Gömülü Video Sistemler programı Vestel A.Ş. ile işbirliği içinde oluşturulmuştur. Tezli ve tezsiz seçenekleri olan bu programdan mezun olan öğrenciler, tercihlerine göre, Bilgisayar Mühendisliği veya Elektrik-Elektronik Mühendisliği yüksek lisans diploması alabilirler. Program aşağıda belirtilen özellikleri de kapsayan esnek yapısıyla ön plana çıkmaktadır:
- Her öğrenciye çeşitli burslar
- Gerçek-yaşam tez/proje problemleri
- Fonlanmış Ar-Ge projelerinde yer alma imkanı
- ABD, AB ve Türkiye’de yüksek teknoloji meslekleri ve doktora eğitimi için yönlendirme
- İki kez olmak üzere Vestel firmalarında iki aylık yaz çalışmaları
- Gömülü Sistemler ve Yazılım geliştirme çalışmaları
PROGRAMIN AMAÇLARI VE HEDEF KİTLESİ
Mart 2007’de danışmanlık hizmetleri için bir anlaşma imzalamış olan Bahçeşehir Üniversitesi ile Vestel’in bir yan kuruluşu olan Vestek firması, işbirliklerini Nisan 2008’de imzalanan yüksek lisans programı anlaşması ile pekiştirmeye karar vermişlerdir. Eylül 2008’de ilk öğrencilerini kabul edecek olan program iki alanda sürdürülmektedir. Video Alanı, video algoritmalarında uzmanlaşmış, aynı zamanda dijital ve gömülü tasarım konularında bilgili mühendisler yetiştirmeyi hedeflemektedir. Yonga (IC) Alanı ise video algoritmaları hakkında bilgi sahibi olan dijital ve gömülü tasarım mühendisleri yetiştirmeyi hedeflemektedir.
Bahçeşehir öğretim üyeleri Silikon Vadisi başta olmak üzere video ve çip tasarımı alanlarında toplam 30 yıllık endüstri tecrübesine sahiptir. Üniversitemiz 2007 yılı itibariyle dijital bütünleşik devre tasarımı alanında uzman birçok mezun vermiştir. Bu mezunlardan birisi İTÜ Arı-2 Teknopark’ta bulunan ST Microelectronics firmasında çalışmaktadır. Diğer bir mezun aynı alanda Boğaziçi Üniversitesinde doktora eğitimine devam etmektedir. Mezunlarından bir diğeri ise VLSI Test konusunda öğretim ve araştırma asistanı olarak Boston kentindeki Northeastern Üniversitesine gidecektir. Bunların dışında, bu programı destekleyen öğretim üyelerimiz Bahçeşehir Üniversitesi öğrencilerini son iki yıl içerisinde burslu olarak Stanford Üniversitesi, Ohio Devlet Üniversitesi, Southern California Üniversitesi, Northeastern Üniversitesi, Case Western Reserve Üniversitesi, Illinois-Chicago Universitesi, Oakland Üniversitesi ve Kent Devlet Üniversitesi gibi ABD üniversitelerine göndermiştir.
Öte yandan Vestel, şu anda üretilebilir “high-end” ürünler üzerinde yoğunlaşmıştır. Manisa, İngiltere ve ABD’deki Ar-Ge merkezlerinde en gelişmiş video teknolojilerini geliştirmektedir. Pixellence adını vermiş olduğu video pekiştirme teknolojisi dünya çapında video işleme algoritmalarının yanı sıra, ileri düzey dijital bütünleşik devre tasarımı sınırlarına da ihtiyaç duymuştur. Pixellence Ar-Ge çalışması, algoritma düzeyinden çip uyarlamasına kadar tümüyle İstanbul İTÜ Arı-2 Teknopark ve Ankara ODTÜ Teknopark ofislerinden oluşan Vestek tarafından yerine getirilmiştir. Tek başına Vestel, Avrupa’da satılmakta olan TV setlerinin %30’undan fazlasını üretmektedir.
Internet, hücresel ağlar ve çoklu-ortam teknolojilerindeki gelişmeler, dünyada olduğu gibi ülkemizde de video teknolojilerinde büyük bir atılıma yol açmıştır. Şu anda Türkiye’de çok sayıda “set-top” kutusu şirketi, telekom/cep telefonu şirketi, askeri malzeme tedarikçileri gibi çoklu-ortam teknolojileri geliştiren firmalar mevcuttur. Gömülü Video Sistemler programı, başta Vestel olmak üzere, video teknolojileri konusunda uzman/araştırmacı mühendise ihtiyaç duyan bu firmalarda çalışmak isteyen ya da bu konuda doktora yapmayı düşünen Elektrik-Elektonik veya Bilgisayar Mühendisliği mezunlarına yönelik özel bir programdır.
PROGRAM YAPISI
Gömülü Video Sistemler (MSEVS) 8 farklı seçenekten oluşan iki yıllık bir yüksek lisans programıdır. Öğrenciler, Elektrik-Elektronik Mühendisliği veya Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans derecesini seçebilecekler, Video veya IC alanını takip edebilecekler ve tezli veya tezsiz programa katılabileceklerdir.Öğrenciler seçecekleri alanın tüm önkoşul derslerine denk ders aldıklarını göstermek zorundadır. Bu derslerden eksiği olanlar, ilk yıl bu dersleri tamamlayacaklardır.Tezli program seçeneğinde, öğrenciler önkoşul dersleri ve seminer dersi dışında 7 ders alacaklardır. Dersler, 4+1+2 şeklinde yayılmış olup her alanda alınması zorunlu dört ortak ders, zorunlu bir alan dersi ve seçmeli iki alan dersinden oluşmaktadır. Tez çalışması ikinci veya üçüncü dönemde başlayacaktır. Tez çalışmasına başlamak için derslerin tamamlanmış olması gerekmemektedir. Tezsiz program seçeneğine, öğrenciler önkoşul dersleri ve seminer dersi dışında 9 ders alıp, mezuniyet projesi yapacaklardır. Dersler, 4+1+2+3 şeklinde yayılmış olup, her alanda alınması zorunlu dört ortak ders, zorunlu bir alan dersi, seçmeli iki alan dersi ve serbest seçmeli üç dersten oluşmaktadır. Serbest seçmeli dersler, her iki alana ait alan seçmeli dersler arasından veya, danışman onayı ile, Elektrik-Elektronik Mühendisliği veya Bilgisayar Mühendisliği yüksek lisans veya son sınıf lisans dersleri arasından seçilebilir.
Ders Listesi
Digital Signal Processing
Digital Integrated Circuit Design
Data Structures and Algorithms
Image Processing
HDL-Based Digital Design Project
Embedded Systems
Video Processing
VLSI Test and Verification
Seminar
Master Thesis
Restricted Electives
Computer Arithmetic
Multimedia Communications and Networking
Digital Design Automation
Computer Vision and Pattern Recognition
VLSI Test and Verification
ASIC / SOC Design
Real-Time Signal Processing
Image and Video Compression
Ders Tanımları
Computer Arithmetic
Computer arithmetic algorithms are at the heart of many digital ICs in the video market as well as communications and processor markets. A thorough grasp of these algorithms is needed in order to implement fast and small chips. Topics include 2's complement fixed point representation, basic addition and subtraction, fast adders, prefix graphs, priority encoders, carry-save trees, barrel shifters, MAC operation, division schemes, LUT based computation, floating-point numbers and operations.
Data Mining I
Introduction to data mining, data warehouse and OLAP technology for very large databases. Factor analysis for feature extraction. Considering classification algorithms: CART, ID3, neural networks, naive Bayes. Handling cluster analysis with nearest neighbor, expectation maximization, partitioning algorithms, hierarchical cluster analysis. Comparing association rules in large databases.
Data Mining II
Syntax, semantics and structure in HTML, text documents and data, the computational aspects of information extraction (IE) and integration from unstructured and semi-structured sources, regular expressions, regular tree expressions, XPath, XSLT, XQuery and hidden Markov model (HMM), horn rules, description logic, frame logic, topic maps, inductive logic programming, Meta-Data, ontologies, XML, RDF, DAML+OIL, the enabling tools, techniques and languages for semantic Web mining, Web Agents and Web Crawlers, mining ontologies from the Web, ontologies to build focused Web crawlers, domain-specific semantic search engines to improve Web searching, applications in E-Commerce and bioinformatics, how to do research in semantic web mining
Introduction to Network Security and Cryptography
Introduction into the field of cryptography and network security. Data and network security, different attacks on cryptographic systems, concepts of public and private key cryptography. Secret key schemes, DES and IDEA. The public key schemes RSA and EIGamal, and systems based on elliptic curves. Signature algorithms, hash functions, key distribution schemas.
Advanced Cryptography
Authentication applications; support application-level authentication and digital signatures. Widely used services Kerberos, X.509 directory authentication service. Electronic mail security issues. Pretty Good Privacy (PGP), S/MIME schemes. IP security (IPSEC) concept, IP security architecture, authentication and key management. Web security and standardized schemes SSL/TLS and SET. Intrusion prevention mechanisms; IDS (intrusion detection system), firewalls, NFAT (network forensics analysis tools).
Advanced Comp. Networks & Mobile Communications I
Introduction to networking, virtual private networking (VPN) theory and practice. VPN theoretical sessions and VPN lab applications, Current technologies and applications in industry, bandwidth utilization technologies in WAN networking wireless structure.
Advanced Comp. Networks & Mobile Communications II
Mobile and wireless applications, voice technologies like voice over ATM (VoATM) voice over IP (VoIP) and voice over frame relay (VoFR). Theoretical sessions and practical applications on Cisco routers. Other applications in industry (e-business servers carrier infrastructures) conceptual approach to e-business applications and other up-to-date application areas.
Image and Video Processing
A top-down analysis of video processing applications, algorithms, tools, and fundamentals. Applications include digital TV, computer games, cinema special effects, 3D TV, medical imaging, and forensics. Algorithms include motion estimation, filtering and restoration, deinterlacing and enhancement, interpolation and super resolution, stereo and 3D video processing, coding, and compression standards.
3-D Computer Graphics
Introduction to computer graphics, where computer generated pictures are used, graphics display devices, overview of graphics systems; getting started: drawing figures, device independent programming and OpenGL, anatomy of an OpenGL application, use of OpenGL in C++, basic 2-D shapes, representation of objects on the computer screen; computer graphics elements: drawing shapes, graphics output primitives, attributes of graphics primitives, geometric transformations, 2D viewing, clipping, three-dimensional viewing, OpenGL 3D viewing and projections, introduction to illumination models and shading in OpenGL, GUI design for graphics applications, introduction to computer animation and game programming.
Bioinformatics I
Sequence alignment, database searching, RNA structure prediction, microarray sequence analysis, gene prediction, repeat detection, and protein folding prediction, analysis of the algorithms behind each of these algorithms, dynamic programming, hidden Markov models, finite state automata, grammars, Karlin-Altschul statistics, and Bayesian statistics.
Bioinformatics II
Analyze and evaluate biological datasets to determine which data are important for model construction. Apply appropriate mathematical techniques to systems model building. Evaluate the predictive power of the computational and mathematical models. Use the models to suggest new experiments.
Artficial Neural Networks I
Introduction to neural networks, artificial neural networks, single layer perception, Hebbian learning, decreasing slope learning, general delta rule, learning in multi layer perceptions, feedback, learning with momentum, composite slope learning, prejudice and variety, radial basis perception applications, radial basis function networks, introduction to self organizing systems.
Neural Networks II
Dynamic neural networks and their applications to control and chaos prediction. Neuro fuzzy systems; cooperative neuro-fuzzy systems, neural networks for determining membership functions, Adeli-Hung algorithm, learning fuzzy rules using neural nets, identifying weighted fuzzy rules using neural nets. Evolutionary computing; genetic programming and algorithms.
Formal Languages & Automata Theory
Introducing formal languages and automata. Languages: using generators (e.g., grammars/regular expressions) and using recognizers (e.g., finite state machines). Along with presenting the fundamentals, this course will develop and examine relationships among the various specification methods for the regular languages and the context-free languages, in detail.
Expert and Knowledge Based Systems
Expert systems have developed as an outgrowth of research in artificial intelligence. They contain knowledge gleaned from human experts and can perform some tasks as well as and sometimes better than their human counterparts. Fuzzy sets provide a natural basis for employing uncertainty in expert systems. This course covers fuzzy sets theory and fuzzy logic, fuzzy set applications to decision making and process control, expert systems theory and architecture, and expert systems applications.
Analysis of Algorithms
Rigorous analysis of the time and space requirements of important algorithms, including worst case, average case, and amortized analysis. Techniques include order-notation, recurrence relations, etc. Analysis of the key data structures: trees, hash tables, balanced tree schemes, priority queues, Fibonacci and binomial heaps. Algorithmic paradigms such as divide and conquer, dynamic programming. Exploring selected advanced algorithms.
Embedded Systems
This course is a hands-on course that requires software work as well as board-level work where the student connects multiple building blocks to each other. This course sits at the intersection of fields such as microprocessors, digital design, operating systems, assembly programming, software design, and industrial automation.
Seminar
The purpose of this seminar is to equip the student enrolled in a program with a thesis with the necessary background for preparing a thesis. Although not compulsory, it is expected that the student prepares a pre-research document on her/his thesis subject and make a presentation at the end of the term.
Master Thesis
The Master Thesis is a study that students enrolled in a program with a thesis have to carry out under the leadership of an advisor on a subject related to the program followed. The thesis has to be prepared in line with academic ethic rules, presented to and approved by a thesis committee. The student has to register to this course for at least two terms.
Project