Özyeğin Üniversitesi, Çekmeköy Kampüsü Nişantepe Mahallesi Orman Sokak 34794 Çekmeköy İstanbul

Telefon : +90 (216) 564 90 00

Fax : +90 (216) 564 99 99

info@ozyegin.edu.tr

Bilgisayar Mühendisliği Doktora

Bilgisayar Mühendisliği Doktora

Mezuniyet Koşulları ve Ders İçerikleri

Bilgisayar Mühendisliği Doktora Mezuniyet Koşulları

Mezuniyet Koşulları Özeti
  Yüksek Lisans Derecesiyle Lisans Derecesiyle
Ders Kategorisi En Az Kredi (AKTS) En Az Ders En Az Kredi (AKTS) En Az Ders
Seçmeli Dersler 52,5 7 105 14
Temel Araştırma Dersi - - 7,5 1
GSE 680 Araştırma, İnovasyon ve Etik Üzerine Lisansüstü Çalışma ve Seminerler 7,5 1 7,5 1
CS 900 Doktora Yeterlilik Çalışması 30 1 30 1
CS 970 Doktora Tez Önerisi 30 1 30 1
CS 977 Doktora Tez Çalışması I 30 1 30 1
CS 978 Doktora Tez Çalışması II 30 1 30 1
CS 979 Doktora Tez Çalışması III 30 1 30 1
CS 980 Doktora Tez Savunması 30 1 30 1
Toplam AKTS 240 300

Yayın Şartı

Bilgisayar Mühendisliği Doktora programında mezuniyet için gerekli diğer koşulları sağlayan öğrencilerin yayın koşulu olarak aşağıdaki şartlardan en az birini sağlaması gerekmektedir.

  • Kabul edilmiş bir SCI düzeyinde dergi makalesi,
  • Kabul edilmiş bir SCI-Expanded düzeyinde dergi makalesi,
  • Yalnızca Endüstri Mühendisliği Doktora programı öğrencileri için; kabul edilmiş bir SSCI Journal düzeyinde dergi makalesi (Ana Bilim Dalı Başkanlığı tarafından onaylanması şartıyla)

Zorunlu Dersler

  • GSE 680 Araştırma, İnovasyon ve Etik Üzerine Lisansüstü Çalışma ve Seminerler
  • CS 900 Bilgisayar Mühendisliğinde Doktora Yeterlilik Sınavı
    Doktora yeterlilik sınavı yazılı ve sözlü olmak üzere iki bölümden oluşur. Yazılı sınav öğrencinin Bilgisayar Mühendisliği alanındaki genel bilgisini, sözlü kısım ise Bilgisayar Mühendisliğinin spesifik alanlarındaki bilgisini ölçer.
  • CS 970 Bilgisayar Mühendisliğinde Doktora Tez Önerisi
    Doktora tezinin öneri aşaması olan bu derste öğrenci, tez danışmanıyla birlikte ileri bir araştırma problemini ve bununla ilgili çözüm yöntemini tanımlar.
  • CS 977 Bilgisayar Mühendisliğinde Doktora Tez Çalışması I
    Doktora tezinin araştırma aşaması olan bu derste öğrenci, öneri aşamasında belirlediği ileri araştırma probleminin çözümü ile ilgili çalışmasının ilk aşamasını yürütür.
  • CS 978 Bilgisayar Mühendisliğinde Doktora Tez Çalışması II
    Doktora tezinin araştırma aşaması olan bu derste öğrenci, öneri aşamasında belirlediği ileri araştırma probleminin çözümü ile ilgili çalışmasının ara aşamasını yürütür.
  • CS 979 Bilgisayar Mühendisliğinde Doktora Tez Çalışması III
    Doktora tezinin son aşaması olan bu derste öğrenci, öneri aşamasında belirlediği ileri araştırma probleminin çözümü ile ilgili çalışmasını yürütür ve araştırma sonuçlarını bilimsel bir dergide yayınlar.
  • CS 980 Bilgisayar Mühendisliğinde Doktora Tez Savunması
    Doktora tezinin son aşaması olan bu derste öğrenci tezini yazar ve sunar.

Seçmeli Dersler

CS 502 İleri Yazılım Mühendisliği II
Bu ders yazılım ürünlerinin kalitelerini ölçme ve yazılım geliştirme süreçlerini yönetmeye ilişkin konuları kapsamaktadır. Dersin ilk kısmı genel olarak yazılım süreç mühendisliği ve kalite güvencesi konularına odaklanır. Bu kapsamda, yazılım kalite ölçütleri, standartları ve yazılım geliştirme yaklaşımları gözden geçirilir. Dersin ikinci kısmı özellikle güvenilirlik kalitesi ve yazılım testi konularına odaklanacaktır.

CS 509 İleri Düzey C++ Programlama
Bu ders öğrencileri, ortak programlama ve meta-programlama problemlerini çözmek için modern ve gelişmiş C ++ Dil metodolojileri ile donatmayı amaçlamaktadır. Ders, C ++ 17 standardı üzerine temelli bir şekilde modern programlamaya etkileri üzerine kurulmuştur.

CS 511 Robot Programlamasına Giriş
Ders temel robotik bilimi konuları (kinematik, dinamik, yörünge planlama, kontrol) ve bu bilgilerin robotların kontrol ve programlanması için kullanımını ve robotik öğrenmeyi kapsamaktadır.

CS 515 İnsan-makina etkileşimi için araştırma metotları
Ders temel insan-makina senaryoları ve yapılmış olan araştırmalara giriş, deney tasarlama yöntemleri ve deneysel analiz konularını kapsar.

CS 517 Ağ Ölçümleri
Ağ ve uygulama düzeyinde veriler için veri toplama ve analiz yöntemlerinin detaylı incelenmesi. Ölçümleri kullanarak performansı geliştirmek için teknikler. Ağ uygulamaları için tersine mühendislikte kullanılan yöntemler.

CS 518 Ağ Üzerinden Eğlence
Bu ders multimedya ve Web dünyasını zenginleştiren uygulamaları ve bu uygulamaların kullandığı sistem ve data yapılarını anlatmaktadır. Ders günümüzdeki ve gelişmekte olan teknolojilere ağırlık vermektedir.

CS 519 Paralel Hesaplama
Bu ders paralel hesaplama temellerini kapsamaktadır. Paralel algoritmaların uygulanması için paralel bilgisayar programlamanın nasıl kullanılacağını tartışır.

CS 522 Bilgisayar Grafiği
Bu ders, geometrik transformlar, kamera izdüşümleri, ekran tarama, örnekleme, grafik görselleme boru hattı, ışıklandırma ve gölgelendirme, doku yapıştırma, parametrik eğriler ve yüzeyler, animasyona giriş, ışın takibine giriş ve OpenGL programlama konularını içermektedir.

CS 523 Bilgisayarla Görme
Bu ders kamera ve projeksiyon, öznitelik bulma ve eşleme, steryo görü ve çoklu geometri, hareket kestirme, nesne takibi, ana bileşenler analizi ve öbekleme gibi bazı diğer makina öğrenme araçlarını tartışır.

CS 534 Yazılım Tasarım Örüntüleri
Bu ders, yeni gereksinimleri karşılayabilecek esneklikte nesne yönelimli programlar geliştirilmesi için yapılacak tasarım ve geliştirme prensipleri ile şablonları işler.

CS 537 Yazılım Ürün Hattı Mühendisliği
Yazılım ürün hattı, ortak kullanılan bileşenlerden oluşan bir kütüphane temel alınarak geliştirilen ve belirli bir pazar segmentinin ihtiyaçlarını karşılayan yazılım sistemlerinin bir kümesidir. Tek bir yazılım sisteminin geliştirilmesini amaçlayan geleneksel yöntemlerin aksine, yazılım ürün hattı mühendisliği bir yazılım ürün ailesinin geliştirilmesini hedefler. Bu ders kapsamında yazılım ürün hatları ve yazılım ürün hattı geliştirme süreçleri tanıtılacaktır. Dersin konuları yazılımın tekrar kullanımı, alan mühendisliği, uygulama mühendisliği, değişkenlik yönetimi ve ürün yöntemini içermektedir. Bir ders projesi kapsamında, yazılım ürün hattı tasarımı ve değerlendirmesi için geliştirilen en gelişmiş araçlar ve teknikler ile uygulamalı pratik kazanılması hedeflenmektedir.

CS 538 Yazılım Mimarilerinin Tasarımı
Ders, yazılım mimarisi kavramını ve modülerlik gibi genel tasarım ilkelerini tanıtmaktadır. Bu kapsamda bilinen iyi uygulamalar, bir dizi popüler mimari tasarım kalıpları/desenleri, bunların avantajları ve dezavantajları vurgulanarak tartışılmaktadır. Son olarak, yazılım mimarisinin dokümantasyonu, tersine mühendisliği, görselleştirilmesi, idame edilebilirlik ve güvenilirlik gibi çeşitli niteliklere dayalı olarak değerlendirilmesi konularına odaklanılmaktadır. Bir ders projesi kapsamında, yazılım mimarisi tasarımı ve değerlendirmesi için geliştirilen en gelişmiş araçlar ile uygulamalı pratik kazanılması hedeflenmektedir.

CS 542 Bilgisayar Ağları Güvenliği
Ağ güvenliği ilkeleri. Kriptografinin temelleri. Kimlik doğrulama, erişim kontrolü, sanal alan oluşturma ve ağ içindeki açıklar kavramları. Internet protokollerindeki güvenlik sorunları: TCP, DNS ve yönlendirme. Ağ savunma araçları: Güvenlik duvarları, VPN'ler, İzinsiz Giriş Algılama ve filtreler. İstenmeyen trafik: hizmet reddi saldırıları. Güvenli ağ programlama egzersizleri. Son teknoloji ağ güvenliği teknikleri.

CS 544 Derleyiciler
Bu ders genel amaçlı derleyicilerin yapısını (ön uç, ara temsil, arka uç bileşenleri) ve kullanılan algoritmalar ve veri yapılarını kapsar.

CS 545 Pekiştirmeli Derin Öğrenme
Bu ders, yapay öğrenmenin pekiştirmeli öğrenme isimli, akıllı eylem planlaması yapan modeller geliştirmeyi amaçlayan kolu hakkında giriş düzeyi bir içerik sunar. Pekiştirmeli öğrenme modelleri günümüzde robot kontrolünde, bilgisayar oyunlarının yapay zeka motorlarının geliştirilmesinde ve otomatik araç kullanma uygulamalarında etkin olarak kullanılmaktadır. Bu ders pekiştirmeli öğrenmeye, derin öğrenme perspektifinden bakmakta ve pekiştirmeli öğrenme yapabilen derin yapay sinir ağlarının oluşturulması gibi uygulamalı konuları da kapsamaktadır.

CS 546 Yeni Network Teknolojilerinin Güvenliği
Temel güvenlik ilkeleri, Kriptografinin temelleri. Yazılım Tanımlı Ağlar (için/ile) güvenlik, Eşten Eşe iletişim, Blokzincir Teknolojileri, Çoklu Erişimli Uç Hesaplama (Bulut Hesaplama) (ile/için) güvenlik, Nesnelerin İnternetinin güvenliği.

CS 547 Bilgisayar Ağları
Bilgisayarlar arasında veri komünikasyonunun prensiplerini tanımak. Bilgisayar ağlarında kullanılan ISO-OSI katman modellerini ve Internet uygulamalarının temellerini öğrenmek. TCP/IP protokollerini ve ağ kontrol mekanizmalarını öğrenmek. Güvenilir ve verimli komünikasyon temellerini, ağ yönlendirmelerini ve ağ performans değerlendirmelerini ve ağ programlamayı öğrenmek.

CS 549 Doğal Dil İşlemeye Giriş
Bu ders doğal dil işleme sistemlerinin teorisini, tasarımını ve uygulanmasını inceler. Kelime vektörü gösterimleri, dil modelleri, sözcük türü etiketlenmesi ve ayrıştırması, metin sınıflandırması, makine çevirisi, konuşma işleme, eşgönderge çözümlenmesi, soru cevaplama konularını içerir.

CS 550 Dağıtık Sistemler ve Bulut Bilişim
Bu derste öğrenciler dağıtık sistemlerin ve bulut bilişimin ileri prensiplerini farklı mimarileri, işler-arası haberleşmeyi, sanallaştırmayı, isimlendirmeyi, dağıtık senkronizasyon ve konsensüsü, çoklama ve tutarlılığı, arıza toleransını, ve güvenlik konularını öğrenir. Öğrenciler yüksek-ölçekli altyapı ve platform hizmetleri tasarlamak ve gerçeklemek için gerekli pratik yetenekler elde eder. İşlenen konulara Nesnelerin Interneti (IoT), IBM Bluemix, Amazon Web servisleri, Microsoft Azure, Apache Hadoop, ve Google Cloud bulut hizmetleri gibi güncel konular da dahildir.

CS 551 Yapay Zekaya Giriş
Bu dersin hedefi öğrencileri yapay zekânın temel kavramları ve teknikleri ile tanıştırmaktır ve onlara akıllı sistemler inşa edecek beceriler kazandırmaktır. Dersin temel konuları, akıllı etmenler, buluşsal arama yöntemleri, planlama, kısıt sağlama, bilgi ifadesi & mantık yürütme ve makina öğrenmesidir.

CS 552 Python ile Veri Bilimi
Bu dersin amacı yüksek lisans ve doktora öğrencilerinin Makine Öğrenmesi ile gerçek hayattaki Veri Bilimi problemlerini var olan araç ve Python dilini kullanarak çözme yeteneği kazanmalarını sağlamaktır. Ders kapsamında aşağıdaki konular işlenecektir:

  • Python programlama diline giriş
  • Python ile Makine Öğrenmesi
  • Öğreticisiz Öğrenme
  • Gözetimli Öğrenme
  • Tavsiye Sistemleri

CS 554 Yapay Sinir Ağları ve Otomatik Öğrenmeye Giriş
Ders öğrencilere yapay sinir ağlarında ve otomatik öğrenmede kullanılan standart teknikleri öğretmeyi amaçlar. İşlenecek konular:

  • (Otomatik) öğrenme kavramı
  • Matematiksel çıkarımlı yöntemler (interpolasyon, hata minimizasyonu vb.)
  • Beyin sinir ağlarından esinlenilmiş yapay nöral ağlar (perceptron öğrenmesi, Hopfield ağlar, ileri beslemeli ağlar vb.)

CS 556 Büyük Veri Analizi
Bu ders veri anlamlandırma algoritmalarının büyük veriler üzerindeki uygulamalarını konu almaktadır. Dersin odak noktası Map Reduce teknolojisi kullanarak paralel çalışan programlar yazarak büyük boyutlu verileri işlemektir. Bu ders Sıkça Birlikte Görülen Nesneler, İlişki Kuralları, Yüksek Boyutlu Veride En Yakın Komşu Araması, Muhit Hassas Gruplama, Boyut Azaltma, Öneri Sistemleri, Öbekleme, Link Analizi, Büyük Boyutlu Denetli Makina Öğrenmesi, Veri Akışı, Webin Yapısal Data için Anlamlandırılması ve Web Reklamları konularını içerir.

CS 557 Derin Öğrenme ile Doğal Dil İşleme
Bu ders derin öğrenme modellerini kullanarak doğal dil işleme sistemlerinin teori, tasarımı ve uygulanmasını inceler. Konular kelime vektör temsilleri, sinirsel dil modelleri, CNN ve RNNler ve onların NLP kullanımı, dikkat mekanizması ve soru cevaplama konularını içerir.

CS 558 İstatistiksel Yapay Öğrenmeye Giriş
Bu ders, modern istatistiksel çıkarsama tekniklerini yapay öğrenme bakış açısı ile işler. Önsel bilgi kavramı ve önsel bilginin bir öğrenme modeline ilkeli olarak nasıl işlenebileceğini ele alır. Günümüz yapay öğrenme araştırmalarının merkezinde bulunan yaklaşık çıkarsama tekniklerini ayrıntılı şekilde tarif eder. Ders, bu çıkarsama tekniklerinin derin öğrenmeye nasıl uygulanabileceğine dair yeni gelişmelere değinerek son bulur.

CS 559 Gelişmiş Doğal Dil İşleme
Bu ders NLP bağlamında takviye öğrenme, çoklu görev öğrenme ve yarı-denetimli öğrenme gibi konuları inceler. Bu ders, daha gelişmiş NLP görevlerini, soru cevaplama, konuşma işleme, makine çevirisi ve metin-konuşma gibi konuları kapsamaktadır. Konular ayrıştırma, doküman düzeyinde modeller, sinir ağları hata ayıklama ve NLP'de hata analizini de içerir.

CS 560 Bilgi Erişimi ve Arama Motorları Bu ders, metin tabanlı bilgi erişimi sistemlerinin teorisi, tasarımı, geliştirilmesi ve değerlendirilmesi konularını işler. Ders, arama motoru mimarileri, sayfa tarama metotları, indeksleme, erişim modelleri, sıralama algoritmaları, bağlantı-tabanlı algoritmalar, kümeleme ve sınıflandırma, değerlendirme metotları ve metin madenciliği konularını içerir.

CS 561 Semantik Web Mühendisliği
Semantik Web, enformasyon ve servislerin anlamlarının açıkça tanımlandığı yeni nesil Web’dir. Akıllı yazılımların ve insanların Web içeriğini anlamalarını, ayrıca farklı sistemlerin birlikte işlerliğini mümkün kılmaktadır. Bu dersin genel içeriği, Semantik Web’in temel ve pratik yönleriyle ilgili teknolojilere giriş yapmaktır. İşlenecek temel konular; Tanım Mantıkları, W3C bilgi ifade standartları (RDF/RDF-S, OWL, RDFa, vs.), SPARQL ile semantik sorgu cevaplama olarak sıralanabilir.

CS 562 Çok Etmenli Sistemlerde Ortak Karar Alma
Bu ders, çok etmenli sistemlerde ortak karar almayı ana hatlarıyla özetler ve ilgili temel kavram, teori ve algoritmaları sunar. Ders, fayda teorisi, oyun teorisi, tercih birleştirme, oylama metotları, otomatikleştirilmiş pazarlığın prensipleri ve grup tavsiye sistemleri konularını kapsar.

CS 563 İleri FPGA Tasarımı ve Bilgisayar Aritmetiği
Bu derste ileri FPGA ve ASIC tasarım teknikleri ve yaklaşımları anlatılır. Bu yaklaşımlar arasında zaman, alan, güç ve bellek hızı optimizasyonları vardır. Ayrıca tasarım otomasyonu amaçlı RTL üretme yöntemleri de derste kullanılmaktadır. Ders, bilgisayar aritmetiğindeki bazı temel ve de temel olmayan problemleri de kapsamaktadır.

CS 566 Derin Öğrenmeye Giriş
Bu ders, konvolüsyonel sinir ağları, eğitmenli sınıflandırma, lojistik regresyon, çapraz entropi gibi temel derin öğrenme konularını tartışmaktadır. Ayrıca, eğitimin sayısal istikrarını, performansın ölçülmesindeki önemini analiz eder. Ek olarak ders performans ayar parametrelerinin ince ayarını yapmakta ve hızlı bir şekilde yakınsama için çeşitli yöntemler getirmektedir.

CS 567 İleri Derin Öğrenme
Bu dersin amacı öğrencilerin mevcut pratik derin öğrenme bilgisini ileri düzeye taşıyarak en son derin öğrenme yöntemlerini anlama ve ilerletme becerisi kazanmalarıdır.

CS 568 Ağ Üzerine Güncel Konular
Günümüzün standart olmuş protokollerini öğrenmek; yeni teklif ve test edilen protokollerin detaylı çalışmasını ve analizini yapmak; nesnelerin interneti, güvenlik ve dağıtık sistemlerdeki gelişen yeni ağ tabanlı uygulamaları öğrenmek; ağ konusunda yeni teknolojileri çalışmak.

CS 571 Sosyal Ağların Analizi
Bu ders sosyal ağlar, özellikle de çevrimiçi sosyal ağları, konu eder. Ders temel graph teorisi ile başlar, güçlü/zayıf bağlar, dış ortam içinde düğümler arası ilişkiler ile devam eder. Temel rastgele graph modelleri, küçük dünya fenomenasi, kominite bulunması konularını ele alır. Son olarak, bilgi dağılımı ve görüş şekillendirme konularını kapsar.

CS 575 Yazılım Test ve Analizi
Bu ders test ve analiz tekniklerini uygulayarak yazılım ürün kalitesini artırma üzerine odaklanmıştır. Ders kapsamında olan konular arasında test stratejileri ve teknikleri, test etkinliğini ölçmeye yönelik yöntemler, programlardaki hataların yerlerini tespit etmek için kullanılan analiz teknikleri, test otomasyonu ve araçlar ve test süreci yer almaktadır.

CS 576 Çevik Yazılım Geliştirme
Bu ders Çevik Yazılım Geliştirme metodolojisini tanıtmaktadır. Ders kapsamında ilk olarak yazılım geliştirme süreçleri, yazılım kalitesine ilişkin kavramlar, çevik metotların ortaya çıkışı ve bu metotların ayırt edici özellikleri özetlenir. Çevik metotların genel prensipleri, temel değerleri ve uygulamaları tanıtılır, bu metotların ne zaman, hangi durumlarda ve nasıl başarılı oldukları üzerine tartışılır. Güncel çevik yöntemler gözden geçirilecek ve XP, Scrum, Lean yazılım geliştirme gibi popüler yöntemler detaylı olarak incelenecektir. Tanıtılan metotlar, teknikler ve araçlar kısa egzersizler ve bir dönem projesi kapsamında uygulanacaktır. Ek olarak yazılım metrikleri, örüntüler, test güdümlü yazılım geliştirme gibi çevik metotlar tarafından kullanılan kavram, teknik ve yöntemlere de yer verilir.

CS 577 Android Uygulama Geliştirme
Bu derste öğrenciler programlama ortamlarını Android uygulama geliştirimi için hazırlamayı öğrenirler. Uygulamaların yaşam döngülerine ve etkinlik modellerine aşinalık kazanırlar. Bu pratiğe yönelik derste öğrenciler kullanıcı ara yüzü bileşenlerini ve yerleşimlerini, veri saklama yollarını, içerik sağlayıcıların kullanımını, MVC şablonunu, güvenlik kaygılarını ve web servislerini öğrenirler. Öğrenciler derste kendi uygulamalarını proje olarak geliştirirler.

CS 580 Kuantum Hesaplama
Ders klasik ve olasılıksal hesaplama modellerinin tartışılması ile başlayacak kuantum mekaniğinin temelleri ve kuantum devre modelinin tanıtılmasıyla devam edecektir. Konular arasında kuantum kapıları, kuantum uzaktarım, süperyoğun kodlama, Deutsch-Josza algoritması, Simon algoritması, Grover algoritması, kuantum Fourier dönüşümü, Shor algoritması, kuantum anahtar dağıtımı vardır.

CS 590 Bilgisayar Bilimlerinde Özelleşmiş Konular I: Bilgisayar Sistemleri
Bu derste öğrenciler bilgisayar sistemleri ile ilgili bir araştırma alanındaki güncel bilimsel yayınları inceleyerek araştırmaya açık alanları tespit eder ve bu kapsamda bir probleme çözüm getirir.

CS 592 Bilgisayar Mühendisliğinde Seçme Konular III: Akıllı Davranış için Hesapsal Metotlar
Derste öğrenciler, hesapsal açıdan davranış anlama ve üretimindeki güncel bilimsel seviye hakkında bilgi sahibi olmak için yakın zaman araştırma makalelerini inceler. Çalışmanın odak alanları eylem anlama, pekiştirici öğrenme, ters pekiştirici öğrenme ve bunların robotik alanına uygulamalarıdır.

CS 593 Bilgisayar Bilimlerinde Özelleşmiş Konular IV: Yazılım Mühendisliği
Bu derste öğrenciler yazılım mühendisliği ile ilgili bir araştırma alanındaki güncel bilimsel yayınları inceleyerek araştırmaya açık alanları tespit eder ve bu kapsamda bir probleme çözüm getirir.

CS 594 Bilgisayar Bilimlerinde Özelleşmiş Konular V: Yapay Zeka
Bu derste öğrenciler yapay zeka ile ilgili bir araştırma alanındaki güncel bilimsel yayınları inceleyerek araştırmaya açık alanları tespit eder ve bu kapsamda bir probleme çözüm getirir.

CS 595 Bilgisayar Mühendisliğinde Seçme Konular VI: Bilgisayarla Görüde Son Gelişmeler
Bu derste, öğrenci bilgisayar mühendisliği alanında bir özel problem seçer. Konu öğrenci tarafından seçilir ve danışman tarafından onaylanır. Öğrenci dizayn, analiz ve validasyon yaparak hem en temel çözümleri yapar hem de inovatif yaklaşımlar gerçekleştirir. Bu öğrencinin problem çözme tekniklerinin gelişimine ve pratik bir problemde uygulamasına fırsat yaratır. Öğrenci, dizayn, analiz ve deneylerini mevcut teknoloji üzerinde yapar ve sistemdeki problemleri pareto grafikleri ile ortaya çıkartır. Teknoloji ihtiyaçlarını gidermek için dizaynını destek verecek, literatüre araştırmaları, modelleme ve deneysel çalışmalar ile inovatif yaklaşımlar ortaya koyar. En son olarak, öğrenci ekonomik ve çevresel etkilerinde içine giren fikirlerinin uygulanabilir/uygulanamaz olduğunu gösterir.

CS 596 Bilgisayar Mühendisliğinde Seçme Konular VII: Derin Öğrenmede Son Gelişmeler
Bu derste, öğrenci bilgisayar mühendisliği alanında bir özel problem seçer. Konu öğrenci tarafından seçilir ve dersi veren akademisyen tarafından onaylanır. Öğrenci dizayn, analiz ve validasyon yaparak hem en temel çözümleri yapar hem de inovatif yaklaşımlar gerçekleştirir. Bu öğrencinin problem çözme tekniklerinin gelişimine ve pratik bir problemde uygulamasına fırsat yaratır. Öğrenci, dizayn, analiz ve deneylerini mevcut teknoloji üzerinde yapar ve sistemdeki problemleri pareto grafikleri ile ortaya çıkartır. Teknoloji ihtiyaçlarını gidermek için dizaynını destek verecek, literatüre araştırmaları, modelleme ve deneysel çalışmalar ile inovatif yaklaşımlar ortaya koyar. En son olarak, öğrenci ekonomik ve çevresel etkilerinde içine giren fikirlerinin uygulanabilir/uygulanamaz olduğunu gösterir.