Türkiye’nin Bilim, Teknoloji, Matematik ve Mühendislik (STEM) alanlarında lider bir ülke olması için 15-17 yaş arası lise öğrencilerine yönelik 3 senelik bir eğitim programı:

1. Sene:

• Matematik: Cebir, Geometri, Trigonometri, Uygulamalı Problemler
• Fen Bilimleri: Fizik, Kimya, Biyoloji temelleri, Laboratuvar çalışmaları
• Kodlama: Python, C++ gibi programlama dillerine giriş
• Mühendislik Tasarımı: Tasarım süreçleri, Yaratıcı düşünme, Proje yönetimi
• Araştırma Metodları: Bilimsel araştırma teknikleri, Veri analizi, Raporlama

2. Sene:

• İleri Matematik: Diferansiyel Denklemler, Lineer Cebir, Olasılık ve İstatistik
• Uygulamalı Bilimler: Elektrik ve Elektronik, Termodinamik, Malzeme Bilimi
• Robotik ve Otomasyon: Robotik sistemler, Sensörler, Kontrol teorisi
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi: Algoritmalar, Veri bilimi, Derin öğrenme
• STEM Projeleri: Disiplinlerarası projeler, Takım çalışması, Sunum becerileri

3. Sene:

• Matematik Uygulamaları: Sayısal Analiz, Optimizasyon, Matematiksel Modelleme
• İleri Mühendislik: Mekatronik, Biyomedikal Mühendisliği, Nanoteknoloji
• Girişimcilik ve İnovasyon: Fikir geliştirme, İş planlaması, Fikri mülkiyet
• Büyük Veri ve Bulut Bilişim: Veri madenciliği, Bulut tabanlı sistemler, Siber güvenlik
• Mezuniyet Projesi: Kapsamlı bir STEM projesinin tasarlanması ve uygulanması

Tüm program boyunca:

• Sömestr sonu bilim kampları ve atölye çalışmaları
• Sektör liderleri ve akademisyenlerle buluşmalar, seminerler
• Ulusal ve uluslararası STEM yarışmalarına katılım
• Staj ve mentorluk fırsatları
• Kişisel gelişim, liderlik ve iletişim becerileri eğitimleri

Bu yoğun ve kapsamlı program, öğrencileri STEM alanlarında yüksek öğrenim ve kariyer için hazırlayacak, Türkiye’nin bilimsel ve teknolojik ilerlemesine katkıda bulunacak bir nesil yetiştirmeyi amaçlamaktadır.

Tabii, her sene için daha ayrıntılı bir program hazırlayabilirim:

1. Sene:
   
   Dönem 1:

• Matematik: Cebir (Polinom, Eşitsizlikler, Fonksiyonlar), Geometri (Düzlem ve Katı Cisimler)
• Fen Bilimleri: Fizik (Mekanik, Elektrik), Kimya (Atom Teorisi, Periyodik Tablo)
• Kodlama: Python’a Giriş (Değişkenler, Kontrol Yapıları, Fonksiyonlar)
• Mühendislik Tasarımı: Tasarım Süreci, Yaratıcı Düşünme Teknikleri
• Araştırma Metodları: Bilimsel Araştırma Teknikleri, Veri Toplama

Dönem 2:

• Matematik: Trigonometri, Uygulamalı Problemler
• Fen Bilimleri: Biyoloji (Hücre, Genetik), Laboratuvar Çalışmaları
• Kodlama: C++’a Giriş (Veri Tipleri, Döngüler, Diziler)
• Mühendislik Tasarımı: Proje Yönetimi, Takım Çalışması
• Araştırma Metodları: Veri Analizi, Raporlama

Yaz Dönemi:

• Bilim Kampı: Disiplinlerarası STEM projeleri
• Staj: Sektör firmalarında gözlem ve deneyim

2. Sene:
   
   Dönem 3:

• İleri Matematik: Diferansiyel Denklemler, Lineer Cebir
• Uygulamalı Bilimler: Elektrik ve Elektronik, Termodinamik
• Robotik ve Otomasyon: Robotik Sistemlere Giriş, Sensörler
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi: Algoritmalar, Veri Bilimi
• STEM Projeleri: Disiplinlerarası Proje Planlama

Dönem 4:

• İleri Matematik: Olasılık ve İstatistik
• Uygulamalı Bilimler: Malzeme Bilimi
• Robotik ve Otomasyon: Kontrol Teorisi
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi: Derin Öğrenme
• STEM Projeleri: Proje Uygulama ve Sunum

Yaz Dönemi:

• Bilim Kampı: Robotik ve Yapay Zeka projeleri
• Staj: Araştırma kurumlarında proje bazlı çalışma

3. Sene:
   
   Dönem 5:

• Matematik Uygulamaları: Sayısal Analiz, Optimizasyon
• İleri Mühendislik: Mekatronik, Biyomedikal Mühendisliği
• Girişimcilik ve İnovasyon: Fikir Geliştirme, İş Planlaması
• Büyük Veri ve Bulut Bilişim: Veri Madenciliği, Bulut Tabanlı Sistemler
• Mezuniyet Projesi: Proje Önerisi ve Planlama

Dönem 6:

• Matematik Uygulamaları: Matematiksel Modelleme
• İleri Mühendislik: Nanoteknoloji
• Girişimcilik ve İnovasyon: Fikri Mülkiyet
• Büyük Veri ve Bulut Bilişim: Siber Güvenlik
• Mezuniyet Projesi: Proje Uygulama ve Sunum

Yaz Dönemi:

• Bilim Kampı: Mezuniyet projelerinin sergilenmesi
• Staj: Seçilen alanda uzmanlaşma ve iş deneyimi

Bu program, öğrencilerin STEM alanlarındaki temel ve ileri düzey konuları kademeli olarak öğrenmelerini, pratik uygulamalar ve projeler yoluyla becerilerini geliştirmelerini sağlar. Ayrıca, stajlar ve bilim kampları ile gerçek dünya deneyimi kazanmalarına olanak tanır.

Her dönemin derslerini, öğrenim hedeflerini, içerikleri ve beklenen kazanımları ayrıntılı olarak açıkladım:

1. Sene 1. Dönem:

Matematik: Cebir ve Geometri

Bu dönemde öğrenciler cebir ve geometri üzerine temel bilgi ve becerileri kazanacaklardır.

Cebir:

• Polinomlar: Toplama, çıkarma, çarpma, bölme işlemleri, faktörlenme, rasyonel ifadeler
• Eşitsizlikler: Doğrusal, karesel, mutlak değer eşitsizlikleri ve çözüm kümeleri
• Fonksiyonlar: Fonksiyon kavramı, fonksiyon çeşitleri, grafikler, dönüşümler

Geometri:

• Düzlem Geometri: Açılar, üçgenler, çokgenler, çevre-alan hesapları, Öklid’in aksiyomları
• Katı Cisimler: Prizmalar, pramitler, silindirler, koniler, küre, hacim ve yüzey alanı hesapları

Öğrenciler cebir konularında problem çözme, akıl yürütme ve soyutlama becerilerini; geometri konularında ise görsel-uzamsal becerilerini ve analitik düşünme yeteneklerini geliştireceklerdir.

Fen Bilimleri: Fizik ve Kimya

Bu dönemde öğrenciler fizik ve kimya alanlarındaki temel kavram ve prensipleri öğreneceklerdir.

Fizik:

• Mekanik: Kinematik, dinamik, iş-enerji, dönel hareket, kütle merkezleri
• Elektrik: Elektrostatik, elektrik akımı, direnç, Ohm kanunu, devrelerde elektrik

Kimya:

• Atom Teorisi: Atom yapısı, elektronlar, kuantum sayıları, periyodik özellikler
• Periyodik Tablo: Element grupları, metalik-ametalik özellikler, bileşikler

Fizik ve kimya dersleri hem teorik hem de deneysel öğrenme fırsatları sunacaktır. Öğrenciler problem çözme, deney tasarlama ve gözlem yapma becerilerini geliştireceklerdir.

Kodlama: Python’a Giriş

Bu dönemde öğrenciler programlama mantığını ve Python dilini öğrenmeye başlayacaklardır.

• Değişkenler: Veri tipleri, atama işlemleri, aritmetik operatörler
• Kontrol Yapıları: Koşullu ifadeler, döngüler
• Fonksiyonlar: Fonksiyon tanımlama, parametreler, dönüş değerleri

Python, sade ve anlaşılır sözdizimi ile başlangıç için idealdir. Öğrenciler kodlama mantığını, algoritma tasarımı ve sorun çözme becerilerini geliştireceklerdir.

Mühendislik Tasarımı: Tasarım Süreci ve Yaratıcı Düşünme

Bu ders, mühendislik tasarım sürecini ve yaratıcı problem çözme tekniklerini tanıtacaktır.

• Tasarım Süreci: Sorun tanımlama, araştırma, fikir üretme, prototip geliştirme, test etme
• Yaratıcı Düşünme: Beyin fırtınası, ters düşünme, çağrışım, değiştirerek düşünme teknikleri

Öğrenciler yaratıcılık ve yenilikçi düşünme becerilerini kullanarak sorunlara çözüm önerileri geliştirecek, prototip üretimi yapacaklardır.

Araştırma Metodları: Bilimsel Araştırma ve Veri Toplama

Bu ders, bilimsel araştırma yöntemlerini ve veri toplama tekniklerini öğretecektir.

• Bilimsel Araştırma: Gözlem, hipotez, deney tasarlama, değişkenler belirleme
• Veri Toplama: Anket yöntemi, örnek seçimi, veri türleri, veri organizasyonu

Öğrenciler araştırma soruları belirlemeyi, deney tasarlamayı, veri toplamayı ve kaydetmeyi öğreneceklerdir. Araştırma ve analiz becerileri gelişecektir.

1. Sene 2. Dönem:

Matematik: Trigonometri ve Uygulamalı Problemler

Bu dönemde öğrenciler trigonometri konularını ve uygulamalı problem çözme becerilerini geliştireceklerdir.

Trigonometri:

• Daire ölçme: Radyan, derece dönüşümleri
• Trigonometrik oranlar: Sinüs, kosinüs, tanjant ve ters fonksiyonları
• Trigonometrik denklemler ve eşitsizlikler
• Üçgenlerde trigonometri uygulamaları

Uygulamalı Problemler:

• Gerçek hayat problemlerinin matematiksel modellenmesi
• Çok aşamalı problemler ve stratejiler
• Geometrik cisimler, optimizasyon problemleri
• Problemlerin görselleştirilmesi ve yorumlanması

Öğrenciler daha karmaşık problemlere yaklaşım becerilerini, analitik düşünme ve modelleme yeteneklerini güçlendireceklerdir.

Fen Bilimleri: Biyoloji ve Laboratuvar Çalışmaları

Biyoloji:

• Hücre: Hücre teorisi, hücre yapısı ve organelleri, hücre bölünmesi
• Genetik: DNA/RNA, gen kavramı, kalıtım, mutasyon, genetik mühendisliği

Laboratuvar Çalışmaları:

• Mikroskop kullanımı ve hücre gözlemi
• Bitki ve hayvan doku örneklerinin incelenmesi
• Basit genetik deneyleri: Monohibrit-dihibrit kalıtım
• Veri kaydetme, raporlama uygulamaları

Biyoloji dersleri ile öğrenciler canlı sistemlerin temellerini ve genetik bilgisini kazanacaklar. Laboratuvarda deney yapma, gözlem ve veri analizi becerilerini uygulayacaklardır.

Kodlama: C++’a Giriş

C++ programlama dili ile öğrenciler:

• Veri Tipleri: Tamsayı, reel, karakter, bool vb.
• Döngüler: for, while, do-while döngüleri
• Diziler: Tek ve çok boyutlu diziler, dizi işlemleri
• Pointerlar ve dinamik bellek yönetimi
• Dosya işlemleri
• Sınıf ve nesne kavramlarına giriş

C++ dili, düşük seviyeli programlama ve bellek kontrolü sağlar. Bu dönem kazanımları ile öğrenciler veri yapıları ve nesne yönelimli programlama kavramlarına hazır hale geleceklerdir.

Mühendislik Tasarımı: Proje Yönetimi ve Takım Çalışması

• Proje Yönetimi: Proje planlama, iş paketleme, zaman yönetimi, kaynak yönetimi
• Takım Çalışması: Roller, sorumluluklar, etkili iletişim, çatışma yönetimi
• Dokümantasyon ve sunum hazırlama

Öğrenciler takım halinde bir projeyi yönetmeyi ve her aşamasını uygulamalı olarak deneyimleyeceklerdir. İş birliği, zaman yönetimi, dokümantasyon becerileri gelişecektir.

Araştırma Metodları: Veri Analizi ve Raporlama

• Veri Analizi: Verilerin düzenlenmesi, gruplandırılması, görselleştirilmesi
• Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri: Ortalama, ortanca, mod, çeyrekler, standart sapma
• Hipotez testi, korelasyon-regresyon analizleri
• Sunum ve Raporlama Teknikleri: Açık ve anlaşılır sunum hazırlama
• Araştırma raporları yazma ve kaynak gösterme

Öğrenciler, topladıkları verileri analiz etme ve yorumlama becerisi kazanacaklar. Elde ettikleri sonuçları etkili bir şekilde sunma ve raporlama yöntemlerini öğreneceklerdir.

Yaz Dönemi:

Bilim Kampı: Disiplinlerarası STEM Projeleri

• STEM alanlarından (Bilim, Teknoloji, Mühendislik, Matematik) bir gerçek hayat problemi belirleme
• Disiplinler arası bir ekip oluşturma ve her alanın bakış açısını entegre etme
• Literatür taraması, proje planlaması, zaman çizelgeleme
• Prototip üretimi ve test etme süreçleri

Öğrenciler STEM disiplinlerinin kesişim noktasında, gerçek bir soruna yenilikçi çözümler geliştirmeyi deneyimleyeceklerdir. Disiplinler arası bakış açısı ve bütünsel yaklaşım becerileri gelişecektir.

Staj: Sektör Firmalarında Gözlem ve Deneyim

• Seçilen firmalarda 4-6 haftalık gözlem ve uygulama stajı
• Günlük operasyonlara tanıklık etme, ürün geliştirme süreçlerini gözlemleme
• Endüstriyel problemlerle yüzleşme, çözüm önerileri sunma
• İş disiplini ve mesleki davranışlar sergileme
• Staj raporları hazırlama

Öğrenciler, akademik öğrenimleri ile sektör tecrübesini harmanlama fırsatı bulacaklardır. Endüstriyel problemlere yaklaşımı ve çalışma disiplinini deneyimleyeceklerdir.

2. Sene 1. Dönem:

İleri Matematik: Diferansiyel Denklemler ve Lineer Cebir

Bu dönemde öğrenciler ileri düzey matematik konularını öğreneceklerdir.

Diferansiyel Denklemler:

• Diferansiyel denklem türleri ve sınıflandırma
• Ayırma değişkenleri yöntemi, tam diferansiyel denklemler
• İkinci mertebeden lineer denklemler, sabit katsayılı denklemler
• Laplace ve Fourier dönüşümleri
• Fizik, mühendislik, biyoloji uygulamaları

Lineer Cebir:

• Matrisler: İşlemler, determinantlar, ters matris
• Vektör uzayları, lineer bağımsızlık, taban ve boyut
• Lineer dönüşümler, özdeğer-özvektör hesapları
• İç çarpım uzayları, dik vektörler
• Sayısal yöntemler ve uygulamaları

Diferansiyel denklemler ve lineer cebir, mühendislik ve fizik bilimlerinin temellerini oluşturmaktadır. Öğrenciler karmaşık problemleri modelleme ve çözme becerisi kazanacaklardır.

Uygulamalı Bilimler: Elektrik-Elektronik ve Termodinamik

Elektrik ve Elektronik:

• Devre çözümleme teknikleri: Mesh, düğüm analizi
• Devre teoremler: Thevenin, Norton teoremi
• AC devreler, empedanslar, RLC devreler
• Yarıiletkenler, diyotlar, transistörler
• Dijital mantık devreleri, kapı işlemleri

Termodinamik:

• Isı, sıcaklık, enerji, iş kavramları
• Termodinamiğin sıfır, birinci ve ikinci kanunları
• Kapalı ve açık sistemler, çevrimler
• Uygulamalar: Buhar sistemleri, soğutma teknolojileri
• Entropi ve düzensizlik kavramları

Elektrik-elektronik konuları ile öğrenciler devre analizi, elektronik elemanların kullanımı konularını öğreneceklerdir. Termodinamik; enerji dönüşümleri, ısı-iş ilişkileri gibi temel fiziğe dayalı konuları kapsamaktadır.

Robotik ve Otomasyon: Robotik Sistemlere Giriş ve Sensörler

• Robotik sistemlerin tarihi ve güncel uygulamaları
• Robotik sistemlerin bileşenleri: Mekanik, elektrik, elektronik
• Kinematik analiz ve dönüşümler
• Algılayıcılar (Sensörler): Konumlandırma, uzaklık, kuvvet, görüntü işleme
• Robotik programlama ve simülasyon araçları
• Robot kol kontrolü ve rota planlama uygulamaları

Bu kapsamlı ders ile öğrenciler robotik sistemlerin temellerini ve sensör teknolojilerini öğreneceklerdir. Robotik sistemlerin analizi, tasarımı ve kontrolü konusunda tecrübe edineceklerdir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi: Algoritmalar ve Veri Bilimi

• Yapay zeka kavramları ve yaklaşımları
• Arama algoritmaları: Sığ ve derin aramalar
• Makine öğrenmesine giriş: Gözetimli/gözetimsiz öğrenme
• Karar ağaçları, k-en yakın komşu algoritması
• Veri bilimi ve analizi: Veri ön işleme, görselleştirme
• Büyük veri, veri işleme teknikleri

Öğrenciler yapay zekanın temelleri, arama algoritmaları ve makine öğrenmesi yöntemlerini öğreneceklerdir. Veri bilimi ile verileri işleyip anlamlandırma becerilerini kazanacaklardır.

STEM Projeleri: Disiplinler Arası Proje Planlama

• STEM disiplinlerinde güncel ve gerçek dünya problemlerini belirleme
• Disiplinler arası ekip oluşturma ve ekip yönetimi
• Literatür araştırması ve ön çalışmalar
• Proje iş planı hazırlama, görev dağılımı
• Zaman ve kaynak yönetimi planlaması
• Proje önerisi sunumunu hazırlama

Bu ders ile öğrenciler, aldıkları eğitimlerin tüm alanlarını birleştirerek disiplinler arası büyük bir projeye başlayacaklardır. Proje planlama, yönetim ve sunum becerilerini kazanacaklardır.

2. Sene 2. Dönem:

İleri Matematik: Olasılık ve İstatistik

Bu dönemde olasılık teorisi ve istatistik konuları öğretilecektir:

Olasılık:

• Permütasyon, kombinasyon ve olasılık kuralları
• Koşullu olasılık, bağımsız olaylar
• Bayes teoremi ve uygulamaları
• Rastgele değişkenler ve olasılık dağılımları
• Beklenen değer, varyans, kovaryans hesapları

İstatistik:

• Tanımlayıcı istatistikler: Merkezi eğilim, dağılım ölçüleri
• Örnekleme teknikleri ve dağılımları
• Parametrik ve parametrik olmayan testler
• Hipotez testleri: t-testi, ANOVA, ki-kare testi
• Regresyon analizi ve korelasyon
• İstatistiksel yazılımların kullanımı

Olasılık ve istatistik, veri analizinde ve karar verme süreçlerinde kritik öneme sahiptir. Öğrenciler verileri anlama, yorumlama ve istatistiksel çıkarımlar yapma becerilerini geliştireceklerdir.

Uygulamalı Bilimler: Malzeme Bilimi

• Malzeme biliminin temelleri ve önemi
• Malzeme sınıflandırması: Metaller, seramikler, polimerler, kompozitler
• Atom ve molekül yapısı – Malzeme özellikleri ilişkisi
• Mekanik özellikler: Mukavemet, sertlik, tokluk
• Termal, elektriksel, manyetik özellikler
• Malzeme seçimi ve uygulama alanları
• Malzeme karakterizasyon teknikleri

Öğrenciler malzemelerin atomik ve moleküler yapılarının, malzeme özelliklerine nasıl yansıdığını öğreneceklerdir. Farklı malzeme gruplarının özelliklerini ve uygulama alanlarını inceleyeceklerdir.

Robotik ve Otomasyon: Kontrol Teorisi

• Kontrol sistemlerinin temelleri ve sınıflandırması
• Açık ve kapalı çevrim kontrol sistemleri
• Transfer fonksiyonları ve matematiksel modeller
• Zaman domain analizleri: Kararlılık, hassasiyet, cevap analizleri
• Frekans domain analizleri: Bode diyagramları
• PID kontrol ve parametre ayarı
• Durum uzay analizi ve tasarımı
• Bilgisayar tabanlı kontrol sistemleri

Kontrol teorisi ile öğrenciler, robotik ve otomasyon sistemlerinin kararlı ve hassas kontrolünü sağlayacak matematiksel modelleme ve tasarım becerilerini kazanacaklardır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi: Derin Öğrenme

• Derin öğrenmenin temelleri ve motivasyonu
• Yapay sinir ağları ve öğrenme algoritmaları
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve bilgisayarlı görü uygulamaları
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve doğal dil işleme
• Derin pekiştirmeli öğrenme ve control problemleri
• Derin öğrenme kütüphaneleri ve araçları
• Veri ön işleme, model mimarisi seçimi, eğitim ve test işlemleri
• Derin öğrenme uygulamaları ve örnek çalışmalar

Öğrenciler, yapay zeka alanındaki en güncel yaklaşım olan derin öğrenmenin teorik ve uygulamalı yönlerini öğreneceklerdir. Görüntü, ses, metin verisi işleme ve kontrol uygulamalarını inceleyeceklerdir.

STEM Projeleri: Proje Uygulama ve Sunum

• Disiplinler arası projelerin uygulanması
• Prototip tasarımı ve üretim teknikleri
• Proje yönetimi ve zaman planlaması uygulamaları
• Test ve değerlendirme aşamaları
• Verilerin toplanması ve analizi
• Teknik yazım ve raporlama
• Araştırma bulgu ve sonuçlarının sunumu
• Proje sunumu ve değerlendirmesi

Önceki dönemde başlayan disiplinler arası STEM projelerinin uygulaması ve tamamlanması aşamalarından oluşan bu ders, öğrencilere gerçek bir proje döngüsü deneyimi kazandıracaktır.

Yaz Dönemi:

Bilim Kampı: Robotik ve Yapay Zeka Projeleri

• Robotik ve yapay zeka alanlarındaki güncel konuları ve sorunları keşfetme
• Disiplinler arası takımlar oluşturma
• Literatür taraması ve proje önerisi hazırlama
• Robotik sistem tasarımı ve yapay zeka algoritmaları geliştirme
• Prototip üretimi ve kodlama uygulamaları
• Test etme, verileri analiz etme ve yorumlama
• Sunum hazırlama ve sunma teknikleri
• Robot yarışmaları veya vaka çalışmaları

Bu yoğun yaz kampında, öğrenciler robotik ve yapay zeka konularında derinlemesine çalışacaklar. Gerçek hayat problemlerine yenilikçi çözümler üretecek, prototip geliştirme ve test etme süreçlerini deneyimleyeceklerdir.

Staj: Araştırma Kurumlarında Proje Bazlı Çalışma

• Üniversite veya araştırma merkezlerinde staj yapmak
• Devam eden araştırma projelerine dâhil olmak
• Proje konusunu ve literatürü incelemek
• Araştırma yöntemlerini ve veri toplama tekniklerini uygulamak
• Deney veya simülasyon çalışmaları yapmak
• Verileri analiz etmek ve yorumlamak
• Araştırma sonuçlarını raporlamak
• Araştırma ekibine katkıda bulunmak

Bu staj programı ile öğrenciler, akademik bir araştırma ortamında çalışma imkânı bulacaklar. Araştırma projelerinin her aşamasına dâhil olacak, analitik düşünme ve problem çözme becerilerini geliştireceklerdir.

3. Sene 1. Dönem:

Matematik Uygulamaları: Sayısal Analiz ve Optimizasyon

Sayısal Analiz:

• Sayısal hataların sınıflandırılması ve analizi
• Denklem kökleri bulmak: Bisection, Newton-Raphson, Secant yöntemleri
• Lineer ve lineer olmayan denklem sistemleri için sayısal çözüm yöntemleri
• Nümerik türev ve integral hesapları
• İnterpolasyon ve yaklaşım yöntemleri
• Diferansiyel denklemler için sayısal çözümler

Optimizasyon:

• Optimizasyon problemlerinin formülasyonu ve türleri
• Tek ve çok değişkenli optimizasyon yöntemleri
• Doğrusal programlama: Simpleks yöntemi
• Sınır değer problemleri ve optimizasyon
• Optimizasyon algoritmalarının karşılaştırılması ve seçimi
• Optimizasyon yazılımları ve uygulamaları

Bu ileri düzey dersler, sayısal yöntemler ve optimizasyon tekniklerini kapsamaktadır. Öğrenciler, karmaşık problemlerin çözümleri için bilgisayar destekli analiz ve optimizasyon becerilerini geliştireceklerdir.

İleri Mühendislik: Mekatronik ve Biyomedikal Mühendisliği

Mekatronik:

• Mekatronik sistemlerin bileşenleri ve mimarisi
• Aktüatörler: Elektromekanik, hidrolik, pnömatik sistemler
• Sensörler ve algılayıcı sistemler
• Mikrodenetleyici ve gömülü sistemler
• Mekatronik sistem modelleme ve simülasyonu
• Mekatronik ürün ve sistem tasarımı
• Otomasyon uygulamaları ve robot teknolojileri

Biyomedikal Mühendisliği:

• Biyomedikal sistemlerin temelleri ve uygulamaları
• Biyolojik sistemlerin modellenmesi ve analizi
• Biyomalzemeler ve biyouyumluluk
• Tıbbi görüntüleme teknolojileri ve sinyaller
• Biyosensörler ve biyoelektronik arayüzler
• Yapay doku/organ mühendisliği
• Rehabilitasyon mühendisliği ve uygulamaları

Bu iki önemli mühendislik disiplini, en son teknolojileri ve uygulama alanlarını inceleyecektir. Öğrenciler mekatronik sistem tasarımı, biyosensörler ve biyomalzeme geliştirme konularında uzmanlaşacaklardır.

Girişimcilik ve İnovasyon: Fikir Geliştirme ve İş Planlaması

Fikir Geliştirme:

• İnovasyon ve girişimcilik kavramları
• Yenilikçi fikirlerin kaynakları ve oluşturulması
• Tasarım odaklı düşünme ve yaratıcı problem çözme
• Pazar ve müşteri analizleri
• Fikir değerlendirme kriterleri ve seçim yöntemleri
• Fikri mülkiyet hakları ve patent araştırmaları

İş Planlaması:

• İş modeli ve iş planı kavramları
• Pazar analizleri ve rekabet stratejileri
• Ürün/hizmet tanımlaması ve konumlandırma
• Operasyonel planlama ve tedarik zinciri yönetimi
• Finansal projeksiyon ve kaynak planlaması
• Risk analizleri ve kriz yönetimi stratejileri
• İş planı sunumu ve girişim tanıtımı

Bu ders, öğrencilerin girişimcilik becerilerini ve yenilikçi iş fikirleri geliştirmelerini hedeflemektedir. İş planı hazırlama, sunma ve hayata geçirme süreçlerini kapsamlı şekilde inceleyeceklerdir.

Büyük Veri ve Bulut Bilişim: Veri Madenciliği ve Bulut Tabanlı Sistemler

Veri Madenciliği:

• Veri madenciliğine giriş ve uygulama alanları
• Verinin keşfi, veri ön işleme ve dönüştürme
• Kümeleme algoritmaları ve analizi
• Birliktelik kuralı madenciliği
• Sınıflandırma ve tahmine dayalı modeller
• Derin öğrenme ve büyük veri madenciliği
• Veri görselleştirme ve sunum teknikleri

Bulut Tabanlı Sistemler:

• Bulut bilişim kavramları ve hizmet modelleri
• Dağıtık sistemler ve sanal makineler
• Veri depolama ve işleme altyapıları
• Büyük veri ve yüksek performanslı bilgi işlem altyapıları
• Bulut güvenliği ve siber tehditler
• Enerji verimliliği ve yeşil bilgi işlem
• Bulut DevOps ve otomasyon araçları

Büyük veri ve bulut sistemleri, günümüzün önde gelen teknoloji alanlarındandır. Bu ders ile öğrenciler veri madenciliği tekniklerini ve bulut altyapılarını ayrıntılı şekilde öğreneceklerdir.

Mezuniyet Projesi: Proje Önerisi ve Planlama

• Proje konusu ve amaçlarının belirlenmesi
• Literatür taraması ve ön çalışmalar
• Proje yönetimi ve zaman planlaması
• Kaynak planlaması ve bütçe yönetimi
• Risk analizleri ve önlem planlaması
• Proje önerisinin hazırlanması ve sunumu
• İlerleme raporları ve proje dokümantasyonu
• Araştırma tekniklerinin ve veri toplama yöntemlerinin planlanması
• Proje görev dağılımı ve takım oluşturma

Bu derste öğrenciler, bir sonraki dönemde gerçekleştirecekleri kapsamlı mezuniyet projesinin tüm detaylarını planlayacaklardır. Proje yönetimi, zaman ve kaynak planlama becerilerini uygulayacaklardır.

3. Sene 2. Dönem:

Matematik Uygulamaları: Matematiksel Modelleme

• Modelleme kavramları ve ilkeleri
• Deterministik ve stokastik modelleme yaklaşımları
• Dinamik sistemler ve diferansiyel denklem modelleri
• Optimizasyon ve karar destek modelleri
• Benzetim (Simülasyon) modelleri ve teknikler
• Finansal, lojistik, üretim, ekoloji vb. uygulama alanları
• Modelleme döngüsü ve değerlendirme kriterleri
• Matematiksel modelleme yazılım araçları

Öğrenciler gerçek hayat problemlerinin matematiksel formülasyonlarını ve modellerini oluşturmayı öğreneceklerdir. Farklı model türlerinin tercih edilme kriterleri ve uygulama alanlarını inceleyeceklerdir.

İleri Mühendislik: Nanoteknoloji

• Nanoteknolojinin temelleri ve uygulama alanları
• Nano-ölçekte madde ve kuvvetler
• Nanoyapıların ve nanomateryallerin özellikleri
• Nano-parçacık ve nano-tüp sentezleme yöntemleri
• Karakterizasyon teknikleri: Mikroskopi, spektroskopi
• Üretim teknolojileri: Üst-aşağı ve alt-yukarı yaklaşımlar
• Nano-elektronik, nano-fotonik, nano-biyoteknoloji
• Karbon nano-yapılar ve uygulamaları
• Nano-toksisiteye ve riskler

Nanoteknoloji, malzeme ve cihaz özelliklerini nano-ölçekte kontrol etmeyi hedeflemektedir. Öğrenciler, nano-yapıların üretim ve karakterizasyon tekniklerini, uygulama alanlarını öğreneceklerdir.

Girişimcilik ve İnovasyon: Fikri Mülkiyet

• Fikri mülkiyet hakları kavramı ve önemi
• Patent, telif hakkı, ticari marka korumaları
• Patentlenebilirlik kriterleri ve patent araştırmaları
• Patent başvuru süreci ve yasal prosedürler
• Fikri mülkiyet portföy yönetimi stratejileri
• Lisanslama ve teknoloji transferi anlaşmaları
• Patent ihlalleri ve hukuki uyuşmazlıklar
• Açık kaynak, özgür yazılım ve ortak mülkiyet modelleri

Girişimci adayı öğrenciler, fikri mülkiyet haklarının korunmasının önemini ve yöntemlerini öğreneceklerdir. Patent, telif hakkı gibi regülasyonları kavrayacaklar.

Büyük Veri ve Bulut Bilişim: Siber Güvenlik

• Siber güvenlik tehditleri ve saldırı türleri
• Güvenlik duvarları, antivirüs, anti-spam önlemleri
• Ağ güvenliği ve şifreleme protokolleri
• Veritabanı ve uygulama güvenliği
• İzinsiz erişim tespiti ve önleme sistemleri
• Felaket kurtarma ve iş sürekliliği planları
• Etik hacking ve penetrasyon testleri
• Siber suçlar ve adli bilişim teknikleri
• Güncel güvenlik standartları ve denetim yöntemleri

Günümüzde siber güvenliğin önemi giderek artmaktadır. Öğrenciler olası tehditleri, saldırı türlerini, önleme mekanizmalarını ve güvenlik yönetimini öğreneceklerdir.

Mezuniyet Projesi: Proje Uygulama ve Sunum

• Proje metodolojilerinin ve araştırma yaklaşımlarının uygulanması
• Araç ve malzeme temini, prototip üretimi
• Deney, simülasyon veya yapay zeka uygulamaları
• Test ve değerlendirme aşamaları
• Verilerin toplanması, analizi ve yorumlanması
• Proje dokümantasyonu ve teknik raporlama
• Proje takım yönetimi ve iş birliği uygulamaları
• Araştırma sonuçlarının sunumu ve savunması
• Projelerin değerlendirme ve jüri süreci

Öğrenciler önceki dönemde planladıkları mezuniyet projelerini bu dönem boyunca uygulayacaklar. Proje yönetimi, takım çalışması, raporlama ve sunum becerilerini sergileyeceklerdir.

Yaz Dönemi:

Bilim Kampı: Mezuniyet Projelerinin Sergilenmesi

• Öğrencilerin mezuniyet projelerini sergileyecekleri bir bilim kampı düzenlenmesi
• Projelerin başarılarının ve yenilikçi çözümlerinin tanıtılması
• Farklı disiplinlerden uzmanların davet edilmesi ve değerlendirme yapması
• Proje sergisi ve sunum etkinlikleri
• Panel ve konferans oturumları
• Sanayi temsilcileri ile etkileşim ve iş birliği fırsatları
• Başarılı projelerin ödüllendirilmesi
• Eğitim, Ar-Ge ve girişimcilik bağlantılarının kurulması

Bu bilim kampı, öğrencilerin dört yıllık eğitimlerinin ve araştırma projelerinin taçlandırılması niteliğindedir. Kamu, akademi ve sanayi paydaşları bir araya gelerek öğrencilerin çalışmalarını değerlendirecek, geri bildirim sağlayacaklardır.

Staj: Seçilen Alanda Uzmanlaşma ve İş Deneyimi

• Öğrencilerin ilgi alanlarına göre sanayi kuruluşlarında veya araştırma merkezlerinde uzun süreli staj yapmaları
• Aldıkları eğitimi uygulayarak uzmanlaşma fırsatı
• Güncel problemlere çözüm üretme ve ürün/sistem geliştirme süreçlerini deneyimleme
• Mesleki yetkinliklerini geliştirme ve iş tecrübesi kazanma
• Potansiyel işverenler ile tanışma ve iş ağları oluşturma
• Sektörün beklentilerini ve dinamiklerini yakından gözlemleme
• Staj dönemi raporları ve sunumlar
• Staj değerlendirme ve geri bildirim süreçleri

Öğrenciler seçtikleri uzmanlık alanlarında uzun süreli staj yaparak akademik öğrenimleri ile endüstriyel tecrübeyi harmanlama şansı bulacaklardır. İş hayatına geçiş sürecini kolaylaştıracak beceri ve deneyim kazanacaklardır.

Bu kapsamlı STEM eğitimi programı, öğrencileri disiplinler arası bilgi ve becerilerle donatmayı, gerçek hayat problemlerine yenilikçi çözümler üretebilmelerini hedeflemektedir. Teorik dersler, uygulamalı projeler, stajlar ve bilim kampları bir bütün olarak öğrencilerin mükemmel şekilde hazırlanmalarını sağlamaktadır. Hem akademik hem de endüstriyel yetkinliklere sahip, analitik düşünebilen, yenilikçi ve girişimci bireyler yetiştirmeyi amaçlamaktadır.