Anasayfa  |   İletişim  | EN
Mühendislik Fakültesi
YÖK ATLAS
İnşaat Mühendisliği
İnşaat Mühendisliği (Burslu)
İnşaat Mühendisliği (% 50 İndirim)
Bilgisayar Mühendisliği
Bilgisayar Mühendisliği (Burslu)
Biyomedikal Mühendisliği
Biyomedikal Mühendisliği (Burslu)
Elektrik-Elektronik Mühendisliği
Elektrik-Elektronik Mühendisliği (Burslu)
Elektrik-Elektronik Mühendisliği % 25 Burslu
Elektrik-Elektronik Mühendisliği (% 50 İndirim)
  YÖK ATLAS
Bize Ulaşın
Mesajınız
Bize Ulaşın
FSMVÜ | 2020 - 2021 Güz Dönemi Bitirme Projesi Konuları
Duyuru Arşivi
2020 - 2021 Güz Dönemi Bitirme Projesi Konuları

2020-2021 Güz Dönemi Bitirme Projesi -1 konuları

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü BLM19401 Bitirme Projesi I dersi 2020-2021 Güz yarı yılı için verilmesi düşünülen bitirme proje konuları aşağıdaki gibidir, proje alabilecek durumda olan öğrenciler (Bölüm web sayfasındaki Bitirme Projesi Yönergesindeki şartları sağlayan), almak istediği proje konusunu ilgili öğretim elemanı ile görüşüp en geç  (20 Mart 2020) tarihine kadar Bitirme projesi öneri formunu doldurup gerekli imzalar atıldıktan sonra Öğr. Gör Musa AYDIN' a teslim etmelidirler.

Alınan bu projeler 2020-2021 güz dönemi ders döneminde alınacak Bitirme projesi I dersi içindir, bitirme projesi yönergesindeki proje alma şartını sağlayabilecek durumda olan öğrencilerin ilgili öğretim elemanları ile görüşmesi gerekmektedir.

NOT: Her öğretim elemanı en fazla 4 adet öğrenciye bitirme projesi verebilir.

Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanlığı

Duyuru tarihi: 10.03.2020 - 00:10

Prof. Dr. Yılmaz Çamurcu   

  1. Tıbbi Veri ve Veri Bilimi Mühendisliği uygulaması - 2 öğrenci
  2. Kenar Bilişim ve Veri Bilimi Mühendisliği uygulaması - 2 öğrenci

Prof. Dr. Şima Etaner-Uyar

 

 

Dr. Öğr. Üyesi Ali Nizam

  • Bilgi Sistemleri Arası Bütünleşme Testi uygulaması geliştirme

Şirketlerde kullanılan bilgi sistemlerinin bütünleşik/entegre çalışmalarının testi için bir sistem geliştirilmesi

Öğrenci sayısı:1

  • İç Mekân Yönlendirme Uygulaması

           İç mekân yer belirleme ve kullanıcı yönlendirme için Beacon cihazlarına dayalı bir uygulama geliştirilmesi

Öğrenci sayısı:1

  • Video destekli satış sitesi

Teknik elemanı olan şirketler için Video destekli satış işlemlerinin yürütülmesini sağlayan web -mobil uygulaması geliştirilmesi

Öğrenci sayısı:1

  • Gerçek zamanlı veri analizi konulu altyapılar kullanarak davranış analizi

Gerçek zamanlı veri analizi konulu altyapılarının analizi, analiz gereken konu belirlenmesi ve belirlenen sorunun çözümüne yönelik sistem – algoritma çalışmaları

Öğrenci sayısı:1

  • Büyük veri analizinde yenilikçi yöntemler

Büyük veri gerçek zamanlı analiz araçları kullanımı konusunda yenilikçi araçlar üzerinde uygulama geliştirme veya algoritmik çalışmalar yapılması

Öğrenci sayısı:1

  • Edebiyat eserleri için otomatik dizin ve sözlük hazırlama uygulaması

Ofis yazılımları üzerinde edebiyat eserleri için dizin ve sözlük hazırlamayı otomatik hale getirecek bir yazılım geliştirilmesi.

Dr. Öğr. Üyesi Ayla Gülcü

Bitirme 1 konuları:

Resim verisi üzerinde aşağıdaki konularda çalışmalar yapmak isteyen öğrenciler benimle görüşebilir. 

Projeleri 2' şer kişilik grup halinde alabilirsiniz. Proje almayı kabul eden ekip vereceğim temel düzeyde Derin Öğrenme eğitim materyallerini tamamlamayı da kabul etmiş olacaktır. 

  • Yüz tanıma / sahte yüz saptama
  • Sürücüler için yüzden "uyku hali" belirleme (Driver Drowsiness Detection)
  • Resimden otomatik başlık üretme (Image Caption Generator)

Dr. Öğr. Üyesi Berna Kiraz

Çocuklar için yapılacaklar listesi (To-do list) uygulaması

İlkokul- ortaokul öğrencilerine yönelik yapılacak işleri planlayan bir eğlenceli bir uygulama.

Öğrenci sayısı: 1-2

Çocuklar için mobil deney uygulaması

İlkokul- ortaokul öğrencileri için müfredata uygun mikroskop kullanılan deneylerin adım adım yapıldığı bir uygulama.  

Öğrenci sayısı: 1

Meta-sezgisel yöntemler için görselleştirme aracı:

Bu proje metasezgisel algoritmalardan birinin verilen bir problem için nasıl çalıştığını görselleştirecek bir uygulamanın tasarımını ve uygulanmasını içerir. Ayrıca elde edilen sonuçların ilgili istatiksel sonuçlarının da görselleştirilmesi gerekmektedir. 

Öğrenci sayısı: 1-2

Öğrenci Önerisi

Yukarıdaki konu başlıkları dışında, makine öğrenmesi, meta-sezgiseller (evrimsel algoritmalar, sürü algoritmaları, vb. ) konularında öğrencinin önereceği bir konu üzerinde de uzlaşma sağlanabilir.bilir.

Dr. Öğr. Üyesi Süha Tuna

1) MPI ve OpenMP ile etkin paralel kod geliştirme: Bu proje bağlamında seçilen ve yüksek hesap gücü gerektiren bir mühendislik probleminin MPI ve OpenMP API'leri ile paralelleştirilmesi sağlanıp hesaplama süresinin düşürülmesi sağlanacaktır. (1 kişi)

2) Sözlük öğrenme uygulamaları: Verilen bir büyük veri (ing: big data) kümesinin özniteliklerini sözlük öğrenme (ing: dictionary learning) tabanlı optimizasyon yöntemleri yardımıyla analiz edilmesi planlanmaktadır. (1 - 2 kişi)

3) Olasılıksal en dik iniş yönteminin görüntü işleme uygulamalarında kullanımı: Bu projede görüntü işlemede sıkça açığa çıkan gürültüsüzleştirme (ing: denoising) ve öznitelik çıkartımı (ing: feature extraction) sorunlarının olasılıksal en dik iniş (ing: stochastic gradient descent) yöntemi ile çözülmeleri üzerinde çalışılacaktır.

Dr. Öğr. Üyesi Zeynep Gündoğar

 

1) Veri güdümlü sistem tanımlama (Data-driven system identification)  
Sistem tanımlama ile, verilerden dinamik sistemlerin matematiksel modellerini oluşturmak için istatistiksel yöntemler kullanılacaktır.
2) Öznitelik seçimi için çoklu çekirdek öğrenimi (Multiple kernel learning for feature selection)
3) Görüntü işleme tabanlı uygulamalar ( İçerik tabanlı görüntü erişimi, görüntü geriçatma ve tanıma, vb...)

Dr. Shaaban Sahmoud

İris Tanıma
Gözün tespit edilmesi ve iris biyometrik kalıbının ondan çıkarılması. Doğrulama uygulamalarında şablonu kullanmak.

Twitter Veri Analizi
Çok sayıda tweet ve twitter kullanıcılarının bilgisini indirmek ve bazı bilgileri tahmin etmek için verileri analiz etmek.

Konuşma tanıma
Bir bilgisayara ya da robota komut vermek için konuşma tanıma kütüphanelerini kullanma (amazon ev asistanı Alexa'nın küçük bir versiyonu) 

 

Öğr. Gör. Musa Aydın

1. NVIDIA GPU’ lar ile paralel algoritma tasarımı ve paralelleştirme:

NVIDIA GPU’ lar ve CUDA programlama dilini kullanarak bir problemin paralel kod geliştirilerek hızlandırılmasını sağlamak. Örnek olarak görüntü işleme (opencv ve cuda kullanarak), evrimsel algoritmalardan bir algoritma kullanılarak optimizasyon gerçekleştirmek.

C / C++ programlama diline hakim olmak,

Öğrenci Sayısı : 1

2. Öğrenci Önerisi

Bir adet öğrencinin yapmayı planladığı ve önereceği proje verilmesi planlanmaktadır, verilecek proje öğrenci ile görüşülüp en fazla iki kişilik bir grup olacak şekilde oluşturulabilir.




Kurumsal
E-Posta
İnsan
Kaynakları
SKS
FSM
Otomasyon
International Relations
FSM SEM
ALUTEAM
KURAM
FSM
TÜMER
Kariyer
Merkezi