Açılan Teknik Seçmeli Dersler (Güz 2026-2027)
Bölümümüzde bu dönem açılacak olan teknik seçmeli dersler, dersi yürüten öğretim elemanları ve ilgili Anabilim Dalları aşağıdaki tabloda özetlenmiştir. Derslerin kapsamı ve kariyer hedeflerinize uygunluğu hakkında ayrıntılı bilgi için tablonun altındaki ders kartlarını inceleyebilirsiniz.
| Ders Kodu | Ders Adı | Öğretim Elemanı | İlgili Anabilim Dalı |
|---|---|---|---|
| EE4018.1 | Introduction to Quantum Computing | Doç. Dr. Özkan Karabacak | Devreler ve Sistemler / Bilgisayar |
| EE4026.1 | Biomedical Instrumentation | Arş. Gör. Dr. Fazlı Kemal Bayat | Biyomedikal / Elektronik |
| EE4044.1 | Power System Analysis I | Prof. Dr. Osman Kılıç | Elektrik Tesisleri / Güç Sistemleri |
| EE4052.1 | Antennas and Propagation | Prof. Dr. Hüseyin Arda Ülkü | Elektromanyetik Alanlar ve Mikrodalga |
| EE4071.1 | Linear System Theory | Dr. Öğr. Üyesi Rıfat Volkan Şenyuva | Kontrol ve Kumanda / Sistemler |
| EE4075.1 | Nonlinear Control Systems | Doç. Dr. Onur Cihan | Kontrol ve Kumanda Sistemleri |
| EE4082.1 | Digital Communication | Prof. Dr. Engin Maşazade | Telekomünikasyon |
| EE4099.1 | Renewable Energy Systems Design | Dr. Öğr. Üyesi M. Alparslan Zehir | Elektrik Tesisleri / Enerji Sistemleri |
| EE4087 | Robot Learning | Prof. Dr. Cabir Vural | Sinyal İşleme / Kontrol ve Robotik |
Ders Tanıtımları ve Seçim Rehberi
EE4018.1: Introduction to Quantum Computing
Öğretim Elemanı: Doç. Dr. Özkan Karabacak | Anabilim Dalı: Devreler ve Sistemler / Bilgisayar
Neden Seçilmeli?- Geleceğin hesaplama paradigması olan kuantum mantığı, kübit (qubit) kavramı ve kuantum kapılarını temelden kavratır.
- Klasik bilgisayarların çözmekte yetersiz kaldığı karmaşık optimizasyon ve kriptografi problemlerine kuantum algoritmalarıyla yaklaşım becerisi kazandırır.
- İleri teknoloji Ar-Ge laboratuvarları ve kuantum yazılım platformlarında (Qiskit vb.) çalışmak isteyenler için vizyon açıcı bir başlangıçtır.
EE4026.1: Biomedical Instrumentation
Öğretim Elemanı: Arş. Gör. Dr. Fazlı Kemal Bayat | Anabilim Dalı: Biyomedikal / Elektronik
Neden Seçilmeli?- İnsan vücudundan biyopotansiyel işaretlerin (EKG, EEG, EMG vb.) algılanması ve dönüştürücü (sensör) prensiplerini öğretir.
- Tıbbi cihaz devre tasarımı, biyo-yükselteçler, elektriksel güvenlik ve gürültü filtreleme konularında donanımsal pratik kazandırır.
- Sağlık teknolojileri, giyilebilir tıbbi sensörler ve biyomedikal Ar-Ge sektöründe kariyer hedefleyenler için temel teşkil eder.
EE4044.1: Power System Analysis I
Öğretim Elemanı: Prof. Dr. Osman Kılıç | Anabilim Dalı: Elektrik Tesisleri / Güç Sistemleri
Neden Seçilmeli?- Enterkonnekte elektrik şebekelerinin iletim hattı modellemesi, güç akışı (load flow) ve simetrik arıza analizlerini öğretir.
- Elektrik mühendisliği disiplininin çekirdek yetkinliklerinden biri olan per-unit (pu) hesaplamaları ve iletim şebekesi dinamiğini kavramayı sağlar.
- TEİAŞ, elektrik dağıtım şirketleri (EDAŞ), enerji üretim santralleri ve endüstriyel tesis altyapılarında çalışmak isteyenler için vazgeçilmez bir derstir.
EE4052.1: Antennas and Propagation
Öğretim Elemanı: Prof. Dr. Hüseyin Arda Ülkü | Anabilim Dalı: Elektromanyetik Alanlar ve Mikrodalga
Neden Seçilmeli?- Elektromanyetik dalgaların uzayda yayılım mekanizmalarını, ışıma diyagramlarını ve anten empedans eşleme prensiplerini öğretir.
- Dipol, mikroşerit yama (patch) antenler ve dizi anten tasarımı parametrelerine hakimiyet kazandırır.
- Savunma sanayii (radar/elektronik harp), havacılık, uydu haberleşmesi ve 5G/6G kablosuz iletişim sektörleri için kritik donanımsal zemin sunar.
EE4071.1: Linear System Theory
Öğretim Elemanı: Dr. Öğr. Üyesi Rıfat Volkan Şenyuva | Anabilim Dalı: Kontrol ve Kumanda / Sistemler
Neden Seçilmeli?- Sistem analizine durum-uzayı (state-space) yaklaşımını, kontrol edilebilirlik (controllability) ve gözlenebilirlik (observability) kavramlarını kazandırır.
- Çok girişli çok çıkışlı (MIMO) dinamik sistemlerin modern yöntemlerle modellenmesi ve analizinde güçlü bir matematiksel omurga oluşturur.
- Kontrol, robotik, haberleşme kuramı ve lisansüstü akademik araştırmalar için en temel teorik derslerden biridir.
EE4075.1: Nonlinear Control Systems
Öğretim Elemanı: Doç. Dr. Onur Cihan | Anabilim Dalı: Kontrol ve Kumanda Sistemleri
Neden Seçilmeli?- Gerçek fiziksel sistemlerde kaçınılmaz olan doyma, sürtünme ve histerezis gibi doğrusal olmayan davranışların analizini öğretir.
- Faz düzlemi (phase plane), tanımlayıcı fonksiyonlar ve Lyapunov kararlılık analizi yöntemlerini uygulatır.
- İHA, otonom araçlar, robot manipülatörleri ve güç elektroniği kontrolü gibi pratik mühendislik problemlerinde yüksek kontrol doğruluğu sağlar.
EE4082.1: Digital Communication
Öğretim Elemanı: Prof. Dr. Engin Maşazade | Anabilim Dalı: Telekomünikasyon
Neden Seçilmeli?- Sayısal modülasyon teknikleri (ASK, PSK, QAM), kanal kodlama ve optimum alıcı (matched filter) tasarımını kapsar.
- Gürültülü kanallarda bit hata oranı (BER) performans analizi ve bant genişliği-güç dengesi kurma yetkinliği kazandırır.
- Telekomünikasyon operatörleri, kablosuz ağ tasarımcıları ve savunma sanayii haberleşme ekipleri için çekirdek uzmanlık alanıdır.
EE4099.1: Renewable Energy Systems Design
Öğretim Elemanı: Dr. Öğr. Üyesi M. Alparslan Zehir | Anabilim Dalı: Elektrik Tesisleri / Enerji Sistemleri
Neden Seçilmeli?- Fotovoltaik (Güneş), Rüzgar ve Bataryalı Enerji Depolama Sistemlerinin (BESS) tasarım ve boyutlandırma kriterlerini öğretir.
- Dağıtık enerji kaynaklarının şebeke entegrasyonu, mikroşebeke yönetimi ve şebeke kodları (grid code) analizini aktarır.
- Yeşil enerji dönüşümü, enerji depolama ve akıllı şebeke alanında sektörde en yüksek talep gören mühendislik alanlarından biridir.
EE4087: Robot Learning
Öğretim Elemanı: Prof. Dr. Cabir Vural | Anabilim Dalı: Sinyal İşleme / Kontrol ve Robotik
Neden Seçilmeli?- Robotik sistemlerde yapay öğrenme, takviyeli öğrenme (reinforcement learning) ve veri güdümlü karar mekanizmalarını öğretir.
- Sensör verileriyle çevre algılama, yörünge planlama ve adaptif hareket kontrolünün yapay zeka entegrasyonunu ele alır.
- Otonom mobil robotlar, endüstriyel manipülatörler ve yapay zeka destekli otomasyon sektöründe doğrudan karşılığı olan modern bir derstir.
Bu sayfa Electrical and Electronics Engineering tarafından en son 02.09.2026 17:46:43 tarihinde güncellenmiştir.
