulama alanları arasında ağ analizi ve optimizasyon yer alır.

LUE 703 Mühendislik Matematiği

Mühendislik problemlerinin çözümünde kullanılan ileri matematiksel teknikler bu derste ele alınır. Diferansiyel denklemler, matris analizleri ve vektör hesapları incelenir.

ECE 748 Görsel Tanıma İçin Evrişimsel Sinir Ağları

Bu ders, görsel verilerin analizi ve tanınması için derin öğrenme modellerinin temel yapı taşlarından biri olan konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) ele alır. Görüntü sınıflandırma, nesne algılama, semantik segmentasyon ve yüz tanıma gibi uygulamalar üzerinde durularak, CNN'in yapısı, eğitim süreçleri ve optimizasyon teknikleri detaylı şekilde incelenir.

ECE 749              Gelişmiş Veri Bilim

Bu ders, veri biliminin ileri düzey tekniklerini ve uygulamalarını kapsar. Büyük veri analitiği, istatistiksel modelleme, makine öğrenmesi algoritmaları ve veri görselleştirme üzerine odaklanır. Ayrıca, veri temizleme, özellik mühendisliği ve tahmine dayalı analiz gibi pratik süreçler örnek veri kümeleriyle uygulanır.

ECE 751 Hesaplamalı Biyolojiye Giriş

Hesaplamalı biyolojiye giriş sağlayan bu ders, biyolojik verilerin analizi için matematiksel ve hesaplamalı yöntemleri öğretir. Genom dizileme, protein yapı tahmini, filogenetik ağaç analizi ve biyoinformatik algoritmalar dersin ana konuları arasında yer alır. Biyolojik verilerin analizi ve modellemesi için kullanılan yazılım araçları ve programlama teknikleri de ele alınır.