Uygulamalı Matematik Doktora Programı
| Ad Soyad | Görev | İç Hat | E-Posta |
|---|---|---|---|
| Doç. Dr. Ayşegül ULUS | Anabilim Dalı Başkanı | 1573 | aulus@gsu.edu.tr |
| Dr. Öğr. Üyesi Gönenç ONAY | Program Koordinatörü | - | gonay@gsu.edu.tr |
Yapay Zekanın gündemimize girmesiyle birlikte, pür matematikle etkileşimi de önemli bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Uygulamalı Matematik doktora programı, bu etkileşim etrafında kurgulanmış bir doktora programıdır. Bir yandan pür matematiğin, Yapay Zeka, Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi, Doğal Dil İşleme, Görüntü İşleme, Hesaplamalı Matematik gibi uygulamalarına odaklanırken, bir yandan da Bilgisayarlı İspat Sağlama gibi sahalarda bu gelişmelerin matematik disiplinine muhtemel uygulamaları ile de ilgilenir. YZ’nin henüz etkin bir şekilde giremediği matematiksel alanlarda üretilen bilginin büyük katma değer sağlama potansiyeli mevcuttur. Bu sebeple uygulamalı derslerin yanı sıra önemli miktarda pür matematik derslerinin açılması da öngörülmüştür. Hedef öğrenci kitlesi, matematik ve mühendislik bölümlerinden mezun olup, bir iş kolunda çalışmakta iken YZ’nin çalıştıkları alana uygulamaları ile ilgilenen adaylardır. Programda öngörülen staj ve şirket iş birlikleri sayesinde mevzubahis disiplinlerde büyük önemi haiz verilere akademisyenlerce erişimi sağlanması ve bu verilerin işlenerek bir yandan araştırmaya bir yandan da katma değere dönüştürülmesi, ayrıca bu konularda insan gücü yetiştirmek amaçlanmaktadır. Program Matematik Bölümünün genç öğretim üyelerinin kariyer gelişimlerine, TÜBİTAK ve BAP projesi üretimlerine ve üniversitenin akademik çıktılarının geliştirilmesine de katkıda bulunacaktır. Yürümekte olan Yüksek Lisans programına olan ilginin de artmasına vesile olacağını ummaktayız. Program konularının çok disiplinli olmaları itibarı ile, mühendislikten hukuka üniversitenin diğer birçok biriminden de katkı almayı hedeflemekteyiz.
- GSÜ bir devlet üniversitesidir, programa kayıt olan öğrencilerden normal öğretim süresi boyunca katkı payı alınmamaktadır.
- Program yüksek lisans derecesi ile kaydolan öğrenciler için toplamda en az 60 AKTS kredilik en az 7 ders, 30 AKTS kredilik yeterlik sınavı, 30 AKTS kredilik tez önerisi ve yarıyıl başına 30 AKTS kredi ile ölçülen tez çalışmasından oluşmaktadır.
- Programın normal süresi yüksek lisans derecesi ile kaydolan öğrenciler için 8 yarıyıl olarak belirlenmiştir. Her bir yarıyıl 16 haftalık süreler sonunda tamamlanmaktadır
- Program süresince dersler hafta içi 09:00-18:00 saatleri arasında yapılacaktır.
| Kontenjan | 10 |
| Gerekli Derece |
Yüksek lisans derecesi ile başvuran adayların Matematik veya Mühendislik alanlarında lisans ve yüksek lisans derecesine sahip olmaları gerekmektedir. |
| ALES/GRE | ALES Sayısal en az 70 puan, GRE Sayısal en az 153 puan; |
| Not Ortalaması | Yüksek lisans derecesi ile başvuranlar için şart aranmamaktadır; |
| Yabancı Dil Bilgisi | YDS/YÖKDİL (İngilizce) en az 70 puan, TOEFL (internet tabanlı) en az 84 puan |
Ders Planı
| Kod | Ders Adı | Tür | Kredi | ECTS | Ön Koşul |
|---|---|---|---|---|---|
| MATH 690 | Lisansüstü Seminer | Zorunlu | (0+0) | 9 | - |
| MATH 691 | Yönlendirilmiş Araştırma | Zorunlu | (3+0) | 9 | - |
| FBE 695 | Doktora Yeterlik | Zorunlu | (0+0) | 30 | - |
| FBE 696 | Tez Önerisi | Zorunlu | (0+0) | 30 | FBE 695 |
| MATH 699 | Doktora Tezi | Zorunlu | (0+0) | 30 | FBE 696 |
| MATH 601 | Makine Öğrenmesinin Matematiksel Temelleri | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 602 | İstatistiksel Çıkarım ve Öğrenme Teorisi | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 603 | Hesaplama Karmaşıklığı Teorisi ve Uygulamaları | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 604 | Derin Öğrenme Teorisi | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 607 | Makine Öğrenmesi için Optimizasyon Yöntemleri | Seçmeli | (3+0) | 7 | MATH 601 |
| MATH 608 | İstatistiksel Öğrenmede İleri Konular | Seçmeli | (3+0) | 7 | MATH 601 |
| MATH 609 | Olasılıksal Grafik Modeller | Seçmeli | (3+0) | 7 | MATH 601 |
| MATH 610 | Bilgi Kuramı ve Uygulamaları | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 611 | Otomatik Teorem İspatlama ve Sağlama | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 612 | Şifreleme ve Veri Güvenliği | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 613 | Yüksek Boyutlu Veri Analizi İçin Hesaplama Yöntemleri | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 614 | Topolojik Veri Analizi | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 615 | Makine Öğrenmesinde Türevli Geometri ve Uygulamaları | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 616 | Blokzincir | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 617 | Kuantum Hesaplamaya Giriş | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 618 | Staj I | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 619 | Staj II | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 620 | Optimizasyon Teorisi | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 621 | Olasılık Kuramı | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 622 | Yapay Zekanın Hukuki Yönleri | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 623 | Yapay Zekanin Hukuka Uygulamalari | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 624 | Kısmi Türevli Denklemler İçin Nümerik Metodlar | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 625 | Sürekli Ortamlar Mekaniği | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 626 | Morse Kuramı | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 627 | Ölçü Kuramı | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
| MATH 628 | Kombinasyon Matematiği | Seçmeli | (3+0) | 7 | - |
