YÖK ATLAS
İnşaat Mühendisliği % 100 Burslu
İnşaat Mühendisliği % 50 Burslu
İnşaat Mühendisliği % 25 Burslu
Bilgisayar Mühendisliği % 100 Burslu
Bilgisayar Mühendisliği % 50 Burslu
Biyomedikal Mühendisliği % 100 Burslu
Biyomedikal Mühendisliği % 50 Burslu
Elektrik-Elektronik Mühendisliği % 100 Burslu
Elektrik-Elektronik Mühendisliği % 50 Burslu
Elektrik-Elektronik Mühendisliği % 25 Burslu
Elektrik-Elektronik Mühendisliği
  YÖK ATLAS
Bize Ulaşın
Mesajınız
Bize Ulaşın
FSMVÜ | 2017 - 2018 Bahar Bitirme Projesi I alacak öğrencilerin dikkatine
Duyuru Arşivi
2017 - 2018 Bahar Bitirme Projesi I alacak öğrencilerin dikkatine

2017 - 2018 Bahar döneminde Bitirme Projesi I (BLM401) alacak öğrencilerin bitirme projesi formlarını Bölüm Başkan Yardımcısı Yrd. Doç. Dr. Süha TUNA ya da Öğr. Gör. Musa AYDIN’a 2 Ocak 2018 günü saat 17.00’ye kadar teslim etmeleri gerekmektedir. Dersi almak isteyen öğrenciler, bitirme projelerini, aşağıda adı verilen öğretim üyeleri ile yine aşağıda belirtilen konularda gerçekleştireceklerdir. 

 

 

Yrd. Doç. Dr. Berna KİRAZ

Proje Adı: TORCS araba kurulum eniyilemesi (Car setup optimization in TORCS)

Projenin Tanıtımı: Bu projede TORCS (The Open Racing Car Simulator) video oyununda bir aracın parametrelerini ince ayarlamak için literatürde iyi bilinen en az iki çok amaçlı evrimsel algoritmaların karşılaştırılmasının yapılması hedeflenmektedir. TORCS tekerlek basıncı ve yol ile açısı, yakıt tüketimi, yol tutuşu, aracın aerodinamik katsayısı, kanat açısı, aracın aerodinamik katsayısı gibi değişkenleri hesaba katan karmaşık bir fizik motoruna sahip çok gerçekçi bir açık kaynak simülatörüdür. Öğrenciler bu simülatörde yarışacak araba tasarımını çok amaçlı evrimsel algoritmalar kullanarak yapacaklar ve sonuçlarını deneysel olarak karşılaştıracaklardır. Öğrenci Sayısı: 2 ya da 3

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Proje Adı: Bir Oyunu Oynamak İçin Akıllı Bir Temsilci.

Projenin Tanıtımı: Bu projede oyun ağaçları, A*, Monte Carlo arama gibi yapay zeka tekniklerinin uygulamasını ve bu oyunla ilgili bir grafiksel kullanıcı arayüzü (GUI) tasarımının yapılması hedeflenmektedir. Olası oyunlar tavla, Pacman, 2048, vb. (Yapay zekaya giriş dersini alması önerilir.) Projedeki adımlar oyunun belirlenmesi, oyun için uygun yapay zeka tekniklerinin kodlanması ve GUI tasarımının yapılması olarak sıralanabilir. Öğrenci Sayısı: 2 öğrenci

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Proje Adı: Araç rotalama problemi için sezgisel yöntemler

Projenin Tanıtımı: Bu projede araç rotalama için sezgisel ve meta-sezgisel yöntemlerin geliştirilmesi hedeflenmektedir. Araç rotalama problemi bir ya da birkaç depodan satıcılara hizmet götüren araçlar için en uygun rotaları belirlemeyi amaçlayan eniyileme problemleridir. Bu problemler için literatürde sezgiseller yaygın olarak kullanılmaktadır. Öğrenciler bu projede araç rotalama için sezgisel(ler) geliştirip, deneysel analizini yapacaklardır. Öğrenci Sayısı: 2 öğrenci

 

Not: Yukarıdaki konu başlıklarının dışında, makine öğrenmesi, evrimsel algoritmalar ya da pekiştirmeli öğrenme konularında öğrencinin önereceği bir konu üzerinde de uzlaşma sağlanabilir.  

 

Yrd. Doç. Dr. Süha TUNA

Proje Adı: Fox Algoritması ile Koşut Matris Matris Çarpımı

Projenin Tanıtımı: Matris matris çarpımı birçok mühendislik probleminde karşılaşılan en önemli sorunlardan biridir. Son yıllarda büyüyen veri boyutları nedeniyle işlenmesi gereken matrislerin satır ve sütün sayıları oldukça artmıştır. Bu nedenle, ilgili matrislerin tek işlemcili bilgisayarlar yardımı ile ele alınması neredeyse olanaksız hale gelmiştir. Bu projede 100k x 100k boyutundan başlayarak 1m x 1m boyutuna kadar dolu (ing: dense) matrislerin MPI kullanarak koşut algoritmalar yardımıyla çarpımı gerçekleştirilecektir. Çarpım aşamasında "Fox" algoritması kullanılacak ve çeşitli optimizasyon yöntemleri ile kodun etkinliği arttırılacaktır. Öğrenci temel MPI komutlarını öğrendikten sonra ilgili algoritmayı önce seri olarak küçük boyutlar için yazacak, ardından da koşut sürümünü geliştirecektir. Deneme aşamasında Ulusal Hesaplama Merkezi (UHeM) bilgisayarlarından faydalanılacaktır. Elde edilen sonuçlar raporlanarak etkinlikleri tartışılacaktır. Öğrenci Sayısı: 1

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Proje Adı: Cannon Algoritması ile Koşut Matris Matris Çarpımı

Projenin Tanıtımı: Matris matris çarpımı birçok mühendislik probleminde karşılaşılan en önemli sorunlardan biridir. Son yıllarda büyüyen veri boyutları nedeniyle işlenmesi gereken matrislerin satır ve sütün sayıları oldukça artmıştır. Bu nedenle, ilgili matrislerin tek işlemcili bilgisayarlar yardımı ile ele alınması neredeyse olanaksız hale gelmiştir. Bu projede 100k x 100k boyutundan başlayarak 1m x 1m boyutuna kadar dolu (ing: dense) matrislerin MPI kullanarak koşut algoritmalar yardımıyla çarpımı gerçekleştirilecektir. Çarpım aşamasında "Cannon" algoritması kullanılacak ve çeşitli optimizasyon yöntemleri ile kodun etkinliği arttırılacaktır. Öğrenci temel MPI komutlarını öğrendikten sonra ilgili algoritmayı önce seri olarak küçük boyutlar için yazacak, ardından da koşut sürümünü geliştirecektir. Deneme aşamasında Ulusal Hesaplama Merkezi (UHeM) bilgisayarlarından faydalanılacaktır. Elde edilen sonuçlar raporlanarak etkinlikleri tartışılacaktır. Öğrenci Sayısı: 1

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Proje Adı: Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi ile Çok Boyutlu Veri Analizi

Proje Tanıtımı: Mühendislik problemlerinde karşılaşılan parametre ve değişken sayılarının çokluğu, ilgili problemlerin modellenmelerinde çok boyutlu veriler ile karşılaşılmasına neden olmaktadır. Bu doğrultuda, ilgili verilerin etkin biçimde işlenmesi büyük önem arz etmektedir. Bu projede, öğrencinin ilgi alanına göre belirlenen bir çok boyutlu veri kümesi "Yüksek Boyutlu Model Gösterilim (YBMG)" yöntemi kullanılarak ayrıştırılacak, ve elde edilen YBMG bileşenleri yardımıyla, kullanılacak veri kümesi ile ilgili analizler gerçekleştirilecektir. Bu aşamada, öğrenci öncelikle YBMG yöntemini bilgisayarda programlayabilir hale gelip, sonra da yöntemi ilgili çok boyutlu veri kümesine uygulayabilir duruma gelecektir. Seçilen verinin yapısına göre YBMG'de yer alan parametre ve terimler değiştirilerek analizin iyileştirilmesi hedeflenmektedir. Seçilen veri kümesinin özgünlüğüne bağlı olarak, gerçekleştirilecek çalışmalar bir konferans bildirisi olarak yayınlanabilir hale de getirilebilir. Öğrenci sayısı: 1




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