About Us

Dersin Kodu

MATH 501

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

İleri Mühendislik Matematiği (Advanced Engineering Mathematics)

Dersin İçeriği

Birinci mertebeden adi diferansiyel denklemler. Başlangıç değer problemleri. Çözümlerin varlığı ve tekliği. Değişkenlerine ayrılabilen, lineer, homojen ve tam diferansiyel denklemler. Bernoulli ve Riccati diferansiyel denklemleri. Yüksek mertebeden adi diferansiyel denklemler. Mertebe düşürme. Belirsiz katsayılar metodu. Parametrelerin değişimi. Seri çözümleri. Laplace dönüşümü. Lineer diferansiyel denklem sistemleri. Kısmi türevli denklemlere giriş. Değişkenlerin ayrılması.

Course Description

First order ordinary differential equations. Initial value problems. Existence and uniqueness of solutions. Separable, linear, homogeneous, and exact differential equations. Bernoulli and Riccati differential equations. Higher order ordinary differential equations. Reduction of order. Method of undetermined coefficients. Variation of parameters. Series solutions. The Laplace transform. Systems of linear differential equations. Introduction to partial differential equations. Separation of variables.

Kaynaklar

W. E. Boyce, R. C. DiPrima, Elementary Differential Equations, 10th Edition, Wiley, 2012.

D. G. Zill, Advanced Engineering Mathematics, Sixth Edition, Jones & Bartlett Learning, United States of America, 2018.

P. V. O'Neil, Advanced Engineering Mathematics, 8th Edition, Cengage Learning, 2018, United States of America.

Dersin Kodu

MATH 502

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Sayısal Optimizasyon (Numerical Optimization)

Dersin İçeriği

Koşulsuz optimizasyonun temelleri : doğru arama metotları, en dik iniş, Newton ve Newton-benzeri metotlar, eşlenik eğim metotları; Doğrusal programlama : tekyönlü metot, iç nokta metodu; Koşullu optimizasyon : ikinci dereceden optimizasyon ve aktif küme metotları, penaltı ve bariyer metotları, Lagrange çarpan metotu; Ardışık ikinci dereceden programlama; Türevden bağımsız optimizasyon : türevden bağımsız metotlar (Powell ve Hooke-Jeeves metotları).

Course Description

Fundamentals of unconstrained optimization: line search methods, steepest descent, Newton & quasi-Newton methods, conjugate gradient methods; Linear programming : the simplex method, the interior point method; Constrained optimization : quadratic optimization and active set methods, penalty and barrier methods, Lagrange multiplier method; Sequential quadratic programming; Derivative free optimization : derivative free methods (Powell’s and Hooke-Jeeves methods)

Kaynaklar

I. Griva, S. G. Nash and A. Sofer, Linear and nonlinear programming, 2nd edition, SIAM, Philadelphia, 2009

J. Nocedal and S.J. Wright, Numerical Optimization, Springer, 1999

J. F. Bannans, J. C. Gilbert, C. Lemaréchel and C. A. Sagastizábal, Numerical Optimization: Theoretical and Practical Aspects, 2nd edition, Springer, 2006

Dersin Kodu

GSSE 599

Dersin Kredisi

(1+0+0) 1 Kredi 2.5 AKTS

Dersin Adı

Araştırma Yöntemleri ve Akademik Yayın Etiği

Dersin İçeriği

Literatür Taraması; Amaç ve Kapsamın Belirlenmesi; Analitik ve Deneysel Yaklaşımlar; Anket Tasarımı ve Değerlendirmesi; Deney Tasarımı; Verilerin Nitel ve Nicel Analizi; Sonuçların Sunumu. Akademik yayınlarla ilgili etik kurarlar.

Dersin Kodu

MECE 590

Dersin Kredisi

(1+4+0) 3 Kredi 5 AKTS

Dersin Adı

Bitirme Projesi (Graduation Project)

Dersin İçeriği

Mekatronik sistemleri konu alan bir araştırma projesi oluşturma. Proje esaslarına uygun olarak teorik bilgi uygulamayı bütünleştirme hedef alınmaktadır. Yazılı ve sözlü sunum.

Course Description

Development of a research project about mechatronic systems. In accordance with the project principles, it is aimed to integrate the theoretical knowledge with application.

Dersin Kodu

MECE 591

Dersin Kredisi

(0+0+0) 0 Kredi 5.0 AKTS

Dersin Adı

Teze Hazırlık Semineri (Pre-Thesis Seminar)

Dersin İçeriği

Tez konusunu belirleme, problem ve araştırma sorusu tanımlama. Literatür taraması, hipotez geliştirme ve yöntem araştırma gibi teze hazırlık çalışmaları. Tez önerisini seminer şeklinde sunma. Program kapsamında düzenlenen seminerlere katılım.

Course Description

Determination of thesis subject, problem and research question definition. Preparatory work for thesis such as literature review, hypothesis generation and methodology research. Presentation of thesis proposal as a seminar. Attending seminars organized as part of the program.

Dersin Kodu

MECE 592

Dersin Kredisi

(0+0+0) 0 Kredi 30 AKTS

Dersin Adı

Yüksek Lisans Tezi (M.Sc. Thesis)

Dersin İçeriği

Bir öğretim üyesinin danışmanlığında gerçekleştirilen yüksek lisans tezi. Tez çalışmasının yürütüldüğü dönemlerde bu derse kayıt yaptırılır. Tezin, jüri önünde sözlü ve yazılı olarak başarıyla savunulması gerekir.

Course Description

M.Sc.Thesis performed under supervision of an academic staff. This course must be taken in the semesters where the thesis work is done. The thesis must be defended in the written and oral form to a jury.

Dersin Kodu

MECE 593

Dersin Kredisi

(0+0+0) 0 Kredi 30 AKTS

Dersin Adı

Yüksek Lisans Tezi (M.Sc. Thesis)

Dersin İçeriği

Bir öğretim üyesinin danışmanlığında gerçekleştirilen yüksek lisans tezi. Tez çalışmasının yürütüldüğü dönemlerde bu derse kayıt yaptırılır. Tezin, jüri önünde sözlü ve yazılı olarak başarıyla savunulması gerekir.

Course Description

M.Sc.Thesis performed under supervision of an academic staff. This course must be taken in the semesters where the thesis work is done. The thesis must be defended in the written and oral form to a jury.

Dersin Kodu

ME 501

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Mekatronik Sistemler (Mechatronic Systems)

Dersin İçeriği

Mekatronik sistem bileşenleri; algılayıcılar, eyleticiler, denetim sistemleri, veri toplama, sistem tanılama ve kestirim, akıllı sistemler, mekatronik sistem tasarımı, mekatronik sistem örnekleri

Course Description

Components of mechatronic systems; sensors, actuators, control systems, data acquisition, system identification and estimation, intelligent systems, design of mechatronic systems, case studies.

Kaynaklar

Her ders döneminde güncel bilimsel yayınlar ve makalaler

Dersin Kodu

ME 503

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Modern Kontrol Mühendisliği (Modern Control Engineering)

Dersin İçeriği

Durum uzayında dinamik sistemlerin modellenmesi, yapısal özelliklerin incelenmesi, kontrol edilebilirlik, gözlenebilirlik, kararlılaştırabilirlik, sezilebilirlik, özdeğerlerin bulunması, durum geri beslemesi ile kutup yerleştirme, gözleyici tabanlı durum geri beslemesi, servo sistemlerin tasarımı

Course Description

Modelling dynamical systems in state-space, analysis of structural characteristics, controllability, observability, stabilizability, detectability, finding eigenvalues and eigenvectors, design by pole placement using state feedback, observer based state feedback, design of servo systems

Kaynaklar

1. K. Ogata, Modern Control Engineering, Prentice Hall.
2. A. Tewari, Modern Control Design With MATLAB and SIMULINK, Wiley.

Dersin Kodu

ME 505

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Robot Manipülatörlerin Denetimi (Control of Robot Manipulators)

Dersin İçeriği

Kinematik, katı cisim dinamiği, katı cisim sistemlerinin dinamik analizi, seri manipülatörlerin dinamik analizi, manipülatörlerin denetimi

Course Description

Kinematics, rigid body dynamics, dynamical analysis of system of rigid bodies, dynamics of serial manipulators, control of manipulators

Kaynaklar

F. L. Lewis, D. M. Dawson, C. T. Abdallah, Robot Manipulator Control Theory and Practice, Marcel Dekker, Inc.

Dersin Kodu

ME 506

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Uçan Robotlar (Flying Robotics)

Dersin İçeriği

Multikopterler, sıradışı sistemler, sensör sistemleri ve kestirim, eyletici dinamikleri, 1, 2 ve 3 serbestlik dereceli modeller, yönelim denetimi, yükseklik ve yönelim denetimi, yörünge denetimi, rota planlama ve denetimi, çoklu uçan robotların denetimi, uçan manipülatörler

Course Description

Multicopters, novel systems, sensor systems and the need for estimation, actuator dynamics, 1, 2, and 3 dof models, attitude control, attitude and altitude control, trajectory plannig and control, swarm of flying robots, flying manipulators

Kaynaklar

Her ders döneminde güncel bilimsel yayınlar ve makalaler

Dersin Kodu

ME 509

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Biyoesinlenmiş Bacaklı Robotik Sistemler (Bioinspired Legged Robotics)

Dersin İçeriği

Canlılarda motor kontrol, biyoesinlenmiş merkezi örüntü üreteçleri, iki bacaklı robotlar, kinematik ve dinamik modelleme, biyoesinlenmiş postür denetimi, ZMP yaklaşımı ile karalılık, dört bacaklı yürüme, mekanizma sentezi.

Course Description

Biological motor control, bioinspired central pattern generators, bipedal walking, kinematics and dynamics, bioinspired posture control, stability by ZMP technique, quadrapedal walking, mechanism synthesis

Kaynaklar

Her ders döneminde güncel bilimsel yayınlar ve makalaler

Dersin Kodu

ME 510

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Rehabilitasyon Robotiği (Rehabilitation Robotics)

Dersin İçeriği

Motor kontrol ve öğrenme teorileri, motor öğrenme temelli rehabilitasyon, hesaplamalı rehabilitasyon, ayna nöron sistemi ve ayna terapi, robotik rehabilitasyon sistemleri, harici iskeletler ve denetimi, el için robotik ayna terapi sistemi

Course Description

Motor control and learning teories, motor re-learning based rehabilitation, computational rehabilitation, mirror neuron system and mirror therapy, robotic rehabilitation systems, exoskeletons and control, robotic mirror therapy system for hand rehabilitation

Kaynaklar

Her ders döneminde güncel bilimsel yayınlar ve makalaler

Dersin Kodu

ME 511

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Mühendisler İçin Bilgisayar Destekli Tasarım ve Üretim (CAD/CAM for Engineers)

Dersin İçeriği

CAD / CAM sistemi donanımı ve yazılımı, 2-boyutlu ve 3-boyutlu bilgisayar grafiklerinin temelleri ve teorisi, veri tabanının temelleri, CAD'de uygulanan sayısal analiz, optimizasyon teorisine giriş ve çok boyutlu optimizasyon algoritmalarının kısıtlarla doğrusal olmayan mühendislik problemlerine uygulamaları, CAD yaklaşımını kullanarak çözülen mühendislik problemleri üzerine tartışmalar

Course Description

CAD / CAM hardware and software, basics and theories of 2-D and 3-D computer graphics, basics of database, numerical analyses in CAD, introduction to optimization theory and applications to nonlinear engineering problems with constraints of multidimensional optimization algorithms, discussion on the application of CAD in engineering problems

Kaynaklar

A. Radhakrishnan (2008): CAD/CAM/CIM, by New Age International

Dersin Kodu

ME 512

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Alışılmamış Üretim Yöntemleri (Nontraditional Manufacturing Processes)

Dersin İçeriği

Metal kaldırma yöntemleri, Metal işleme teorileri ve parametreleri, alışılmamış mekanik yöntemler ve teorisi, alışılmamış kimyasal yöntemler ve teorisi, elektro-kimyasal yöntemler ve teorisi, Elektro-termal yöntemler ve teorileri

Course Description

Metal removal methods, Metal cutting theories and parameters, unconventional mechanical methods and theories, Nontraditional chemical methods and theories, electrochemical methods and theories, Electro-thermal methods and theories

Kaynaklar

Hassan Abdel-Ghawad (2005): Advanced machining processes, Mc Graw-Hill.

Dersin Kodu

ME 515

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Esnek Şekillendirme Yöntemleri (Flexible forming processes)

Dersin İçeriği

Temel plastisite teorisi ve metal şekillendirme. Malzeme biliminden temel kavramlar. Malzeme özelliklerinin tespiti. Analitik yöntemler. Geleneksel sıvama, keserek sıvama, boru sıvama ve artımlı sac şekillendirme teorisi. Metal şekillendirmede kapalı çevrim kontrol sistemleri (closed-loop control systems). Şekillendirme tezgahları.

Course Description

Fundamental of theory of plasticity and metal forming. Fundamental concepts in materials science. Material characterisation. Analytical methods. Conventional spinning, shear spinning, tube spinning and incremental sheet forming. Close-loop control of metal forming processes. Forming machines.

Kaynaklar

1.         K. Lange (1982): Handbook of metal forming, SME Publications.

2.         K.-H. Grote (2008): E. Antonsson: Springer handbook of mechanical engineering, Springer-Verlag.

Dersin Kodu

ME 516

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Hassas Makine Tasarımı (Precision machine design)

Dersin İçeriği

Hassas makine tasarımına giriş. Hassasiyet, tekrarlanabilirlik ve çözünürlik kavramları. Sensörler. Sistem tasarımı. Mekanik sistemlerde geometrik ve ısıl hatalar. Mekanik temaslı ve temassız yataklar. Güç üretimi ve aktarımı.

Course Description

Introduction to precision machine design. Accuracy, repeatability and resolution concepts. Sensors. System design. Geometric and thermal errors in mechanical systems. Contact and contactless bearings. Power generation and transmission.

Kaynaklar

A.H. Slocum (1992): Precision machine design, SME Publications.

Dersin Kodu

ME 521

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Robotik için Açık Kaynak Araçları (Open Source Tools for Robotics)

Dersin İçeriği

Python, SciCos, OpenCV, Tesseract, Octave.

(Bu araçları kullanarak, görüntü işleme ve ses tanıma örneklerine odaklanılacaktır.)

Çok-gövdeli dinamiklerin modellemesi ve geliştirilmesi (Newton, Euler ve Lagrange). Dersin sonunda, öğrencilerin açık kaynak fizik çözücüleriyle (ODE, Bullet, Simbody, DART, Siconos vb.) programlama deneyimine sahip olmaları umulmaktadır.

Course Description

Python, SciCos, OpenCV, Tesseract, Octave.

(By using these tools, image processing and speech recognition examples will be focused.) development and modeling of multi-body dynamics (Newton, Euler, and Lagrange). At the end of lecture, students are expected to have programming experience with open source physics solvers (ODE, Bullet, Simbody, DART, Siconos, etc.)

Kaynaklar

1. Python Essential Reference, David Beazley, Addison-Wesley Professional.
2. OpenCV: Computer Vision Projects with Python, Joseph Howse, Prateek Joshi, Michael Beyeler, Packt Publishing.
3. Robust Automatic Speech Recognition, A Bridge to Practical Applications, J. Li, L. Deng, R. Haeb-Umbach, Y. Gong, Elsevier, Academic Press.
4. http://www-personal.umich.edu/~mejn/cp/

Dersin Kodu

ME 522

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Uygulamalı Mekanik (Applied Mechanics)

Dersin İçeriği

Açık kaynak araçları kullanarak ileri dinamik problemlerini çözme.

Gerçek hayat problemleri ele alınacak; özellikle, savunma sanayinden örnek sistemlerin modelleme ve simülasyonu.

Course Description

Solving advanced dynamics problems using open source tools. Real life problems will be focused especially on modelling and simulation of systems from defence industry.

Kaynaklar

1. Advanced Dynamics, Stephen Timoshenko, Donovan Harold Young.
2. Advanced Dynamics, Donald T. Greenwood, Cambridge Uni Press.
3. http://www.motiongenesis.com/MGWebSite/MGGetStarted/MGGetStarted.html

Dersin Kodu

ME 525

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Aerodinamik ve Uçuş Mekaniği (Aerodynamics and Flight Mechanics)

Dersin İçeriği

Temel aerodinamik, hareket denklemleri, hava aracı performansı, statik/dinamik kararlılık ve kontrol prensipleri

Course Description

Fundamentals of aerodynamics, equations of motion, aircraft performance, principles of static/dynamic stability and control

Kaynaklar

J. D. Anderson, Introduction to Flight, 8th Edition, McGraw-Hill, 2015

Dersin Kodu

EE 505

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Temel Elektrik ve Elektronik Devre Analiz Yöntemleri (Fundamental Techniques for the analysis of Electric and Electronics Circuits)

Dersin İçeriği

Doğru Akım ve Değişken Akım Devre Analiz yöntemleri, Direnç, Endüktans, Kapasitör, Diyot, Transistör  ve İşlemsel Yükselteç temel çalışma prensipleri ve modellemeleri , Fazör bilgisi ve güç hesaplamaları. Doğrultucu devreler ve Transistörlü Yükselteç tasarımları

Course Description

Direct Current and Alternative Current Circuit Analysis Methods, Resistance, Inductance, Capacitor, Diode, Transistor and Operational Amplifier basic operation principles and models, Phasor and power calculations. Rectifier circuits and transistor amplifier designs.

Kaynaklar

1- Giorgia Rizzoni, “ Fundamentals of Electrical Engineering”, McGraw-Hill Higher Education, 2009

2- Nilsson and Riedel, “Electric Circuits”, 9th Ed., Prentice Hall, 2009.

3-  Robert Boylestad and Louis Natelsky,“.Electronic Devices and Circuit Theory”, Prentice Hall. 2011

Dersin Kodu

EE 506

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Elektromanyetik Dalga Temelleri, Yayılma ve EMC   Kuramı Temelleri (Fundamentals of Electromagnetics Waves, Propagation and EMC )

Dersin İçeriği

Elektromanyetik alanlar ve dalgalar. Frekans spektrumu ve dalga yayılmasında ortamın etkileri. Atmosfer  katmanları  ve RF dalga yayılımında Troposfer ve İyonosferin etkileri, Gürültü ve Enterferans problemleri. Temel  EMC teknikleri

Temel doğrusal antenler.

Course Description

Electromagnetic fields and waves. Frequency spectrum and medium effects on wave propagation. Atmosferic layers and  Tropospheric and Iyonospheric effects on RF wave propagation, Noise and Interference problems. Basic EMC techiniques. Basic linear antennas.

Kaynaklar

1-David K. Cheng, "Fundamentals of Engineering Electromagnetics", Prentice Hall, 1993.

2- Paul C., Introduction to Electromagnetic Compatibility, John Wiley & Sons, 1992

3- Balanis C.A., Antenna Theory: Analysis and Design, Wiley, 2005.

Dersin Kodu

EE 510

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Haberleşme Teknikleri ve Sistem Tasarımları (Techniques in Communication and Design of Communication Systems)

Dersin İçeriği

Fourier Serileri ve Fourier Dönüşümü, Analog ve sayısal modülasyonu tekniklerinin temelleri. Kanal Kapasite Hesabı, İnterferans, Mekatronik Sistemler için Haberleşme Birimleri Tasarım Temelleri  ve Sinyal Güç Hesaplamaları

Course Description

Fourier series. Fourier transform. Basics of  analog and digital modulation techniques, Channel Capacity and Interference , Fundamentals of Communication Units Design for Mechatronic Systems and Signal Power Calculatıons.

Kaynaklar

1-John G. Proakis and Masoud Salehi, "Communication Systems Engineering", 2nd ed, Prentice Hall, 2002.

2-Leon W. Couch, II, "Digital andAnalog Communication Systems", Prentice Hall, 2007.

3- Simon Haykin, "Communication Systems", John Wiley & Sons, 2001.

Dersin Kodu

EE 513

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Kablosuz Haberleşme Teknolojisi (Wireless Communication Technology)

Dersin İçeriği

Hücresel Haberleşme: Frekans Yeniden Kullanımı, Hücre geçiş, Girişim, Anahtarlama, Kapsama, Kapasite, Mobil Radyo Dalga Yayılımı: Link Bütçe Analizi, Gölgeleme, Sönümleme, Çoklu Yol, Mobil Haberleşmede Kullanılan Anten Tipleri.

Course Description

Cellular Communications: Frequency Reuse, Handoff, Interference, Trunking, Coverage, Capacity, Mobile Radio Wave Propagation: Link Budget Analysis, Shadowing, Fading, Multipath,New Antennas in Wireless Communication.

Kaynaklar

1. T. S. Rappaport, Wireless Communications: Principles and Practice, 2nd Edition, Prentice Hall PTR, 2002.

2. A. Goldsmith, Wireless Communications, Cambridge University Press, 2005.

3. D. Tse and P. Viswanath, Fundamentals of Wireless Communications, Cambridge University Press, 2005.

Dersin Kodu

EE 521

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

İşaretler ve Sistemler (Signals and Systems)

Dersin İçeriği

Sürekli zaman ve ayrık zaman işaretleri ve sistemler. Doğrusal-zamanla değişmeyen sistemler: dürtü yanıtı, evrişim, sistemleri diferansiyel ve fark denklemleriyle tanımlama. Fourier serisi. Fourier dönüşümü. Ayrık- zaman Fourier dönüşümü. Frekans yanıtı. Örnekleme teorisi. Laplace dönüşümü. Z-dönüşümü. Transfer işlevi.

Course Description

Analog and discrete time signals and systems. Linear time-invariant systems. Fourier series. Fourier transform. Discrete-time Fourier transform. Frequency response. Sampling theorem. Laplace transform. Z- Transform.

Kaynaklar

1- Alan V. Oppenheim, Alan S. Willsky, S.Hamid Nawab, "Signals and Systems:

Pearson New International Edition", 2nd Edition, Pearson, 2013.

2- J.H. McClellan, R.W. Schafer, MMA. Yoder , "Signal Processing First", 2nd

Edition, Pearson/Prentice Hall, 2003

Dersin Kodu

EE 522

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Sayısal İşaret İşleme (Digital Signal Processing)

Dersin İçeriği

Ayrık-zaman sinyalleri ve sistemleri. Ayrık-zaman Fourier dönüşümü. Z- dönüşümü. Örnekleme. Doğrusal zamanla değişmeyen sistemler. Ayrık-zaman sistemlerinin yapısı. Filtre dizayn teknikleri: sonsuz dürtü yanıtı ve sonlu dürtü yanıtı filtreleri. Hızlı Fourier dönüşüm yöntemleri.

Course Description

Discrete-time signals and systems. Discrete-time Fourier transform. Z- transform. Sampling. Linear-time invariant systems. Structures of discrete-time systems. Filter design techniques: infinite and finite response filters. Fast Fourier transform methods.

Kaynaklar

1-  G. Proakis, and D. G. Manolakis, "DIGITAL SIGNAL PROCESSING: Principles,

Algorithms, and Applications”, Pearson International Edition, 3rd Edition, Pearson,

1996.

2- Discrete-Time Signal Processing, 3rd ed., by Oppenheim, Schafer, Prentice Hall, 2009.

Dersin Kodu

EE 532

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Örüntü Tanıma (Pattern Recognition)

Dersin İçeriği

Örüntü. Örüntü tanıma sistemlerine giriş. Bayes karar teorisi. Sınıflandırıcılar ve ayırtaç fonksiyonları, Karar yüzeyleri, Normal dağılımlar. Tek ve çok değişkenli dağılımlar. Maksimum olabilirlik tahmin edicisi. Parametrik olmayan kestirim yöntemleri. En yakın komşu yöntemi. Uzaklık ölçütleri. Doğrusal Ayırtaç Fonksiyonu. Bağımsız Bileşen Analizi.

Course Description

Patterns. Introduction to pattern recognition systems. Bayesian decision theory. Classifiers and discriminant functions. Normal distributions. Maximum likelihood predictor. Non-parameteric estimation methods. Nearest neighbour method. Distance metrics. Linear discriminant function. Independent component analysis

Kaynaklar

1- Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 2007. Duda, R.O., Hart, P.E., and Stork, D.G.

2- Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.

Dersin Kodu

CMPE 524

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Bilgi Gösterimi ve Akıl Yürütme (Knowledge Representation and Reasoning)

Dersin İçeriği

Bildirimsel bilgi gösterimin temelleri, Yanıt kümesi programlama, Tekdüze olmayan akıl yürütme, Sağduyu bilgisi gösterimi, Bilgi tabanlı sistemlerin uygulama alanları (planlama, zamanlama, teşhis, robotik görev planlama).

Course Description

Foundations of declarative knowledge representation. Answer set programming. Non-monotonic reasoning. Commonsense knowledge representation. Application areas of knowledge-based systems (planning, scheduling, diagnosis, robotic task planning).

Kaynaklar

- Knowledge Representation and Reasoning, and the Design of Intelligent Agents. Michael Gelfond,Yulia Kahl, Cambridge University Press, 2014

1. Knowledge Representation and Reasoning. Ronald Brachman and Hector Levesque, Morgan Kaufmann, 2004.

2. Handbook of knowledge representation. Vol. 1. Van Harmelen, Frank, Vladimir Lifschitz, and Bruce Porter, eds.  Elsevier, 2008.

3. Knowledge representation, reasoning and declarative problem solving. Baral, Chitta. Cambridge university press, 2003.

Dersin Kodu

CMPE 543

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Çok-Ajanlı Sistemler (Multi-Agent Systems)

Dersin İçeriği

Ajan ve çok-ajanlı sistem kavramları, akıllı otonom ajan tasarımı ve bunların gerçekleştirilmesi için yöntem ve teknikler, çoklu-ajan sistemlerinde iletişim ve işbirliği geliştirme yöntem ve teknikleri, çoklu-ajan toplulukları tasarımı ve çoklu-ajan tasarımında otomatik karar verme teknikleri.

Course Description

Agent and multi-agent system concepts, design of intelligent autonomous agent and the main approaches and techniques for the implementation of such agents, approaches and techniques for enabling communication and cooperation in multi-agent systems, design of a multi-agent society and techniques for automated decision making in multi-agent contexts.

Kaynaklar

1-         Bellifemine, Fabio Luigi, Developing multi-agent systems with JADE, John Wiley & Sons, Ltd., 2007, ISBN: 9780470057476

2-         Weiss, Gerhard, Multiagent systems, The MIT Press, 2013, ISBN: 9780262018890

3-         Wooldridge, Michael J., An introduction to multiagent systems, John Wiley & Sons, 2009. ISBN: 9780470519462

Dersin Kodu

CMPE 565

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Bilgisayarlı Görme (Computer Vision)

Dersin İçeriği

Bilgisayarlı görünün temel kavramları. İnsan görsel algısıyla ilişkisi. Görüntü ve video verilerinin analizi. Görüntü oluşumu ve gösterimi, bölütleme, doku analizi ve sentezi, kenar, köşe ve sınır çıkarımı, öznitelik bulma, kontur ve bölge analizi, kamera geometrisi ve kalibrasyon, stereo görüntü analizi, üç boyutlu yeniden oluşturma, nesne ve sahne tanıma, nesne ve insan izleme, insan hareketlerini tanıma ve çıkarsama.

Course Description

The basic concepts of Computer Vision and its relation to human visual perception. The analysis of image and video data. Image formation and representation, segmentation, texture analysis and synthesis, edge, corner and boundary extraction, feature extraction, contour and region analysis, camera geometry and calibration, stereo image analysis, three- dimensional reconstruction, object and scene recognition, tracking, human activity recognition and inference.

Kaynaklar

1. David Forsyth, Computer vision : a modern approach, 2nd Edition,  Pearson , 2012.

2. Richard Szeliski, Computer vision : algorithms and applications, Springer, 2011.

3. Simon J. D. Prince, Computer vision : models, learning, and inference, Cambridge University Press, 2012.

4. Richard  Hartle, Multiple view geometry in computer vision, 2nd edition, Cambridge University Press, 2003.

5. Mark S. Nixon, Feature extraction & image processing for computer vision, 3rd edition, Oxford : Academic Press, 2012.

6. Güncel bilimsel yayınlar ve makalaler

Dersin Kodu

CMPE 542

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Dersin İçeriği

Eğitmenli öğrenme; eğitmensiz öğrenme; takviyeli öğrenme; bağlanım; öğrenme teorisi; yapay sinir ağları; destek vetör makineleri; en yakın komşular; sapkı-varyans ödünleşimi; geçerleme; çekirdek yöntemleri; VC boyutu

Course Description

Supervised learning; unsupervised learning; reinforcement learning; regression; learning theory; neural networks; support vector machines; nearest neighbors; bias-variance tradeoff; validation; kernel methods; VC dimension.

Kaynaklar

1-         Winston, Patrick Henry,  Artificial intelligence. Addison-Wesley, 1984, ISBN: 9780201082593

2-         Russell, Stuart J., Artificial intelligence : a modern approach, Prentice Hall , 2014, ISBN: 9781292024202

3-         Mitchell, Tom M., Machine learning, McGraw-Hill, 1997, ISBN: 9780070428072 9780071154673

4-         Murphy, Kevin P., Machine learning : a probabilistic perspective, MIT Press, 2012., ISBN: 9780262018029

5-         Marsland, Stephen., Machine learning : an algorithmic perspective, Chapman & Hall/CRC, 2009. ISBN: 9781420067187

Dersin Kodu

PSY 570

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Mühendisler için Sinirbilim (Neuroscience for Engineers)

Dersin İçeriği

Moleküllerden şebekelere sinir sisteminin organizasyonu. Sinir sisteminin fonksiyonları. Hesaplamalı sinirbilim.

Course Description

The organization of the nervous system from molecules to circuits. Functions of the nervous system. Computational neuroscience.

Kaynaklar

Principles of Neural Science. Fifth Edition. Eric Kandel et al. McGraw Hill Medical. ISBN  978-0071390118

Dersin Kodu

PSY 571

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Mühendisler için Öğrenme ve Belleğin Nörobiyolojisi (Neurobiology of Learning and Memory for Engineers)

Dersin İçeriği

Belleğin hücresel, sinaptik ve şebeke mekanizmaları. Belleğin davranışsal işaretleri. Öğrenme modelleri. Ayna nöronlar.

Course Description

Cellular, synaptic, and circuit mechanisms that govern memory. Behavioral manifestations of memory. Learning models. Mirror neurons.

Kaynaklar

In Search of Memory: The Emergence of a New Science of Mind. 1st Edition. W. W. Norton & Company, Inc. ISBN. 978-0393329377

Dersin Kodu

PSY 572

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Hayvan Davranışı (Animal Behavior)

Dersin İçeriği

Hayvanların doğadaki davranış kalıpları, doğal davranış kalıplarının laboratuvar ortamında esnekliğinin araştırılması, davranışların hesaplamalı nörobiyolojik temelleri, koşullanma teorileri, yüksek bilişsel fonksiyonlar, davranış temelli robotiğe giriş.

Course Description

Behavior of animals in natural settings, the study of behavioral flexibility in laboratory conditions, the quantitative and neurobiological basis of behavior, conditioning theories, higher cognitive functions, introduction to behaviour based robotics.

Kaynaklar

Principles of Animal Behavior, Third Edition. Lee Alan Dugatkin. W. W. Norton & Company, Inc. ISBN. 978-0393920451

Dersin Kodu

PSY 573

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Motor Nöron Sistemleri (Motor Neuron Systems)

Dersin İçeriği

Hareketin Nörobiyolojisi. Merkezi örüntü üreteçleri. Serebellum fonksiyonlarını ifade eden hesaplamalı modeller. Nörobiyolojik temelli hareket bozuklukları

Course Description

Neurobiology of Movement. Central pattern generators. Computational models for cerebellum. Neurobiological based motor disorders.

Kaynaklar

1. Principles of Neural Science. Fifth Edition. Eric Kandel et al. McGraw Hill Medical. ISBN  978-0071390118
2. Broken Movement: The Neurobiology of Motor Recovery after Stroke. 1st edition by John W. Krakauer , and‎ S. Thomas Carmichael. MIT Press. ISBN: 978-0262037228

Dersin Kodu

PSY 574

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Nöromodülasyon, Biliş ve Davranış (Neuromodulation, Cognition, and Behavior)

Dersin İçeriği

Beyindeki farklı nöromodülatör sistemlerin fizyolojisi, anatomisi ve fonksiyonu

Course Description

The physiology, anatomy, and the function of the neuromodulatory systems

Kaynaklar

The Synaptic Organization of The Brain. 5. Edition. Gordon Shepherd. Oxford University Press. ISBN 978-0195159561

Dersin Kodu

MATH 510

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

Dersin İçeriği

Yapay sinir ağları mimarileri. Öğrenme kuralları. Perseptron. Devirli Hopfield ağları. Kendini-örgütleyen Kohonen ağları. Hücresel sinir ağları. Birleşmeli sinirsel hafızalar. Yapay sinir ağlarının çeşitli uygulamaları.

Course Description

Artificial neural network architectures. Learning rules. The perceptron. Recurrent Hopfield networks. Self-organizing Kohonen networks. Cellular neural networks. Associative neural memories. Several applications of artificial neural networks.

Kaynaklar

1. I. N. da Silva, D. H. Spatti, R. A. Flauzino, L. H. B. Liboni, S. F. dos Reis Alves, Artificial Neural Networks: A Practical Course, Springer, 2017, Switzerland.

Dersin Kodu

MATH 511

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Dinamik Sistemler (Dynamical Systems)

Dersin İçeriği

Lineer sistemler. Üstel operatörler. Kanonik formlar. Kararlı, kararsız ve merkez altuzaylar. Varlığın maksimal aralığı. Lineerizasyon. Kararlılık. Lyapunov fonksiyonları. Poincaré-Bendixson teorisi. Kaotik dinamik sistemlere giriş.

Course Description

Linear systems. Exponential operators. Canonical forms. Stable, unstable, and center subspaces. The maximal interval of existence. Linearization. Stability. Lyapunov functions. The Poincaré-Bendixson theory. Introduction to chaotic dynamical systems.

Kaynaklar

1. L. Perko, Differential Equations and Dynamical Systems, Third Editon, Springer, New York, 2001.

Dersin Kodu

MATH 512

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Bilimsel Hesaplamaya Giriş (Introduction to Scientific Computing)

Dersin İçeriği

Tanıtım; Dogrusal Denklem Sistemleri; Doğrusal en küçük kareler (QR ayrıştırması, SVD, Householder dönüşümü, Givens dönüşümü); Doğrusal olmayan denklemler, Sayısal türev ve integral alma; Başlangıç değer problemlerinin sayısal çözümü; Özdeğer problemlerinin çözümü; interpolasyon

Course Description

Introduction, Systems of Linear Equations, Linear Least Squares (QR decomposition, SVD, Householder transformations, Givens rotations), Nonlinear Equations, 

Numerical integration and differentiation, Numerical solution to initial value problems,

Numerical Solution to eigenvalue problems, Interpolation (Lagrange, Newton, Chebyshev, Splines); Programming Projects

Kaynaklar

1. Scientific Computing: An introductory Survey, Michael Heath
2. Scientific Computing with MATLAB and Octave, A. Quarterioni, F. Saleri,  Springer-Verlag, 2006

Dersin Kodu

MATH 513

Dersin Kredisi

(3+0+0) 3 Kredi 7.5 AKTS

Dersin Adı

Kısmi Diferansiyel Denklemler için Sayısal Teknikler (Numerical Methods for Partial Differential Equations)

Dersin İçeriği

Sonlu fark diskretizasyonu, sonlu elemanlar metodu, sonlu hacim metodu, karşılıklı sınır elemanları metodu, ağ-bagımsız yaklaşım metodu: tüm bu metotlar, özel bir örnek üzerinde incelenecektir.

Course Description

Finite Difference Discretization, Iterative Techniques, Finite Element Method, Finite Volume Method, Dual Reciprocity Boundary Element Method, Meshfree Approximation Methods; all methods on a specific example will be explored.

Kaynaklar

1. Trefethen, L. N., and D. Bau, III. Numerical Linear Algebra. Philadelphia, PA: SIAM

2. Strang, G., and G. J. Fix. Analysis of the Finite Element Method. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1973

3. Atkinson, K. E. The Numerical Solution of Integral Equations of the Second Kind. Cambridge, UK: Cambridge University Press

4. P.W. Partridge, C.A. Brebbia, L.C. Wrobel, The Dual Reciprocity Boundary Element Method, Computational Mechanics Publications, Elsevier Science, Southampton, London, 1992.