MSCS 700 Seminer

Bu derste öğrencilerden seçilen alanlarda kendi başlarına araştırma yapmaları, rapor yazmaları ve sınıf içi sunumlar yapmaları beklenir. Seminerin kapsamı eğitmen veya mentor/danışman tarafından belirlenecektir.

MSCS 713 Kriptoloji

Bu ders, çağdaş Kriptolojinin ilkelerini ve uygulamalarını tanıtır. Kriptolojinin modern gelişimini etkileyen klasik kriptografik tekniklerin kısa bir incelemesiyle başlar. Konular arasında simetrik blok şifreler (DES, AES, Akış Şifreleri, …), genel anahtar şifreleme sistemleri, dijital imzalar, Mesaj kimlik doğrulama Kodları, kriptografik hash işlevleri ve Anahtar Kuruluşu ve PKI Sertifikaları yer alır.

MSCS 711 Bilgisayar Güvenliği

Bu çok disiplinli temel ders, bilgisayar güvenliği temellerine genel bir bakış sağlar ve öğrencilerin Siber güvenlik alanını genel olarak ve özünde anlamaları için sağlam bir temel geliştirmelerini sağlar. Kurs, risk yönetimi, kriptografi temelleri, Kullanıcı Kimlik Doğrulaması (Parolalar, Biyometri ve Alternatifler Parola kimlik doğrulaması, Kimlik Doğrulama Protokolleri, İşletim Sistemi Güvenliği ve Erişim Kontrolü, Yazılım Güvenliği, Kötü Amaçlı Yazılımlar (virüsler, solucanlar, Truva atları, …), Açık Anahtar Sertifikaları içerir.

MSCS 712 Ağ Güvenliği

Bu kursta Ağ Temelleri, Kablosuz Yerel Ağ Güvenliği, Cisco WLAN Güvenlik Önlemleri, Sanal Özel Ağlar (VPN), İnternet Protokolü Güvenliği (Ipsec), Ağ Güvenliği Protokolleri (HTTPS, SSL, TCP/IP, saldırılar), Ağ Güvenliği mekanizmaları tanıtılmaktadır: Güvenlik Duvarları ve Tüneller, İzinsiz Giriş Tespit Önleme sistemleri ve Ağ Tabanlı Saldırılar, E-posta Güvenliği, Sızma Testi, DDos saldırıları dahil saldırı türleri, diğer saldırı türleri.

MSCS 714 Veri Gizliliği Seminar Dersi

Bu ders, veri gizliliğinin temellerini, güncel gizlilik konularını ve ilgili bazı gizlilik yasalarını, gizlilik tasarım stratejilerini, resmi gizlilik tanımlarını: k-anonimlik ve l-çeşitlilik, t-yakınlık ve m-değişmezlik, Diferansiyel Gizlilik ve Homomorfik Şifrelemeyi tanıtmaktadır. Öğrenciler 2-3 kişilik bir grup oluştururlar ve öğretim üyesi tarafından verilen konulardan birini seçerler veya öğrenci projeleri için ilgili başka bir konu bulurlar. Ardından, her grup kendi dönem projeleri için bir öğrenci kağıdı ve sunum sağlamalıdır.

MSCS 715 Kodlama Teorisi

Bu lisansüstü seviyedeki Kodlama Teorisi dersi, temel yapılara ve bazı ilgili algoritmalara odaklanır. Kodlama teorisinde ve Bilgisayar Bilimi ve Ayrık Matematik ile ilgili alanlarda yaygın olarak kullanılan birkaç temel yöntemi kapsar. Konular arasında kodlama teorisinin temel kavramları, doğrusal kodlar, kodlarla ilgili bazı sınırlar, Reed-Solomon kodları, grafiklerdeki kodlar ve bunların LDPC kodları dahil kod çözme şemaları yer alır.

MSCS 716 Etik Bilgisayar Korsanlığı

Birincil amaç, öğrencilere nasıl daha iyi savunulabileceklerini motive etmek için savunmasız sistemlere nasıl saldırılabileceğini anlamalarını sağlamaktır. Konular; Ayak izi ve keşif, Tarama Ağları Sayımı, Sistem Ağları, Kötü Amaçlı Yazılım Tehditleri, Sosyal Mühendislik Sniffing, Hizmet Reddi Oturumu Hacking, Web Sunucularını Hackleme, Web Uygulamalarını Hackleme, SQL Enjeksiyonu, Kablosuz Ağları Hackleme, Mobil Platformları Hackleme.

MSCS 717 Biyometrik

 Bu ders, bireylerin otomatik olarak tanımlanmasına/doğrulanmasına yönelik yöntem ve ilkeleri kapsar. Teknolojiler arasında parmak izi, yüz, iris, el şekli ve ses tabanlı biyometrikler bulunur. Ek konular arasında biyometrik sistem tasarımı, performans değerlendirme, çok modlu biyometrik sistemler, biyometrik sistem güvenliği yer alır.

MSCS 718 Algoritmalar ve Karmaşıklık Analizi

Bu ders, bilgisayar algoritmaları hakkında bir inceleme sağlar, algoritma tasarımı ve analizindeki temel teknikleri inceler ve Siber güvenlik alanında gerekli olan (bilimin birçok alanında gerekli olduğu gibi) önemli problem çözme becerilerini geliştirir. Çalışılacak konular, ileri veri yapılarını (kırmızı-siyah ve 2-3-4 ağaçları, birleşim bulma), özyineleme ve matematiksel tümevarım, algoritma analizi ve hesaplama karmaşıklığını (yineleme ilişkileri, büyük-O notasyonu, NP-tamlığı), sıralama ve arama, tasarım paradigmaları (böl ve fethet, açgözlü sezgisel, dinamik programlama, amorti edilmiş analiz) ve grafik algoritmaları (önce derinlik ve genişlik önce arama, bağlanabilirlik, minimum yayılan ağaçlar, ağ akışı). İleri düzey konular şunlar arasından seçilir: rasgele algoritmalar, bilgi alma, dizi ve örüntü eşleştirme ve hesaplamalı geometri.

MSCS 798 Yüksek Lisans Tezi I

Öğrenci, danışmanının rehberliğinde, danışmanın önerdiği ve Enstitü tarafından onaylanan bir konuda araştırma çalışmaları yapar.

MSCS 799 Yüksek Lisans Tezi II

Öğrenci, danışmanının rehberliğinde, danışmanın önerdiği ve Enstitü tarafından onaylanan bir konuda araştırma çalışmaları yapar.

LUE 701 Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve Etik

Dersin amacı araştırmanın temel yöntemlerini, etik konularını tanıtmak ve araştırma hedeflerini, hipotezleri ve araştırma çalışmalarını yapılandırılmış bir şekilde ele almak için örnek çerçeveyi formüle etmek amacıyla fikirleri araştırmaktır. Bir konu olarak Araştırma teknikleri, araştırmacıların literatürü kronolojik olarak hazırlamalarına yardımcı olmakla beraber bunların mantıksal olarak analiz edilmelerini sağlamaktadır. Bu konu, öğrencilerin anlayış ölçeğini geliştirmek için araştırma problemlerinin tanımlanmasına, yorumlanmasına ve sonuçlandırılmasında katkı sağlayacaktır. Bu ders aynı zamanda, öğrencilerin bir araştırma sunmak için gerekli olan araç, teknik, kavram ve uygulamaları beraber kullanmasını öğretecektir.

LUE 703 Mühendislik Matematiği

Bu ders, mühendislik temel konularında en yaygın olarak kullanılan matematik hakkındadır: Denklem sistemlerini çözmeye yönelik genel sayısal yaklaşımlar da dahil olmak üzere doğrusal cebir ve adi diferansiyel denklemlere (ODE'ler) giriş. Ele alınan konular arasında doğrusal denklem sistemleri, çözümlerin varlığı ve tekliği, Gauss eleme yer alır. Başlangıç değer problemleri, 1. ve 2. dereceden sistemler, ileri ve geri Euler ve Runge-Kutta yöntemi (RK4). Kurs ayrıca özproblemleri de kapsar: özdeğerler ve özvektörler, karmaşık sayılar, fonksiyonlar, vektörler ve matrisler dahil. Bu derste MATLAB ® kullanılmaktadır.

ECE 737 İleri Veritabanı Sistemleri

Bu ders, veritabanı yönetim sistemlerini kullanarak verilerin modellenmesi ve yönetimi için kavramları ve teknikleri tartışır. Hedeflenen konular arasında ilişkisel veri modeli, varlık / ilişki modeli, nesneye yönelik veri modeli, SQL, sorgu optimizasyonu, bütünlük kısıtlamaları, normalleştirme, işlem yönetimi, eşzamanlılık kontrolü ve kurtarma sistemleri bulunur.

ECE 747 İleri Makine Öğrenmesi

Bu dersin içeriğini makine öğrenmesi alanındaki son ve ileri teknikler ve ilgili teori oluşturmaktadır. İşlenecek konular arasında bilgi erişimi, öneri sistemi, veri işleme, bilgisayarla görme, doğal dil işleme yer almaktadır. 

ECE 748 Görüntü Tanıma İçin Evrişimli Sinir Ağları

Görüntü işleme arama, görüntü anlama, uygulamalar, haritalama, tıp, insansız hava araçları ve sürücüsüz arabalardaki uygulamalarla toplumumuzda her yerde yaygın hale geldi. Bu uygulamaların çoğunun ana amacı, görüntü sınıflandırma, yerelleştirme ve algılama gibi görsel tanıma görevleridir. Sinir ağı ("derin öğrenme" olarak da bilinir) yaklaşımlarındaki son gelişmeler, bu son teknoloji görsel tanıma sistemlerinin performansını büyük ölçüde geliştirmiştir. Bu kurs, bu görevler için uçtan uca modelleri öğrenmeye odaklanan derin öğrenme mimarilerinin ayrıntılarına, özellikle de görüntü sınıflandırmasına derin anlatımıdır. Bu ders sırasında, öğrenciler kendi sinir ağlarını uygulamayı, eğitmeyi ve hata ayıklamayı öğrenecek ve bilgisayarla görmedeki en son araştırmalar hakkında ayrıntılı bir anlayış kazanacaklar. Görüntü tanıma probleminin nasıl kurulacağını, öğrenme algoritmalarını (ör. Geri yayılım), ağları eğitmek ve ince ayarını yapmak için pratik mühendislik püf noktalarını öğretmeye odaklanacağız ve öğrencilere uygulamalı ödevler ve son kurs projesi boyunca rehberlik edeceğiz.

ECE 749 İleri Veri Bilimi

Bu kurs, makine öğrenimi, yapay zeka ve büyük veri alanlarında uzmanlaşmış, veri bilimine giriş niteliğinde bir derstir. Kurs, veri bilimi projelerine baştan sona bir yaklaşımla başlar. İlk adım veri bilimi proje yönetimi tekniklerini kapsar ve CRISP-DM metodolojisini 6 adımda takip eder: İş Anlama, Veri Anlama, Veri Ön İşleme, Makine Öğrenimi, Büyük Veri Platformlarında Knime ve Python'da topluluk teknikleri, Değerlendirme.

ECE 751 İşlemsel Biyolojiye Giriş

Bu ders moleküler biyolojideki problemlerin hesaplama teknikleriyle nasıl çözülebileceğini gösterecektir. Ders önce biyoloji geçmişi olmayan öğrenciler için moleküler biyolojideki temel kavramları gözden geçirir. Konular arasında sekans analizi, motif bulma, RNA katlama, genom montajı, karşılaştırmalı genomik, gen ekspresyon analizi, ağlara uygulanan grafik algoritmaları yer alır.

ECE 752 İleri Yapay Zeka

Bu ders Yapay Zekanın (YZ) tarihi ve felsefesi ile başlar. Kursun içeriği, arama problemleri, makine öğrenimi, kısıtlama memnuniyeti, grafik modeller, mantık vb. gibi klasik YZ yaklaşımları, klasik YZ yaklaşımıyla karmaşık bir gerçek dünya probleminin nasıl modelleneceğini öğrenmektir. Bu ders aynı zamanda YZ algoritmalarıyla gerçek hayat problemlerini çözmek için Python ile programlama, bir YZ modülüyle (bir oyun gibi) gerçek dünya uygulaması yazmayı ve sinirsel hesaplama, belirsizlik ve Bayes ağları, öğrenme kavramı gibi alt YZ konularını tanıtmayı da içerir (denetimli / denetimsiz) vb.

ECE 759 Bulut bilişimi

Bu kurs, bulut bilişimin temel kavramlarını inceleyecektir. Konular arasında bulut ve veri merkezi dosya sistemleri, sanallaştırma, güvenlik ve gizlilik, MapReduce ve Amazon Web hizmetleri ve etkileşimli web tabanlı uygulamalar yer alır.

ECE 761 İleri Bilgisayar Ağları

Bu kurs, Nesnelerin İnterneti (IoT) ağlarının temel kavramlarını tanıtır: - Bilgi merkezli ağlar (ICN'ler) veya Geleceğin İnterneti, Yazılım tanımlı ağlar (SDN'ler), - TDMA, FDMA gibi Orta Erişim Protokolleri, CSMA / CD, CSMA / CA ve senkronizasyon sorunları, - Ağ topolojisi ve hata toleransı teknikleri, - Dağıtım stratejileri ve enerji optimizasyon teknikleri, - AoA, TDOA, vb. Gibi farklı kablosuz teknikleri kullanarak hedef ve cihaz yerelleştirme - Uygulamalar ve akıllı Q-teorisi ve diğer olasılıklı yöntemler kullanılarak veri trafiği modellemesi ve analizi dahil olmak üzere ortam tasarımı ve uygulaması.

ECE 773 Kablosuz İletişim

Bu ders aşağıdaki konuları içerir: Hücresel kavram, kablosuz kanalların fiziksel modellemesi, kablosuz kanalın giriş / çıkış modelleri, zaman ve frekans tutarlılığı, istatistiksel kablosuz kanal modelleri. Noktadan noktaya iletişim, algılama ve zaman, anten, frekans ve uzay çeşitliliği. Kablosuz sistemler, GSM, CDMA ve OFDM için çoklu erişim ve girişim yönetimi. Kablosuz kanalların temel sınırları.

ECE 774 İleri 5G ve Uygulamaları

Bu ders, esnek dalga formu kavramı, 5G numeroloji yapısı, gecikme-doppler alanı (2-Boyutlu IFFT) gibi 5G ve ötesi sistemlerdeki anahtar kavramlar ve etkinleştirici teknolojilerle birlikte öğrencileri 5G ve Ötesi gereksinimleri, uygulamaları ve kullanım durumları ile tanıştırmak için tasarlanmıştır. ) dalga formu kavramı ve OFDM'den farklılıkları, Gelişmiş çok boyutlu modülasyon şemaları (indeks, sayı, şekil ve güç tabanlı modülasyonlar), uzaysal modülasyon ve indeks modülasyonu, Güvenli dalga formu kavramı (dalga formu OFDM'den daha güvenlidir), Ortogonal Olmayan Çoklu Erişim (NOMA), Massive MIMO, mm-Wave Communication, VLC sistemleri, 5G sistemlerinde İHA'lar, İletişim sistemleri için derin ve makine öğrenimi, Parazit Hizalama, Bilişsel radyo: Lisanssız Erişim için SDR ve OFDM (lisanssız spektrumda).

ECE 776 İleri Dijital İletişim

Ders, verici ve alıcı tasarımlarının yanı sıra iletişim sistemlerinde karşılaşılabilecek farklı kablosuz kanal türleri dahil olmak üzere dijital iletişim sistemlerinin genel yapısının kapsamlı ve gelişmiş bir görünümünü verir. Özellikle, gerçek ve karmaşık rasgele vektörler, sinyal uzay gösterimleri, OFDM, OFDM-IM, OFDM-SNM, OFDM-SPM, MIMO-SM gibi gelişmiş dijital modülasyon / demodülasyon teknikleri, gürültülü ve soluk üzerinden dijital veri iletimi kanallar ve alınan verilerin kurtarılması için ideal alıcı-vericilerin tasarımı, dijital iletişim sistemlerindeki bit hata olasılığı, veri hızı, verim vb. gibi temel performans ölçütlerinin hesaplanması gibi konuları kapsar.

ECE 778 Kablosuz Güvenlik

Bu ders, öğrencileri kablosuz ağlardaki (WIFI, LTE-4G, 5G) güvenlik gereksinimleri, güvenlik açıkları ve saldırılara aşina kılmak, kablosuz ağlar için güvenlik savunma protokollerini ve paradigmalarını öğrenmek, gizli dinlemeye karşı kablosuz fiziksel katman güvenliğini anlamak, ve kablosuz parazit saldırıları ve bunlara karşı önlemler ve bazı açık zorluklar ve öneriler hakkında bilgi sahibi olmaları için dizayn edilmiştir.