DOKTORA YETERLİLİK SINAV TAKVİMİTüm Duyurular
20
ŞUB

YTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü

Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı

Doktora Yeterlik Sınavı Kılavuzu

2018-2019 Bahar Dönemi

 

Doktora yeterlilik sınavı yazılı ve sözlü olmak üzere 2 aşamadan oluşur.

 

Yazılı aşama takvimi aşağıda verilmiştir.

 

 

Sınavın Bilgileri Exam Information

I.                      Aşama Sınav Tarihi

1st Step Examination Date

13 Mart 2019

II.                     Aşama Sınav Tarihi

2nd Step Examination Date

20 Mart 2019

I.                      Aşama Sınav Saati

1st Step Examination Time

10.00

II.                     Aşama Sınav Saati

2nd Step Examination Time

10.00

I.                      Aşama Sınav Yeri

1st Step Examination Place

Bilg.Müh.ABD Toplantı Odası

II.                     Aşama Sınav Yeri

2nd Step Examination Place

Bilg.Müh.ABD Toplantı Odası

 

 

 

Yeterlik yazılı sınavının tüm sınav içindeki ağırlığı %50, sözlü sınavının tüm sınav içindeki ağırlığı %50’dir. Yeterlik yazılı ve sözlü sınav ortalaması en az 70/100 olmalıdır.

 

Derslerin kapsamlarına ve kaynaklarına www.bologna.yildiz.edu.tr adresinden erişebilirsiniz.

 

a-Yazılı sınav:  Yazılı sınav iki aşamadan oluşur. Yazılı sınavdan başarılı olmak için aşamaların ortalaması en az 70 olmalıdır.

 

Yazılı 1. Aşama: Yazılı sınavın 1.aşaması Tablo-1’de belirtilen 7 lisans dersinden yapılır. Bu bölümde belirtilen her dersten en az 2 soru hazırlanır. Öğrencilerin seçtikleri birini cevaplaması beklenir.

 

Öğrencilerden tabloda belirtilen 7 lisans dersinden 5 tanesini seçip cevaplaması ve bu 5 dersin ortalamasının 60/100 olması istenmektedir. Ancak BLM2512 Veri Yapıları ve Algoritmalar dersi zorunlu ders kapsamında olup öğrencilerin diğer 6 dersten 4 tanesini seçme hakkı vardır. Seçimi tüm derslere ait soruları gördükten sonra yapması mümkündür.  Sınav süresi 120 dakikadır.

 

Tablo 1- Yazılı 1.aşama dersleri

BLM2512 Veri Yapıları ve Algoritmalar (Zorunlu)

BLM1541 İstatistik ve Olasılık Hesapları

BLM3711 Veri Tabanı Yönetimi

BLM3561 İşletim Sistemleri

BLM2612 Bilgisayar Donanımı

BLM2502 Hesaplama Kuramı

BLM3722 Yazılım Mühendisliği

 

 

Yazılı 2. Aşama: Yazılı sınavın 2.aşaması lisansüstünde son dört yarıyılda açılan derslerden yapılır. (Bu derslerin listesi Ek 1’de verilmiştir.) Belirtilen her dersten 2 soru hazırlanır. Öğrenci 5 dersten birer soru seçip, toplam 5 soru cevaplayacaktır. Ders seçimi birinci aşama sınavının sonunda yapılır. İkinci aşama not ortalaması en az 60/100 olmak zorundadır.

 

b-Sözlü Sınav: Sözlü sınav en az ikisi üniversite dışından olmak üzere 5 kişilik jüri (eş danışman olması durumunda 7 kişi) ile gerçekleştirilir. Yapılan sözlü sınavda öğrenciye lisansüstünde almış olduğu derslere ilişkin sorular sorulur. Yeterlik sözlü sınavından en az 50/100 puan alınmalıdır.

 

 

Ek-1:

 

Son 4 Dönem Açılan Lisansüstü Dersler:

 

- BLM5101 Bilgisayar Güvenliği ve Kriptografi

- BLM5102 Bilgisayar Sistemleri ve Ağ Güvenliği

- BLM5103 Bilgisayarla Görme

- BLM5104 Biyomedikal İşaret ve Görüntü İşleme

- BLM5105 Doğal Dil İşlemeye Kavramsal Bakış

- BLM5107 İleri İşaret İşleme

- BLM5109 Kollektif Öğrenme

- BLM5110 Makine Öğrenmesi

- BLM5111 Nesneye Dayalı Tasarım ve Modelleme

- BLM5113 Sayısal Video İşleme

- BLM5116 Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi

- BLM5117 Veri Tabanı Sistemlerinin Gerçeklenmesi

- BLM5118 Yazılım Kalitesi ve Test Teknikleri

- BLM5119 Yazılım Proje Yönetimi

- BLM5121 Web Madenciliği

- BLM5123 Makineler Arası İletişim

- BLM5126 İleri Yazılım Mimarileri

- BLM5132 Zeki Optimizasyon Yöntemleri

- BLM5134 Mobil Teknolojiler için Veri İşleme Teknikleri

- BLM5135 Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları

- BLM6102 İleri Derleyici Tasarımı

- BLM6103 Olasılık, Rastgele Değişkenler ve Stokastik Prosesler

- BLM6105 Uzaktan Algılamada İşaret ve Görüntü İşleme

- BLM6106 Veri Sıkıştırma

- BLM6107 Bulut Hesaplamada Sistem ve Ağ Mimarileri

- BLM6109 İleri Bilgisayar Ağları

- BLM6110 Paralel ve Dağıtık Programlama

- BLM6113 İleri Optimizasyon

- BLM6195 Veri Tabanı Sistemlerinde Özel Konular

- BLM6197 Çok Değişkenli İstatistiksel Veri Analizi