Categories
Category: Courses
Categories
Logic Circuits Lab
Course Description: This course covers combinatorial, sequential circuits, state machines, verification methodologies, memories, design principles, SOC concepts and interfaces, which are frequently used in the digital design world. Within the scope of the course, a processor named AvionCPU Processor will be designed for educational purposes and verified with Verilog HDL. FPGA based demo will be presented.
Categories
Lecture Notes
Categories
Lecture Notes
Categories
Internet of Things
Course Description: The Internet of Things (IoT) course introduces the fundamental concepts, technologies, and architectures behind interconnected smart devices and intelligent systems. Students explore how sensors, microcontrollers, communication protocols, and cloud platforms work together to collect, transmit, and analyze data in real time. The course covers IoT system design, wireless networking, edge and cloud computing, data management, and security considerations, while emphasizing practical implementation through hands-on projects. By the end of the course, students will be able to design and develop basic end-to-end IoT solutions for real-world applications.
- Lecture Notes
- Homeworks
- Project
- Exams and Sample Questions
Categories
Web Programming
Course Description: The Web Programming course provides a comprehensive introduction to the design and development of modern web applications. Students learn front-end technologies such as HTML, CSS, and JavaScript, as well as back-end development using PHP and MySQL. The course covers database design, server-side programming, RESTful API development, authentication mechanisms, and basic server deployment. Through practical projects, students gain the ability to build, secure, and deploy full-stack web applications capable of delivering real-world web services.
- Lecture Notes
- Homeworks
- Project
- Exams and Sample Questions
Vize
- Vize için örnek sorular
Final
- Final için örnek sorular
Ders Açıklaması
This course teaches practical data mining and big-data analytics—covering supervised/unsupervised learning, association rules, anomaly detection, and feature engineering—across text, image, and audio domains using real-world datasets. Students build end-to-end mini projects with Python (scikit-learn, PyTorch) and WEKA, and learn evaluation with ROC/PR, AUC, and explainability.
Ders Saatleri (Teorik + Lab)
Pazartesi 19.00-22.00
Öğretim Elemanları
Dr. Öğr. Üyesi Vecdi Emre Leven
Ön Gereksinimler
Yok
Yazılımlar
Python
Dersler
Dersin haftalık 3 saat teorik bölümü bulunmaktadır. Öğretim üyesi tarafından verilen ders materyallerinin ders öncesi incelenip, ders sonrasında ise tekrar edilmesi beklenmektedir.
Quizler
Dönem içerisinde iki adet quiz yapılacaktır. 30 dk süre verilecektir. Quiz tarihi bir hafta önceden duyurulacaktır.
Notlandırma
Derslere %80 oranında devam zorunludur.
Dönem notu; vize, lablar, ödevler, proje ve final sınavı ile belirlenecektir. Değerlendirme yüzdeleri aşağıdaki tabloda verilmiştir.
| Faaliyetler | Oranlar |
|---|---|
| Vize | %20 |
| Ödev/Quiz | %10 |
| Proje | %20 |
| Final | %50 |
Ödev ve quizlerin teslim saati üzerinden her geçen saat için 5 puan kesilecektir.
Dönem sonu notunun karşılık geldiği ağırlık ve harf notu aşağıdaki tabloda verilmiştir.
| Dönem Notu | Ağırlık | Harf Notu |
| 90-100 | 4.00 | AA |
| 85-89 | 3.50 | BA |
| 80-84 | 3.00 | BB |
| 75-79 | 2.50 | CB |
| 65-74 | 2.00 | CC |
| 50-64 | 1.50 | DC |
| 45-49 | 1.00 | DD |
| 0 -44 | 0 | FF |
Beklenen Efor
Öğrencinin dönem içinde göstermesi beklenen efor tablosu aşağıda verilmiştir.
| İçerik | Saat | Kaç Defa | Ara Toplam |
| Derse Hazırlık | 2 | 14 | 28 |
| Ders Tekrarı | 2 | 14 | 28 |
| Ödev | 4 | 6 | 24 |
| Proje | 48 | 1 | 48 |
| Sınıf Dersi | 4 | 14 | 56 |
| Ara Sınav ve Final | 24 | 2 | 48 |
Öğrenciler dersten başarılı olmak için dönem boyunca ortalama 232 saat harcamaları beklenmektedir.
Kodlama Ödevleri
Kodlama ödevlerinin notlandırılması, kodun doğruluğu, kalite ve algoritmik gerçeklemedeki detayları incelenerek yapılacaktır.
Doğruluk
Verilecek her bir ödev için test girişi ve beklenen çıkışlar paylaşılacaktır. Ancak ödev kontrolü yapılırken sizinle paylaşılmamış başka test durumları da denenecektir. Çalışma zamanı, beklenenden çok uzun süren kodlar yanlış olarak değerlendirilebilir.
Teori
Kod, istenen algoritmanın tasarımı olmalıdır. En optimum çözüm beklenmemektedir. Ancak bellek ve çalışma zamanı beklenenden çok fazla olmamalıdır.
Yazılı Ödevler
Ödev kendi el yazınız ile yazılmalıdır. Ödev cevap kağıtının üzerinde, dersin adı, öğrenci adı ve soyadı, öğrenci numarası ve tarih bulunmalıdır.
Akademik Dürüstlük
Ödevin amacı, ders hakkında derinlemesine araştırma yapmayı öğrenmek ve pratik bilgiler kazanmayı sağlamaktır. Verilen ödevler hakkında, diğer öğrenciler ile birlikte çalışma teşvik edilmektedir. Çalışma grubu oluşturan öğrenciler, kendi başına çalışan öğrencilere göre sınavlarda daha başarılı olmaktadırlar.
Ancak bir ödevi çözmek için başkaları ile birlikte çalışsanız bile, her bir sorunun çözümünü yardım almadan kendiniz yapmalısınız. Çözümünüzü bir araştırma yolu ile elde ederseniz (örn. bir internet araması), çözümü kendi cümle ve/veya kodunuz ile ifade etmelisiniz. Çözümü sözlü olarak sorulduğunda, öğrencinin açıklayabilmesi beklenmektedir.
Verilen ödev bir kod ise, kendinizin yazması gerekmektedir. Hata ayıklamada başkalarından yardım alabilirsiniz. Kodda intihal tespiti için manuel ve otomatik mekanizmalar kullanılacaktır. İntihal, sınav içi kopya ve benzeri davranışlar disiplin yönetmeliğine göre cezalandırılır.
Categories
Lecture Notes
Categories
Big Data and Data Mining
Course Description: This course teaches practical data mining and big-data analytics—covering supervised/unsupervised learning, association rules, anomaly detection, and feature engineering—across text, image, and audio domains using real-world datasets. Students build end-to-end mini projects with Python (scikit-learn, PyTorch) and WEKA, and learn evaluation with ROC/PR, AUC, and explainability.
- Detailed Course Description
- Lecture Notes
- Homeworks
- Project
- Exams and Sample Questions