2016 - 2017 Bahar Yarıyılında Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim elemanlarınca verilmesi planlanan bitirme projeleri listesi aşağıda ilan edilmiştir.
Not: Bitirme projesi ile ilgili öğretim elemanları ile görüşmeden önce web sayfasında ilan edilen Bitirme projesi esaslarını dikkatlice okuyunuz.
Prof. Dr. Burhanettin CAN:
1). Numerik Analiz Uygulamaları (2 yada 3 kişi)
- Denklemlerin Kökünü bulma,
- Denklem Sistemlerinin çözümü,
- Matrisler,
- Interpolasyon, Ekstrapolasyon
yöntemleri için görsel olarak uygulanacak, bir yazılım geliştirilmesi istenmektedir. programlama dili olarak (java, C# ) kullanılabilir.
Yrd. Doç. Dr. Ayla GÜLCÜ:
Proje 1:
Web sitesi sınıflandırılması: (2 öğenci olabilir, Veri madenciliği dersini almış olmak şarttır)
Verilen bir Web sitesinin önceden tanımlanmış kategorilerden hangisine ait olduğunu bulacak bir sınıflandırıcının geliştirilmesi. http://www.dmoz.org/ adresinde etiketlenmiş web siteleri bulunmaktadır. Proje şu aşamaları içermektedir:
1. Hangi tip web siteleriyle çalışılacağının belirlenmesi
2. Python ile bir web crawler yazılması ve bu crawler ile dmoz’ da tanımlı web sitelerinden bilgi çekilmesi
3. Modelde kullanılacak özelliklerin belirlenmesi
4. Çekilen bilgilerle modelin train edilmesi
5. Çekilen ama daha önceden kullanılmamış bilgilerle modelin test edilmesi
Proje 2:
NLP (Natural Language Processing) ile yazar tanıma (2 öğenci olabilir, Veri madenciliği dersini almış olmak şarttır) Türkçe hikayelerin kime ait olduğunu tanıyacak bir model geliştirilmesi. Proje şu aşamaları içermektedir:
1. Modeli eğitecek Türkçe hikayelerin bulunması
2. Hazır NLP kütüphanaleri kullanılarak hikayelerin ayrıştırılması
3. Yazarın stilini belirleyecek özelliklerin belirlenmesi
4. Bu özelliklerle modelin train edilmesi
5. Daha önceden kullanılmamış hikayeler ile modelin test edilmesi
Proje 3:
Coğrafi Bilgi Sistemi (GIS) ve Regresyon analizi (1 öğrenci, Veri madenciliği dersini almış olmak şarttır)
Coğrafi verilerin, örneğin http://www.havaizleme.gov.tr/ gibi web adresindeki gibi mekansal verilerin görselleştirilmesi, aynı mekana ait farklı verilerin de bulunarak bir ilişki saptanmasıdır. Proje şu aşamaları içermektedir:
1. Veriler Türkiye’ ye ait olacaktır ve veri bulma işi tamemen öğrenciye ait olacaktır.
2. Python kütüphaneleri kullanılarak hem veri görselleştirme hem de regresyon analizi yapılacaktır.
Yrd. Doç. Dr. Ebubekir KOÇ:
1. Yapay Zeka Uygulamaları: Temel yapay zeka başlıklarının derinlikli incelemesi ve ilgili başlıklarda en az bir tane uygulamanın yapılarak sunulması.
2. İleri İmalat Teknolojileri: Yeni imalat sistemleri ile ilgili yazılımların geliştirilmesi ve uygun sistemlerde denenmesi. Bunun için Merkezde geliştirilen iki adet FDM teknolojili açık kaynak 3D üretim sistemi tahsis edilmiştir. Öğrenciler modüler olarak istedikleri tüm yazılım ve donanım (Ardunio, Raspberry Pi v.s.) geliştirmeleri yapabilecektir.
3. İnsansız Sistemler: İnsansız sistemler yapay zekanın bir alt alanı olsa da özellikle gerçek uygulamalarda kullanılmak üzere, ileri düzey çalışmak isteyen öğrenciler için sunulacaktır. Bu konu kapsamında insansız sistemlerin daha “zeki” hale getirilebilmesi için modüler yazılımlar geliştirilecek ve similasyon veya gerçek ortamda uygulamaları yapılacaktır.
4. Derin Öğrenme Yaklaşımları: İnsansız sitemler (kara, hava ve deniz araçları) ve üretim sistemleri uygulamaları.
NOT: Bu konuların tamamı endüstriyel kaynaklı gerçek problemlerle çalışılacaktır.
