TED Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü araştırma konuları temel olarak yapay zeka, makine öğrenmesi, büyük veri analitiği, bulut bilişim, nesnelerin interneti, yazılım güvenliği, siber güvenlik, veri tabanı sistemleri, dağıtık sistemler, yazılım doğrulama ve test, kullanıcı deneyimi ve arayüz tasarımı, biyoinformatik, oyun geliştirme ve bilişsel bilimler üzerinedir. Aşağıdaki tabloda öğretim üyelerimizin aktif araştırma ilgi alanları yer almaktadır.
| ÖĞRETİM ÜYESİ | AKTİF ARAŞTIRMA KONULARI |
|---|---|
| Prof. Dr. Tansel Dökeroğlu | Paralel hesaplama, ayrık (çok amaçlı) optimizasyon, metaheuristik algoritmalar, paralel makine öğrenme algoritmaları, özellik seçimi, büyük veri analitiği. |
| Prof. Dr. Kasım Murat Karakaya | Doğal Dil İşleme, Görüntü İşleme, Optimizasyon, Makine Öğrenmesi ve Doğal Hesaplama Algoritmaları |
| Dr. Öğr. Üyesi Özlem Albayrak | Yazılım, Yazılım Mühendisliği |
| Dr. Öğr. Üyesi Emin Kuğu | Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Güvenliği ve Güvenilirliği, Kriptoloji,Yazılım Güvenliği, Bilgisayar Ağları, Haberleşme ve Ağ Protokolleri, Veritabanı ve Veri Yapıları, Bulanık Kümeler ve Sistemler, Sinirsel Ağlar, Yazılım Mühendisliği |
| Dr. Öğr. Üyesi Ulaş Güleç | Artırılmış Gerçeklik, Sanal Gerçeklik |
| Dr. Elif Kurtaran Özbudak |
| Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Doğal Dil İşleme |
|
Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), modern teknolojinin öncülerinden olup, birçok alanda devrim yaratmaktadır. Bu iki alan, bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenmesini, tahminlerde bulunmasını ve karmaşık problemleri çözmesini sağlar. Yapay Zeka (AI): Yapay zeka, makinelerin insan benzeri zeka sergilemesini amaçlar. AI, doğal dil işleme, görüntü tanıma, robotik ve oyun teorisi gibi çeşitli alt alanları kapsar. AI uygulamaları, günlük yaşamımızda giderek daha fazla yer almakta ve sağlık, eğitim, eğlence, üretim gibi sektörlerde önemli yenilikler sunmaktadır. Örneğin, sağlık sektöründe hastalıkların erken teşhisi, tedavi planlarının optimize edilmesi ve hasta bakımının iyileştirilmesi gibi alanlarda kullanılmaktadır. Makine Öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenmelerini ve kendilerini geliştirmelerini sağlar. ML, büyük veri analitiği, öngörüsel modelleme ve desen tanıma gibi alanlarda güçlüdür. Bu teknoloji, finans sektöründe dolandırıcılık tespitinden, perakende sektöründe müşteri davranışlarının analizine kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Ayrıca, otonom araçların geliştirilmesi ve kişiselleştirilmiş öneri sistemlerinin oluşturulması gibi uygulamalarda da kritik bir rol oynar. Derin Öğrenme: Makine öğreniminin bir alt dalı olan derin öğrenme, özellikle büyük veri ve yüksek hesaplama gücü gerektiren problemleri çözmede etkilidir. Sinir ağları aracılığıyla çalışan derin öğrenme, görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme ve oyun geliştirme gibi alanlarda çığır açan sonuçlar elde etmektedir. Doğal Dil İşleme (NLP): Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini anlaması ve işlemesini sağlar. NLP, dil çevirisi, duygu analizi, sohbet botları ve metin özetleme gibi uygulamalarda kullanılmaktadır. Bu teknoloji, müşteri hizmetleri, içerik yönetimi ve bilgi erişimi gibi alanlarda büyük kolaylıklar sağlamaktadır. Görüntü İşleme: Görüntü işleme, dijital görüntülerin analiz edilmesi ve işlenmesi ile ilgilenir. Tıbbi görüntüleme, yüz tanıma, endüstriyel otomasyon ve güvenlik sistemlerinde yaygın olarak kullanılır. Bu teknoloji, hassas ve hızlı analizler yaparak, insan yeteneklerini aşan performanslar sergileyebilir. Bu alanlar, AI ve ML'nin sunduğu geniş imkanlarla, hem günlük yaşamımızı hem de endüstriyel süreçleri dönüştürmektedir. Gelecekte, bu teknolojilerin daha da gelişmesiyle, daha akıllı, verimli ve kullanıcı dostu sistemlerin ortaya çıkması beklenmektedir. |
| Araştırmacılar: Prof. Dr. Tansel Dökeroğlu, Prof. Dr. Kasım Murat Karakaya |
İlgili Dersler: |
| Artırılmış Gerçeklik, Sanal Gerçeklik |
 |
Artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR), dijital dünyanın sınırlarını aşarak gerçeklik algımızı yeniden tanımlayan yenilikçi teknolojilerdir. Bu teknolojiler, kullanıcıları gerçek dünyanın dışına çıkararak, etkileşimli ve zengin deneyimler sunar. Artırılmış Gerçeklik (AR) AR, gerçek dünyayı dijital verilerle birleştirerek kullanıcıya daha zengin bir deneyim sunar. Akıllı telefonlar, tabletler ve gözlükler gibi cihazlar üzerinden kullanılabilen AR uygulamaları, gerçek dünyayı görüntülerken üzerine ek bilgiler, grafikler veya interaktif öğeler ekler. Bu sayede, kullanıcılar çevrelerini daha derinlemesine keşfedebilir ve bilgiye daha kolay erişebilir. Sanal Gerçeklik (VR) VR ise tamamen sanal bir ortamda kullanıcıyı taşıyan bir teknolojidir. VR başlıkları ve diğer cihazlar, kullanıcıları bilgisayar üretilmiş dünyalara taşıyarak gerçek dünyayla etkileşim kurdukları tamamen sanal bir deneyim sunar. Bu sayede, kullanıcılar farklı yerleri keşfedebilir, etkileşimli oyunlar oynayabilir ve eğitici deneyimler yaşayabilirler. Kullanım Alanları AR ve VR, birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Eğitimde, öğrencilere interaktif ve etkileşimli dersler sunmak için kullanılırken, iş dünyasında eğitim ve simülasyon amaçlı uygulamalarla iş süreçleri iyileştirilir. Eğlence sektöründe, VR oyunları ve deneyimleri popüler hale gelirken, perakende sektöründe AR, alışveriş deneyimini dönüştürmek için kullanılır. Geleceğe Yolculuk AR ve VR, dijital dünyanın sınırlarını zorlayarak, kullanıcıları gerçeklik algılarının ötesine taşıyor. Bu teknolojilerin giderek daha yaygın ve erişilebilir hale gelmesiyle, insanlar artık dijital dünyayı deneyimleme ve yeni fırsatlar keşfetme konusunda daha fazla olanaklara sahip olacaklar. |
| Araştırmacılar: Dr. Öğr. Üyesi Ulaş Güleç |
İlgili Dersler: |
| Ağ Güvenliği, Siber Güvenlik, Bilgisayar Ağları |
 |
Ağ güvenliği, modern dijital dünyanın kritik bir bileşenidir ve veri bütünlüğünü, gizliliğini ve erişilebilirliğini korumak için çeşitli teknolojileri ve uygulamaları kapsar. Bu alan, siber tehditlere karşı savunma mekanizmaları geliştirerek, bireylerin ve kuruluşların dijital varlıklarını korumayı amaçlar. Ağ Güvenliği: Ağ güvenliği, bilgisayar ağlarını yetkisiz erişim, kötü amaçlı yazılım ve veri hırsızlığına karşı korur. Bu alan, güvenlik duvarları, saldırı tespit sistemleri ve sanal özel ağlar (VPN) gibi çeşitli teknolojiler kullanarak ağların güvenliğini sağlar. Ağ güvenliği uygulamaları, finans, sağlık, eğitim ve üretim gibi birçok sektörde kritik öneme sahiptir. Siber Güvenlik: Siber güvenlik, ağ güvenliğinin daha geniş bir parçası olarak, bilgisayar sistemleri ve ağlarının korunmasını kapsar. Bu alanda, siber saldırılara karşı koruma, tehdit tespiti ve müdahale gibi stratejiler geliştirilir. Siber güvenlik uzmanları, fidye yazılımı, phishing saldırıları ve dağıtık hizmet reddi (DDoS) saldırıları gibi tehditlerle mücadele eder. Şifreleme: Şifreleme, verilerin yetkisiz erişime karşı korunmasını sağlayan bir tekniktir. Veri şifreleme yöntemleri, hassas bilgilerin güvenli bir şekilde iletilmesini ve saklanmasını sağlar. Bu teknoloji, bankacılık, e-ticaret ve iletişim gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Güvenlik Duvarları: Güvenlik duvarları, ağ trafiğini kontrol ederek, yetkisiz erişimleri engelleyen güvenlik cihazlarıdır. Hem donanım hem de yazılım tabanlı güvenlik duvarları, ağ güvenliği stratejilerinin temel bileşenlerindendir. Bu cihazlar, iç ve dış ağ trafiğini analiz ederek, potansiyel tehditleri tespit eder ve önler. Saldırı Tespit ve Önleme Sistemleri (IDS/IPS): IDS ve IPS, ağlarda anormal aktiviteleri izleyerek ve analiz ederek, potansiyel tehditleri tespit eden ve engelleyen sistemlerdir. IDS, tehditleri tespit ederken, IPS bu tehditleri aktif olarak durdurur. Bu sistemler, ağ güvenliğinin proaktif bir parçası olarak önemli bir rol oynar. Sanallaştırma ve Bulut Güvenliği: Sanallaştırma ve bulut bilişim, veri depolama ve işlemeyi daha esnek hale getirirken, bu alanlarda güvenliği sağlamak da kritik bir hale gelmiştir. Bulut güvenliği, bulut hizmet sağlayıcıları ve kullanıcıları arasındaki verilerin korunmasını içerir. Sanal makinelerin ve bulut tabanlı uygulamaların güvenliği, modern ağ güvenliği stratejilerinin bir parçasıdır. Zararlı Yazılım Analizi ve Önleme: Zararlı yazılım analizi, kötü amaçlı yazılımların incelenmesi ve etkisiz hale getirilmesini sağlar. Antivirüs yazılımları ve zararlı yazılım önleme sistemleri, ağ güvenliğini sağlamak için sürekli olarak güncellenir ve geliştirilir. Bu teknolojiler, bilgisayar sistemlerinin ve ağların sağlıklı çalışmasını garanti eder. Bu alanlar, ağ güvenliğinin geniş kapsamını ve önemini ortaya koymaktadır. Güvenli bir ağ altyapısı, dijital dünyanın temel taşıdır ve sürekli gelişen tehditlere karşı koruma sağlamak için ileri teknolojiler ve stratejiler gerektirir. Gelecekte, bu teknolojilerin daha da gelişmesiyle, daha güvenli ve dayanıklı dijital sistemlerin ortaya çıkması beklenmektedir. |
| Araştırmacılar: Dr. Öğr. Üyesi Emin Kuğu |
İlgili Dersler: |
| Büyük Veri Analitiği |
 |
Dijital çağın hızla büyüyen veri denizinde kaybolmak yerine, bilgiye dönüştürmek için büyük veri analitiği bir ışık tutuyor. Büyük veri analitiği, devasa veri kümelerini inceleyerek desenler, eğilimler ve içgörüler elde etmemizi sağlayan güçlü bir araçtır. Bu analizler, işletmelerin stratejik kararlar almasına, bilimsel araştırmalarda yeni keşifler yapmasına ve toplumların refahını artırmasına yardımcı olur. Büyük Veri Analitiğinin Tanımı Büyük veri analitiği, büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz ederek anlamlı bilgiler elde etme sürecidir. Bu süreç, veri toplama, temizleme, depolama, analiz etme ve sonuçları yorumlama aşamalarını içerir. Makine öğrenimi, yapay zeka ve istatistiksel teknikler gibi çeşitli yöntemler büyük veri analitiğinde kullanılır. Kullanım Alanları Büyük veri analitiği, birçok farklı alanda kullanılmaktadır. İş dünyasında, müşteri davranışlarını analiz ederek pazarlama stratejileri belirlenir, operasyonel verimlilik artırılır ve rekabet avantajı elde edilir. Sağlık sektöründe, hastalık önleme, teşhis ve tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi için büyük veri analizi kullanılır. Eğitimde, öğrenci başarısını artırmak ve eğitim programlarını optimize etmek için veri analitiği yapılır. Gelecek Perspektifi Büyük veri analitiği, dijital çağın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir ve gelecekte daha da önemli hale gelecektir. Bu teknoloji, veriye dayalı karar alma süreçlerini güçlendirerek işletmelerin rekabet avantajı elde etmesine, bilimsel araştırmalarda yeni keşifler yapılmasına ve toplumların daha iyi bir gelecek inşa etmesine katkıda bulunacaktır. |
| Araştırmacılar: Prof. Dr. Tansel Dökeroğlu |
İlgili Dersler: |
| Yazılım, Yazılım Mühendisliği |
 |
Yazılım mühendisliği, yazılımın kalite süreçleri açısından büyük önem taşır. Yazılım kalitesi, yazılımın performansını, güvenilirliğini ve kullanıcı memnuniyetini doğrudan etkileyen kritik bir faktördür. Yazılım kalite süreçleri, yazılım geliştirme yaşam döngüsü boyunca çeşitli metodolojiler ve uygulamalar kullanılarak sağlanır. Gereksinim Analizi: Yazılım geliştirme sürecinin ilk aşaması olan gereksinim analizi, kullanıcı ihtiyaçlarının ve sistem gereksinimlerinin doğru bir şekilde belirlenmesini sağlar. Bu aşamada, yazılımın hedefleri, işlevleri ve kısıtlamaları detaylı bir şekilde tanımlanır. Gereksinim analizi, yazılımın istenilen özelliklere sahip olmasını ve kullanıcı beklentilerini karşılamasını garanti eder. Tasarım: Yazılım tasarımı, yazılımın genel yapısını ve bileşenlerini tanımlar. Bu aşama, yazılımın modüler, esnek ve bakımı kolay olmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Yazılım tasarımı, sistemin mimarisi, veri akışları ve bileşenler arasındaki ilişkileri içeren detaylı planlar oluşturur. Kodlama: Kodlama aşaması, tasarımın gerçek yazılım bileşenlerine dönüştürülmesini sağlar. Bu süreçte, yazılım geliştiricileri en iyi kodlama uygulamalarını ve standartlarını takip ederek, yüksek kaliteli ve sürdürülebilir kodlar yazarlar. Kodlama sürecinde kullanılan diller ve araçlar, yazılımın performansını ve bakımını doğrudan etkiler. Test Etme: Yazılım testi, yazılımın doğru çalıştığını ve belirlenen gereksinimleri karşıladığını doğrulamak için yapılan önemli bir süreçtir. Bu aşama, bir dizi test teknikleri ve stratejileri kullanılarak, yazılımın hatalarını ve eksikliklerini tespit etmeyi amaçlar. Birim testleri, entegrasyon testleri, sistem testleri ve kabul testleri gibi farklı test seviyeleri, yazılımın kalitesini ve güvenilirliğini artırır. Sürüm ve Dağıtım: Yazılımın son kullanıcıya ulaştırılması süreci olan sürüm ve dağıtım, yazılımın kullanıcı ihtiyaçlarına uygun olarak hazırlanmasını sağlar. Bu aşama, yazılımın kurulumu, yapılandırması ve dağıtımı için gerekli olan tüm adımları içerir. Sürüm yönetimi ve dağıtım otomasyonu araçları, bu sürecin daha etkili ve güvenilir olmasını sağlar. Bakım ve Destek: Yazılımın yaşam döngüsü boyunca bakım ve destek hizmetleri sağlamak, yazılımın sürekli olarak güncel, güvenli ve işlevsel kalmasını sağlar. Bu aşama, yazılımın hatalarının düzeltilmesini, performansının iyileştirilmesini ve yeni özelliklerin eklenmesini içerir. Yazılımın bakım süreci, kullanıcı geri bildirimlerini dikkate alarak, yazılımın gelişen ihtiyaçlara uyum sağlamasını sağlar. Yazılım Kalite Güvencesi (QA): Yazılım kalite güvencesi, yazılımın belirlenen kalite standartlarına uygun olmasını sağlamak için kullanılan sistematik bir yaklaşımdır. QA süreçleri, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün tüm aşamalarında kaliteyi garanti etmek için planlama, izleme ve değerlendirme faaliyetlerini içerir. QA, yazılımın hata oranını azaltmayı, verimliliği artırmayı ve kullanıcı memnuniyetini sağlamayı hedefler. Sürekli Entegrasyon ve Sürekli Teslimat (CI/CD): CI/CD, yazılımın hızlı ve güvenilir bir şekilde geliştirilmesini, test edilmesini ve dağıtılmasını sağlayan modern yaklaşımlardır. Sürekli entegrasyon, geliştiricilerin kodlarını düzenli olarak birleştirerek, yazılımın tutarlı bir şekilde çalışmasını sağlar. Sürekli teslimat ise, yazılımın otomatik olarak test edilip dağıtılmasını mümkün kılar. CI/CD uygulamaları, yazılım geliştirme sürecini hızlandırarak, hataları erken tespit etmeyi ve kullanıcıya hızlı geri bildirim sağlamayı amaçlar. Bu süreçler, yazılım mühendisliğinde yüksek kalite standartlarının korunmasını ve sürdürülebilir yazılım çözümlerinin geliştirilmesini sağlar. Yazılım kalite süreçleri, yazılımın kullanıcı beklentilerini karşılamasını, güvenilirliğini ve performansını garanti ederek, yazılım mühendisliğinin başarısında kritik bir rol oynar. Gelecekte, bu süreçlerin daha da gelişmesiyle, yazılım mühendisliğinin kalitesinin ve verimliliğinin artması beklenmektedir. |
| Araştırmacılar: Dr. Öğr. Üyesi Özlem Albayrak |
İlgili Dersler:
|