Vizyonumuz
Bölümü, pratik ve teorik bilgiye dayalı yeni teknolojiler ışığında dünya standartlarında içeriklerle sürekli güncellemek;
Aktif eğitim araçlarının kullanımını arttırarak, sorgulayan, araştıran, üreten ve birikimini sosyal yararlara dönüştüren mezunlar yetiştirmek;
Genel Bilgiler
Tarihçe
Çalışma Alanları, İş Bulma İmkanları
Bölümden mezun olan mühendislerin hem kamu kurumlarında, hem de özel kuruluşlarda geniş iş imkanı bulunmaktadır. Mezunlar genel olarak; bilgisayar mühendisi, bilgi-işlem mühendisi/uzmanı, sistem denetleyicisi gibi değişik sıfatlarla iş imkanı bulabilmektedirler. Bilgisayar mühendisleri bulunduğu pozisyona göre aşağıda belirtilen değişik ünvanlarla tanınabilmektedir.
Özellikle son yıllardaki teknolojik ilerlemeler, bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere endekslenmiş durumdadır. Her geçen yıl, bilgisayar ve internet kullanıcılarının sayısının katlanarak arttığını düşünürsek, bilgisayar mühendisliği mesleği günümüzde olduğu gibi ilerki yıllarda da uzun süreler revaçta kalacağı kaçınılmaz bir gerçektir. Üniversite çağına gelmiş gençlerin, bu gerçeği göz önünde bulundurarak bilgisayar mühendisliği mesleğini en üst tercihleri arasına koymaları da günümüz koşullarının beklenen bir sonucudur.
Derslik / Laboratuvar/Fiziki Koşullar
Dersler bölüme ait derslikler ve mühendislik fakültesinin ortak derslikleri kullanılarak yapılmaktadır. Ayrıca 100 tane son teknolojik donanıma sahip bilgisayarlarla güncel bir bilgisayar laboratuvarı kurulmuştur. Sayısal mantık devreleri ve mikroişlemciler ve gömülü sistemler için planlanan genel bir donanım labaratuvarı bulunmaktadır. Çok sayıda seçmeli derslerle uzmanlık alanlarına katkı sunacak network laboratuvarı, multimedia laboratuvarı ve yapay zeka laboratuvarı gibi özelleşmiş laboratuvarlar planlanmıştır. Çiftlikköy kampüsü içerisinde bulunan Mersin Teknopark, öğrencilerimize staj ve iş olanakları sağlayacak potansiyele sahiptir. MEITAM (Mersin İleri Teknoloji Araştırma Merkezi), disiplinler arası çalışmalarda kullanılabilecek bir çok imkana sahiptir. Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünün, Mikro-denetleyiciler ve Elektronik laboratuvarları gibi imkanlarından da istifade edilebilecektir. Merkez Kütüphane, bilgisayar mühendisliği alanında güncel durumda çok sayıda kaynak barındırmaktadır.
Neden Mersin Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
2024
15. Yamaçlı, V.; Işıker, H.; Yetgin, Z.; Abacı, K. Solving Optimal Power Flow Control Problem Using Honey Formation Optimization Algorithm. IEEE ACCESS, 2024, 12, 109293-109322.
10.1109/ACCESS.2024.3439021
14. Kurucan, M.; özbaltan, M.; Yetgin, Z.; Alkaya, A. Applications of artificial neural network based battery management systems: A literature review. RENEWABLE AND SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS, 2024, 192, 114262-.
13. Babaoğlu, �.; Kahveci, S.; Kılıç, A. Enhanced pyramidal residual networks for single image super-resolution. NEURAL COMPUTING AND APPLICATIONS, 2024, 36, 11563-11577.
12. Toktaş, F.; Erkan, U.; Yetgin, Z. Cross-channel color image encryption through 2D hyperchaotic hybrid map of optimization test functions. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2024, 249, 123583-.
11. Erişti, B.; Yamaçlı, V.; Erişti, H. A novel microgrid islanding classification algorithm based on combining hybrid feature extraction approach with deep ResNet model. SPRINGER SCIENCE AND BUSINESS MEDIA LLC, 2024, 106, 145-164.
10. Eşsiz, U.; Acı, �.; Saraç eşsiz, E.; Acı, M. Deep Learning-Based Prediction Models for the Detection of Vitamin D Deficiency and 25-Hydroxyvitamin D Levels Using Complete Blood Count Tests. ROMANIAN JOURNAL OF INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2024, 27, 295-309.
9. Elevi, A.; Kahveci, S.; Avaroğlu, E. Image contrast enhancement using a low-discrepancy population initialized gray wolf optimization algorithm. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, 2024, 83, 50307-50328.
8. Avaroğlu, E.; Kahveci, S.; Akkurt, R. Optimization of Acoustic Entropy Source for Random Sequence Generation Using an Improved Grey Wolf Algorithm. TRAITEMENT DU SIGNAL, 2024, 41, 791-799.
7. Abacı, K.; Yetgin, Z.; Yamaçlı, V.; Işıker, H. Modified effective butterfly optimizer for solving optimal power flow problem. HELIYON, 2024, 10, -.
6. Bektaş, J. Automating an Encoder–Decoder Incorporated Ensemble Model: Semantic Segmentation Workflow on Low-Contrast Underwater Images. APPLIED SCIENCES, 2024, 14, -.
2023
5. Yergök, D.; Acı, M. Demand Forecasting for Food Production Using Machine Learning Algorithms: A Case Study of University Refectory. TEHNICKI VJESNIK-TECHNICAL GAZETTE, 2023, 30, 1683-1691.
4. Kutluer, N.; Arslan solmaz, �.; Yamaçlı, V.; Erişti, B.; Erişti, H. Classification of breast tumors by using a novel approach based on deep learning methods and feature selection. SPRINGER SCIENCE AND BUSINESS MEDIA LLC, 2023, 200, 183-192.
3. Yetgin, Z.; Ercan, U. Honey formation optimization with single component for numerical function optimization: HFO-1. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2023, 35, 27-.
2. Cüvitoğlu, A.; ışık, Z. Network neighborhood operates as a drug repositioning method for cancer treatment. PEERJ, 2023, 11, -.
1. Mete, S.; Serin, F.; çil, Z.; çelik, E.; özceylan, E. A comparative analysis of meta-heuristic methods on disassembly line balancing problem with stochastic time. SPRINGER SCIENCE AND BUSINESS MEDIA LLC, 2023, 321, -.
