Mikroişlemciler Laboratuvarı
Bu laboratuvarda "Introduction to Microcomputers", "Digital Systems Laboratory", "Gömüllü Sistemler", "Computer Programming", "Introduction to Programming", "Object Oriented Programming I - II", "Veri Yapıları", "Bilgisayar Mimarisi", “Paralel Programlama”, “Sistem Programlama” ve "Engineering Graphics" derslerinin uygulamaları gerçekleştirilmektedir.
“Bilgisayar Mimarisi” ve “Paralel Programlama” derslerinde simülatör programlar üzerinden uygulamalar gerçekleştirilmektedir. "Introduction to Microcomputers” dersine ait deneyler TEKOPIC2 deney seti kullanılarak yapılmaktadır. Uygulamalar MPI dilinde yapılmakta, kod geliştiricisi olarak MPICH tercih edilmektedir.
Sistem Programlama dersi laboratuvarında, öğrencilere yazılımın donanım ile doğrudan etkileşime girdiği katmanı derinlemesine tanıtarak, Linux/UNIX işletim sistemi üzerinde sistem seviyesinde uygulama geliştirme yetkinliği kazandırır. Ders boyunca süreçler (processes), sanal hafıza ve dosyalar gibi temel soyut yapılar vurgulanarak; sistem G/Ç işlemleri, dosya yönetimi, sinyal yakalama ve ağ programlama gibi kritik bileşenlerin yönetimi öğretilir. Öğrenciler, C programlama dili aracılığıyla büyük ölçekli yazılım geliştirme prensiplerini (Makefile, versiyon kontrolü) uygularken, aynı zamanda eşzamanlı programlama teknikleri ve senkronizasyon mekanizmalarını kullanarak karmaşık sistem süreçlerini ve haberleşme protokollerini yönetme becerisi edinirler.
Bilgisayar Ağları Laboratuvarı
Bilgisayar ağları laboratuvarı, lisans programındaki zorunlu ve seçmeli derslerin uygulamalarında kullanılmaktadır. Ağırlıklı olarak "Network Applications", "Bilgisayar Ağları", "Ağ Güvenliği" ve ”,”İşletim Sistemleri” dersleri yürütülmektedir. Laboratuvarda Network deney setleri bulunmaktadır. Öğrencilerimiz bu laboratuvarda işletim sistemleri ile ilgili temel kavramları kavramak, Linux işletim sisteminde süreçler ve iş parçacıkları (threads), hafıza yönetimi, dosya sistemleri ve giriş/çıkış sistemleri gibi konular üzerinde uygulama yapmaktadırlar.
Bilgisayar Ağları dersi laboratuvarında, öğrencilere modern ağ teknolojilerinin temellerini, altyapısını ve yönetimini kapsayan geniş bir perspektif kazandırır. Ders kapsamında OSI katman mimarisi, ağ topolojileri ve medya performansı gibi teorik temellerin yanı sıra; Ethernet çerçeve yapısı, IP adresleme (IPv4/IPv6), yönlendirme algoritmaları ve TCP/IP protokol ailesi derinlemesine incelenir. Öğrenciler; anahtar (switch), yönlendirici (router) ve geçit (gateway) gibi ağ cihazlarının konfigürasyonunu öğrenirken, aynı zamanda kablosuz ağlar, VLAN ve DHCP gibi güncel yerel alan ağı teknolojileri üzerinde yetkinlik kazanırlar. Uygulama aşamasında ise soket programlama teknikleri kullanılarak TCP, UDP, HTTP ve FTP protokolleri üzerinden veri haberleşmesi sağlayan ağ yazılımları geliştirilir.
İleri Yazılım Laboratuvarı
Bu laboratuvarda "Mobil Programlama", “Pattern Recognition”, “Database Management Systems”, “Veri Yapıları” "Kurumsal Java" ve “Artificial Intelligence” derslerinin uygulamaları gerçekleştirilmektedir. Öğrencilerimiz bu laboratuvarda bir sistemin veri ihtiyaçlarının karşılanması amaçlı veri tabanı tasarımı ve gerçeklenmesi, karmaşık sorgu tasarlama, kullanıcı ara yüzü ile bağlanma, veri depolama ve indeksleme vb. konularda bilgi ve tecrübe edinmektedirler. ER diyagramları oluşturma ve takım çalışması deneyimi kazanılmaktadır.
Öğrencilerimiz Mobil Programlama dersi laboratuvarında, Android Studio ortamında sektörün en güncel yazılım geliştirme kitlerini (SDK) kullanarak; kullanıcı arayüzü tasarımı, veritabanı entegrasyonu ve sensör kullanımı gibi konularda uçtan uca uygulama geliştirme yetkinliği kazanmaktadırlar.
Örüntü Tanıma (Pattern Recognition) dersi laboratuvarında, öğrencilere gerçek dünyadaki karmaşık problemleri çözebilmeleri için teorik ve pratik temelleri kazandırır. Ders kapsamında Bayes, KNN, Perceptron ve Karar Ağaçları gibi sınıflandırma algoritmaları ile özellik çıkarımı (PCA) ve kümeleme (K-Means) teknikleri derinlemesine incelenir. Öğrenciler; veri boyutunu optimize etme ve performans metriklerini yorumlama yetkinliği edinerek bu kazanımları metin sınıflandırma, ses ve yüz tanıma gibi güncel alanlardaki proje ve uygulamalarla pekiştirirler.
Yapay Zekâ (Artificial Intelligence) dersi laboratuvarında, öğrencilere yapay zekanın temel kavramlarını aktararak gerçek dünya problemlerini modern yapay zekâ teknikleriyle modelleme ve çözme yetkinliği kazandırır. Ders kapsamında akıllı etmenler (intelligent agents), arama algoritmaları, karmaşık ortamlarda problem çözme ve rekabetçi arama (oyun teorisi) gibi temel konular ele alınır. Ayrıca, örneklerden öğrenme, olasılıksal modeller, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmenin (reinforcement learning) temelleri incelenerek; doğal dil işleme (NLP), robotik ve bilgisayarlı görü (computer vision) gibi güncel uygulama alanları tartışılır. Öğrenciler, yapay zekanın felsefesi, etiği ve güvenliği konularında da bilinç kazanarak geleceğin teknolojilerini şekillendirecek projeler geliştirmeyi öğrenirler.