BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik Fakültesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

 

Araştırma Konuları

BİLGİSAYARLA GÖRME


Bilgisayarın insan görme yetisini taklit ederek dış dünyayı algılaması ve edindiği verileri akıllı bir biçimde işleyerek çeşitli problemlere çözüm üretmesini sağlayan bir araştırma alanıdır. Bilgisayarla görmenin ilişkili olduğu bazı uygulama alanları arasında kamera sistemleri, renk ve tonlama analizi, nesne tespiti, nesne tanıma, nesne izleme, görüntü öznitelik çıkarımı ve eşleştirme yer almaktadır.

Öğretim Üyeleri
Yrd. Doç. Dr. Emre SÜMER

İlgili Dersler
BİL 471: Bilgisayarla Görme
BİL 456: İmge İşleme
BİL 480 Yapay Zeka


 

BİYOENFORMATİK


Biyolojik, kimyasal veya klinik deneylerle elde edilmiş verilerin analizi, saklanması, tekrar erişimi ve bu verilerin farklı biyolojik süreçleri ve bu süreçlerin canlı yaşamına ekilerini anlamak üzere kullanılması işine genel anlamda Biyoenformatik adı verilir. Biyoenformatik bilimi bu hedeflere ulaşabilmek için gerekli  matematiksel modellerin ve algoritmik yöntemlerin geliştirilmesini ve bu yöntemlerin ilgili yazılım ve donanım araçlarıyla gerçekleştirimini amaçlar. Bölümümüzde bu alanda biyolojik dizilim analizi, gen ifade analizi ve genomik veri tabanlarında akıllı arama yapmak üzere bilimsel çalışmalar yapılmaktadır. Üniversitemizin Tıbbi genetik birimiyle, diğer üniversitelerin bazı bölümleriyle ve  uluslarrası kapsamda yakın işbirliklerimiz vardır.

Öğretim Üyeleri
Prof. Dr. Hasan OĞUL

İlgili Dersler
BİL430: Biyobilişim
BİL623: Biyomedikal Bilişim
BİL622: Akıllı Veri Analizi

İlgili Projeler
"Gen İfade Veritabanlarında İçerik-Tabanlı Arama: Bağlama-özgü İmzalar" TÜBİTAK destekli (110E160)
"Dizilim ve Gen İfade Verilerinin Bütünleştirilmesiyle mikroRNA Modül Ağlarının Keşfi" TÜBİTAK destekli (110E160)


 

BULANIK MANTIK


İlk kez 1965 yılında Lütfi Askerzade (Lotfi A. Zadeh) tarafından önerilen bulanık mantık kavramı, klasik mantığın bir genişletilmesidir. Klasik veya ikili mantıkta (Aristo mantığında) bir önermenin doğruluk değeri ya 1, ya da 0’dır (yani, önerme ya doğrudur, ya da yanlıştır). Gerçek hayatta karşılaştığımız problemlerde ise, çoğu zaman, önermeler net değildir, doğruluk/yanlışlık kavramları görecelidir ve bu nedenle de mutlak doğru bulunmamaktadır. Bu tür problemlerin çözümünde ikili mantık yetersiz kalmaktadır. Bulanık mantıkta; bir önermenin doğruluk derecesi, yalnız 0 ve 1 uç değerleri ile değil, [0, 1] aralığından olan herhangi bir sayı ile ifade edilebilir.

Bulanık mantığın en temel kavramı, bulanık kümedir. Bir bulanık küme, verilen her bir elemanın bu kümeye aitlik derecesini ifade eden üyelik fonksiyonu ile belirlenir.

Bulanık mantığın, Kontrol teorisinden Yapay zekaya kadar çok sayıda uygulama alanı vardır. Mühendislikte; gözlemlenen veya ölçülen değerlerdeki belirsizlikler, bulanık sayılarla ifade edilebilir. Sosyal alanlarda daha sık rastlanan belirsizlikler için ise, dilsel değişkenler kullanılabilir. Böylelikle, çeşitli alanlarda ortaya çıkan, belirsizlik içeren problemler; bulanık mantık ve bulanık kümeler teorisi yardımıyla etkili bir biçimde modellenerek çözülebilirler. 

Öğretim Üyeleri
Doç. Dr. Nizami GASİLOV

İlgili Dersler
BİL480: Yapay Zeka
BİL551: Yapay Zeka
BİL633: Bulanık Mantık Uygulamaları


 

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ


Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), konumsal verilerin toplanması, depolanması, işlenmesi, yönetimi, mekânsal analizi, sorgulanması ve sunulması gibi işlevleri barındıran bir bilgi sistemidir. Çok genel bir kavram olduğundan; çevre planlama, afet yönetimi, lojistik, araç izleme, tarım, madencilik, pazarlama, varlık yönetimi, askeri uygulamalar, iç güvenlik, tapu ve kadastro gibi çeşitli sosyal, çevresel ve ekonomik alanlardaki sorunların çözümüne yönelik karar verme süreçlerinde kullanılmaktadır. Kullanım alanının bu denli yaygın oluşu sebebiyle de kullanıcıları çok farklı disiplinlerden olabilmektedir. Bu nedenle CBS, bir dizi farklı teknoloji, süreç ve yöntemleri içeren genel bir terim olarak düşünülebilir.

Öğretim Üyeleri
Yrd. Doç. Dr. Emre SÜMER, Yrd. Doç. Dr. Mehmet DİKMEN

İlgili Dersler
BİL 538: Coğrafi Bilgi Sistemleri
BİL 625: Uzaktan Algılamanın İlkeleri
BİL 626: Uydu Görüntülerinin Sayısal Analiz

 


 

ÇOKLUORTAM SİSTEMLERİ


Çokluortam Sistemleri ses, imge, grafik, animasyon, metin ve video gibi birden çok veri türünün işlenmesi, depolanması, geri getirimi, iletimi ve çokluortam uygulamalarının geliştirilmesi ile ilgilenen disiplinler arası bir araştırma alanıdır. Çokluortam verilerinin edinimi, kodlama standartları, ses/imge/video işleme, çokluortam verilerinin içerik analizi ve anlamsal bilgi çıkarımı, sosyal medya platformlarındaki (YouTube, Flickr, Instagram, vb.) çokluortam büyük verilerin depolanması ve otomatik etiketlenmesi, insan-bilgisayar etkileşimi ve duygulanım hesaplama, çokluortam verilerine içerik tabanlı erişim, kablosuz çokluortam duyarga ağlar, makine öğrenme vb. konularda araştırma ve uygulama alanları bulunmaktadır.

Bölümümüzde sosyal medya platformları, kablosuz çokluortam duyarga ağlar ve gözetleme uygulamaları için görsel ve işitsel (imge, video ve ses) verilerden otomatik yöntemlerle anlamsal bilgi çıkarımı, çok kipli analizi, bilgi füzyonu, depolanması ve sorgulanması konularında Tübitak destekli bilimsel ve teknolojijk araştırma projelerinde araştırmalar yapılmaktadır. Bu amaçla Ortadoğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ile yakın işbirliklerimiz bulunmaktadır.

Öğretim Üyeleri
Yrd. Doç. Dr. Mustafa SERT

İlgili Dersler
BİL 464/489: Çokluortam Sistemleri
BİL471: Bilgisayarla Görme
BİL 535: Makine Öğrenmeye Giriş
BİL 536: Çokluortam Bilgi Sistemleri
BİL 615: İleri Makine Öğrenme
BİL 627: Çokluortam Veritabanı Sistemleri

İlgili Projeler
“Kablosuz Çokluortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi” TÜBİTAK destekli (114R082)
“Videolarda Görüntü, Ses ve Metin Verileri Kullanılarak Anlamsal Bilgi Çıkarımı, Depolanması ve Sorgulanması” TÜBİTAK destekli (109E014)


 

GÖRÜNTÜ İŞLEME


Sayısal bir görüntü haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki resimlerin işlenerek resim özelliklerinin ve görüntüsünün daha istenilir bir şekle dönüştürülmesi ve görüntüden bilgi çıkarılabilir hale getirilmesini amaçlayan bir araştırma alanıdır. Görüntü işleme alanı içerisinde yer alan başlıca konular arasında; görüntü iyileştirme, konumsal ve frekans uzaylarında filtreleme, görüntü bölütleme / sınıflandırma ve görüntü sıkıştırma sayılabilir. Görüntü işleme soncunda elde edilecek yeni görüntüler ve öznitelikler; örüntü tanıma, makine öğrenme, bilgisayarla görme gibi alanlarda da kullanılabilmektedir.

Öğretim Üyeleri
Yrd. Doç. Dr. Emre SÜMER, Prof. Dr. Hasan OĞUL, Yrd. Doç. Dr. Mehmet DİKMEN

İlgili Dersler
BİL 456: İmge İşleme
BİL 471: Bilgisayarla Görme
BİL 489: Çokluortam Sistemleri

İlgili Projeler
"Doküman Kategorizasyonu ve İmza Bölge Analizi" SAN-TEZ destekli
"X-Ray Tabanlı Bilgisayarlı Tanı Sisteminin İyileştirilmesi ve Bir Prognoz Asistanına Dönüştürülmesi" SAN-TEZ destekli

 


 

SAĞLIK BİLİŞİMİ


İnsan sağlılığı ile ilgili tüm süreçlerde, gerek hasta, doktor, hasta yakını gibi aktörlerin işlemlerini hatasız, daha kolay ve daha etkin yapmasını sağlayacak bilgi sistemlerinin geliştirlmesi, gerekse teşhis, tedavi ve takip aşamalarında doktorlarla yardımcı olacak akıllı sistemlerin üretilmesi işlerinin tamamı sağlık bilişimi adı altında toplanabilir. Bölümüzde özellikle medikal görüntülerin otomatik yöntemlerle analizini sağlayacak sistemlerin geliştirilmesi ve hastaların uzaktan takibini sağlayacak yardımcı araçların üretilmesi alanlarında sanayi işbirliklerini de içeren bilimsel ve ar-ge çalışmaları yapılmaktadır. Bu anlamda üniversitemizin Radyoloji ve Nöroloji birimleri yakın işbirliklerimiz vardır.

Öğretim Üyeleri
Prof. Dr. Hasan OĞUL, Yrd. Doç. Dr. Emre SÜMER

İlgili Dersler
BİL 473: Tıp Bilişimi
BİL 479: Örüntü Tanıma
BİL 566: Sayısal Görüntü İşleme                                                     BİL 624: Engelliler için Bilişim   

İlgili Projeler
"İvmeölçer Sinyallerinin Dizilimsel Analizi İle Fiziksel Aktivite Tespiti Ve Parkinson Hastalarının Uzaktan Takibi İçin Uygulanması" TÜBİTAK destekli (115E451)
"X-Ray Tabanlı Bilgisayarlı Tanı Sisteminin İyileştirilmesi ve Bir Prognoz Asistanına Dönüştürülmesi" SAN-TEZ destekli


 

VERİ MADENCİLİĞİ


Doksanlı yılların sonundan, özellikle iki binli yılların başından, itibaren hızla gelişen Internet veya web uygulamaları tüm dünyayı etkiler olmuş, yeni bir çağ olan Bilgi Çağı’ndan ve yeni bir toplumdan, Bilgi Toplumundan söz edilir olmuştur.

İki binli yıllardan önce Megabayt veya Gigabyte boyutundaki veriler yeterli iken özellikle sosyal medyada patlama yapan ses, görüntü ve mesaj verilerinin hacmini ifade etmekte Petabyte dediğimiz on üzeri on beş byte boyutları bile yetersiz kalmakta, veri boyutu hızla artmaktadır. Bu büyüklükteki bir veri yığının işlenmesi, bu yığındaki veri (data)-haber (information)-bilgi (knowledge) ayrımının yapılabilmesi ve sade bir vatandaştan en üst düzey kamu veya özel sektör üst düzey yöneticisine kadar, kişinin doğru karar alabilmesi için gerekli olan bilgiye gereken doğrulukta, gereken zamanda ve gereken bedel karşılığı erişebilmesi son derece önem kazanmaktadır. Büyük hacimde, çeşitli ve değişken özellikteki verileri olan ve kısaca Büyük Veri (Big Data) dediğimiz veri yığınlarından bilgiye erişebilmek için klasik dosya erişim ve veritabanı yönetim sistemi gibi teknikler yetersiz kalmaktadır. Veri madenciliği (Data Mining) dediğimiz mühendislik teknikleri burada devreye girmekte ve son on yıllarda hemen her alanda giderek önem kazanmaktadır.

Öğretim Üyeleri

Prof. Dr. A. Ziya AKTAŞ, Yrd. Doç. Dr. Mustafa SERT, Yrd. Doç. Dr. Mehmet DİKMEN, Öğr. Gör. Kaya KILAN

İlgili Dersler 
MAT 250: Olasılık ve İstatistik
BİL 344: Veritabanı Sistemleri
BİL 383: Yönetim Bilişim Sistemleri
BİL 535: Makine Öğrenmeye Giriş
BİL 548: Örüntü Tanıma
BİL 551: Yapay Zeka
BİL 553: Veritabanı Yönetim Sistemleri Kuramı
BİL 554: İstatiksel Veri Analizi
BİL 584: Bilgi Yönetimi ve Mühendisliği
BİL 615: İleri Makine Öğrenme
BİL 617: İleri Veri Madenciliği
BİL 622: Akıllı Veri Analizi

İlgili Belgeler
Hitit Çivi Yazılarının Bilgisayar Desteği ile Okunması ve Çevirisi ile İlgili El Kitabı 


 

YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ


Yazılım Mühendisliği, amacı kaliteli ve uygun fiyatlı yazılım üretmek olan bir mühendislik disiplinidir. Bilgisayar Mühendisliğinin bir alt dalı olarak da tanımlanabilir. Yazılım ve program çoğu kez birbiri ile aynı imiş gibi sanılsa da ikisi ayrı terimlerdir. Yazılım geliştirmenin ömür çevrimi Planlama, Analiz, Tasarım, Gerçekleştirim ve Bakım-Onarım aşamalarını içerir. Gerçekleştirim aşamasında tasarım sonuçlarına dayalı olarak kodlama yani program yazılır ve o programın testleri yapılır. Diğer bir tanımla yazılım, program ile birlikte o program ile ilgili planlama, analiz ve tasarım bilgileri ve belgelerini (modeller) içerir.

Yazılım Mühendisliğinde programlama dillerindeki gelişmeye paralel olarak çeşitli yaklaşımlar (metodolojiler, paradigmalar ve süreçler) kullanılmaktadır. Bunlar arasında Klasik Yaklaşım (Waterfall Approach), Yapısal Yaklaşım (Structured Approach), Spiral Yaklaşım, Nesnel Yaklaşım (Object Oriented Approach) ve RUP (Rational Unified Process) ile Çevik Yaklaşım (Agile Approach) sayılabilir. 

Öğretim Üyeleri
Prof. Dr. A. Ziya AKTAŞ, Öğr. Gör. Dr. Tülin ERÇELEBİ AYYILDIZ

İlgili Dersler
BİL 382: Yazılım Mühendisliğine Giriş
BİL 390: Yazılım Kalite Yönetimi
BİL 420: Uygulamalı UML
BİL 573: İleri Yazılım Mühendisliği 

İlgili Belgeler
Sistematik Literatür İncelemesi

Hitit Çivi Yazılarının Bilgisayar Desteği ile Okunması ve Çevirisi ile İlgili El Kitabı