Tarleton State University

Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisansı

Stephenville, Amerika Birleşik Devletleri

SÜRE

33 up to 36 Hours

DILLER

Ingilizce

HIZ

Tam zamanlı

SON BAŞVURU TARIHI

09 Jan 2025

EN ERKEN BAŞLAMA TARIHI

Mar 2025

ÖĞRENIM ÜCRETLERI

USD 36.305

ÇALIŞMA FORMATI

Kampüste

Tanıtım

Uluslararası Öğrencilere İlişkin Önemli Not:

Uluslararası öğrencilerin 6 saat yüz yüze ve 3 saat çevrimiçi olmak üzere tam zamanlı (mezuniyet için 9 saat tam zamanlıdır) kayıt yaptırmaları gerekmektedir. INTL öğrenciler Stephenville kampüsünde (Güz veya Bahar) Bilgisayar Mühendisliğini takip edebilir ve Ft. Worth kampüsünde MBA'e sadece Güz başlangıcıyla devam edebilirler. Uluslararası öğrenciler yalnızca ABD dışında kalırlarsa online eğitim alabilirler. ABD'ye gelmek isterlerse şahsen eğitim almak zorundadırlar.

Bir diğer uyarı..... uluslararası bir öğrencinin H vizesi varsa ABD'de çevrimiçi programlarda eğitim alabilmesidir; ancak öğrencilerimizin çoğu F vizesine sahiptir ve bu da bir kampüste f2f eğitim almalarını gerektirir. H vizesi sahipleri çalışmak için buradadır ve okula gidebilmek ek bir avantajdır. F vizesi sahipleri sadece okumak için buradalar ve çalışmalarına izin verilmiyor.

Mühendislik İnovasyonunda Geleceğinizi Güçlendirin

Kariyerinizde ilerleyin ve teknolojinin ön saflarında yer alın Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisansı itibaren Tarleton Eyalet Üniversitesi Mayfield Mühendislik Fakültesi. İster eğitim almayı seçin çevrimiçi veya kampüs içi bizim stephenville'deki son teknoloji tesissizi günümüzün hızla gelişen teknoloji ortamında başarıya ulaştırmak için tasarlanmış titiz ve uygulamalı bir programa dahil olacaksınız.

Neden Tarleton'ın Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programını Seçmelisiniz?

Tarleton'ın Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisansı, benzersiz bir eğitim sunarak öne çıkıyor bilgisayar ve mühendislik ilkelerinin gerçek dünya uygulamaları. Biz kaldıraç endüstri̇ ortakliklari ve çığır açan araştırma teorinin ötesine geçen bir program sunmak için. Fakültemiz önde gelen şirketlerle doğrudan işbirliği yaparak öğrencilerin son teknoloji̇k sorunlar ve yeni̇ geli̇şen teknoloji̇ler ilk günden itibaren. Benzer programların aksine, aşağıdakilerden yararlanacaksınız küçük sınıflar, ki̇şi̇selleşti̇ri̇lmi̇ş mentorlukve erişim son teknoloji̇ araştirma laboratuvarlari - genellikle daha büyük kurumlardaki lisansüstü öğrencilere ayrılmıştır.

Program Özellikleri

Uluslararası Öğrenciler için Esnek Öğrenim Seçenekleri: Stephenville Kampüsünde 6 saati yüz yüze olmak üzere tam zamanlı (9 saat) kayıt olunabilir ve 3 saat çevrimiçi olarak tamamlanabilir.
Uygulamalı Öğrenme: Araştırma projeleri ve gelişmiş araçlarla deneyim kazanarak öğrendiklerinizi gerçek dünyadaki zorluklara uygulayın.
Gelecek için Uzmanlıklar: Aşağıdaki gibi alanlara yoğunlaşın VLSI Devre Tasarımı, Siber Güvenlik, Robotik ve Yapay Zeka.

Benzersiz Müfredat Uzmanlıkları

Programımız aşağıdaki konulara ileri düzeyde odaklanmasıyla ünlüdür opti̇mi̇zasyon ve stokasti̇k modellerdiğer kurumlarda nadiren bulunan benzersiz bir kombinasyon. Aşağıdaki gibi alanlarda uzmanlık kazanacaksınız:

Bilgisayar Mimarisi & Dağıtık Hesaplama
İleri Bilgisayar Ağları (Siber Güvenlik odaklı)
VLSI Devre Tasarımı
Robotik, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Tez veya Tezsiz Seçenekler

Eğitim deneyiminizi kariyer hedeflerinize uyacak şekilde uyarlayın. Bu tez seçeneği derin araştırma fırsatları sağlarken tezsi̇z profesyonel alan sektöre hazır olma durumunuzu geliştirmek için tasarlanmış pratik bir yaklaşım sunar.

Eşsiz Pazarlanabilir Beceriler

Programımız sadece teknik uzmanlığın ötesine geçiyor. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere sağlam bir dizi pazarlanabilir beceriyle mezun olacaksınız:

Karmaşık Problem Çözme: Aşağıdaki gibi alanlarda kritik sorunları çözün havacılık, ilaç, robotik ve askeri teknoloji.
Teknik Ustalık: Aşağıdakiler dahil olmak üzere ileri matematik ve programlama dillerini öğrenin C/C++, gelişen teknoloji ortamında çevik kalırken.
İşbirliği ve İletişim Becerileri: Yenilikçi çözümler tasarlamak için ekiplerle, son kullanıcılarla ve paydaşlarla etkili bir şekilde çalışın.

Gerçek Dünya Araştırma Deneyimi

Tarleton'ın Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı şunları sunar eşsi̇z araştirma firsatlari eğitim yolculuğunuzu zenginleştirecek. Aşağıdaki alanlarda çığır açan çalışmalar yürüten öğretim üyeleriyle işbirliği yapın kablosuz iletişim sistemleri, ağ teletrafi̇k modellemesi̇, robotik ve yapay zekave si̇ber güvenli̇k. Araştırma burada sadece teorik bir alıştırma değildir; bu, aşağıdakileri yapmanın bir yoludur özgeçmi̇şi̇ni̇zi̇ geni̇şleti̇n, ağlar kurmakve hatta burs kazanmak anlamlı yeniliklere katkıda bulunurken.

Değerli Fakülte

Öğrenme deneyiminiz, aşağıdaki özelliklere sahip uzman öğretim üyelerinden oluşan bir ekip tarafından yönlendirilecektir geniş endüstri ve araştırma geçmişi. Öğretim üyelerimizin her biri, uygulamalı deneyim ve endüstri bağlantıları getirerek aşağıdakiler arasında köprü kurmanıza yardımcı olur akademi̇k teori̇ ve gerçek dünya uygulamasi.

Modern Tesisler

Bu Mayfield Mühendislik Fakültesi'nin modern tesisler arasında gelişmiş eğitim laboratuvarları, maker alanları ve daha büyük kurumların kaynaklarına rakip olabilecek araştırma ekipmanları bulunmaktadır. Yakın zamanda 54 milyon dolarlık yatırım yeni bir binada üst düzey bir öğrenim ortamı sağlama taahhüdümüzün altını çiziyor. İster bina inşa ediyor olun son teknoloji yapay zeka sistemleri veya üzerinde çalışmak yeni nesil kablosuz ağlarbaşarılı olmak için ihtiyacınız olan araçlara sahip olacaksınız.

Geleceğe Hazırlanın - Bugün Kaydolun

Teksas, mühendislik ve bilgisayar bilimleri uzmanları için büyüyen bir merkezdir ve Tarleton mezunları bu genişlemenin ön saflarında yer almaktadır. Bu ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu mühendislik alanlarında güçlü bir büyüme öngörüyor ve Teksas istihdam ve ücretler açısından en iyi eyaletler arasında yer alıyor bu sektörlerde.

Tarleton'ın Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans programını seçmek, aşağıdakilerle dolu bir geleceği seçmek anlamına gelir fırsat, yENİLİKve başarı. Dünyayı şekillendiren bir kariyere doğru yolculuğunuza başlamak için bugün başvurun!

Tarleton State University'nin Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans programını seçerek, sadece bir derece kazanmakla kalmaz, geleceğinizi dönüştürecek becerileri, mentorluğu ve fırsatları da elde edersiniz.

kabul

Müfredat

CPEN 5099. Tez Araştırması. 1-6 Kredi Saati (Ders: 1-6 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans tezi araştırması Önkoşullar: Lisansüstü öğrenim durumu.

CPEN 5341. İleri Algoritmalar. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Amortize edilmiş analiz, grafik, ağ akışı, dize eşleştirme, matris ve polinom algoritmaları, doğrusal programlama, NP-tamamlama, yaklaşıklık algoritmaları ve paralel algoritmalara giriş. Veri yapıları ve algoritmalar konusunda önceden bilgi veya deneyim önerilir. Ön koşul: Bölüm başkanının onayı.

CPEN 5342. Paralel Hesaplama ve Algoritmalar. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Paralel bilgisayarların taksonomisi, paylaşımlı bellek ve mesaj iletim mimarileri, teorik modeller; paralel algoritmalar tasarlamak için kalıplar ve stratejiler; paralel veri yapıları; sıralı programların otomatik paralel hale getirilmesi; iletişim; senkronizasyon ve granülarite; uygulamalar. Bilgisayar Mimarisi konusunda ön bilgi veya deneyim önerilir.

CPEN 5343. İleri Bilgisayar Mimarisi. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Ders, genel amaçlı bilgi işlem sistemlerinin üç temel yapı taşı etrafında yapılandırılmıştır: işlemciler, bellekler ve ağlar. Konular arasında skaler boru hatlarının sınırlamaları, süperskaler yürütme, sıra dışı yürütme, kayıt yeniden adlandırma, bellek belirsizliğini giderme, dal tahmini ve spekülatif yürütme; çok iş parçacıklı, VLIW ve SIMD işlemciler; bloke olmayan önbellek bellekleri ve bellek senkronizasyonu, tutarlılığı ve uyumu; çok çekirdekli, paylaşımlı bellek mimarileri yer alır. Ders ayrıca alternatif tasarım seçeneklerini anlamak ve karşılaştırmak için bilgisayar sistemlerinin nicel analizine yönelik teknikleri de kapsar. Bilgisayar Mimarisi konusunda önceden bilgi veya deneyim önerilir. Ön koşul: Bölüm başkanının onayı.

CPEN 5348. İleri VLSI Devre Tasarımı. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Anahtar analog ve karışık sinyal IC bloklarının analizi ve tasarımı: analog anahtarlar, örnekleme devreleri, anahtarlı kapasitör filtreleri, ADC'ler, DAC'ler ve PLL'ler. Analog ve karışık sinyal IC'leri için düşük güç tasarım teknikleri ve makine öğrenimi uygulamaları. Elektronik II ve Dijital Sinyal İşleme konusunda önceden bilgi veya deneyim önerilir. Ön koşul: Bölüm başkanının onayı.

CPEN 5351. Konveks Optimizasyona Giriş. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Bu ders, dışbükey optimizasyon problemlerini, dışbükey analizin temellerini, dışbükey optimizasyon algoritmalarını ve bunların karmaşıklıklarını ve dışbükey optimizasyonun uygulamalarını tanıtmaktadır. Ders ayrıca öğrencilere bilimsel ve mühendislik uygulamalarında ortaya çıkan dışbükey optimizasyon problemlerini tanıma ve dışbükey optimizasyon problemlerini çözmek için yazılım araçlarını kullanma konusunda eğitim vermektedir. Calculus III ve Matris Cebiri konusunda önceden bilgi veya deneyim önerilir. Ön koşul: Bölüm başkanının onayı.

CPEN 5355. VLSI Mimarileri. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Ders, tipik sinyal işleme ve iletişim uygulamaları için özel veya yarı özel VLSI sistemleri tasarlamak için en önemli metodolojileri kapsar. İç ve dış alıcı teknikleri, algoritmaların dizi yapılarına eşlenmesi, dijital sinyal işleme (DSP) sistemleri ve sahada programlanabilir kapı dizileri (FPGA'lar), programlanabilir sinyal işlemcileri. Bilgisayar Mimarisi konusunda önceden bilgi veya deneyim önerilir. Ön koşul: Bölüm başkanının onayı.

CPEN 5361. Derin Sinir Ağları. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Sinir ağlarının prensipleri ve teorisine giriş, derin sinir ağlarına vurgu. Konular arasında evrişimli ağlar, tekrarlayan ve LSTM ağları, takviyeli öğrenme, ön işleme, düzenleme, ayarlama ve optimizasyonun yanı sıra matematiksel ve programlama araçları yer alır. Sınıflandırma, görüntü tanıma ve otonom araçlara uygulamalar. Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi konusunda önceden bilgi veya deneyim önerilir. Ön koşul: Bölüm başkanının onayı.

CPEN 5366. Robot Vizyonu. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Bu kurs, bilgisayarlı görüş ile derin öğrenme arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır. Nesne algılama ve tanıma, bilgisayarlı görüş için makine öğrenimi algoritmaları ve 3B bilgisayarlı görüş için gelişmiş teknikler gibi konuları kapsar. Gerçek dünya uygulamaları ve projeleri, otonom araçlar ve robotik alanlarında uygulanacaktır. Bilgisayarlı Görüş, Python ve C/C++ programlama konusunda önceden bilgi veya deneyim önerilir. Ön koşul: Bölüm başkanının onayı.

CPEN 5377. Kablosuz ve Mobil İletişim Ağları. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Kablosuz iletişim ağları için gelişmiş mimariler; gelişmiş kablosuz teknolojiler; bu tür ağları tasarlamada karşılaşılan zorluklar ve sorunlar; kuyruk teorisi ve diğer stokastik modeller. Bilgisayar Ağları veya İletişim Sistemleri Teorisi, Olasılık, bir yarıyıl programlama konusunda ön bilgi veya deneyim önerilir. Ön koşul: Bölüm başkanının onayı.

CPEN 5378. İleri Bilgisayar Ağları. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Bu kurs, kablosuz ağlar, güvenlik, IP üzerinden ses ve video, Nesnelerin İnterneti (IoT), yazılım tanımlı ağlar ve ağ sanallaştırma gibi güncel konuları ele alırken IP ağlarında yönlendirme ve ağlar arası iletişim üzerine yoğunlaşır. Bilgisayar Ağları konusunda önceden bilgi veya deneyim önerilir. Ön koşul: Bölüm başkanının onayı.

CPEN 5379. Bilgisayar ve İletişim Ağlarının Performansı. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Olasılık, Markov zincirleri ve kuyruk teorisinin bilgisayar ve iletişim ağlarının analizi ve tasarımına uygulanması. Trafik şekillendirme ve çoklama, statik yönlendirme, dinamik yönlendirme ve eşler arası dosya paylaşım sistemlerinde vaka çalışmaları. Hem sürekli zamanlı hem de ayrık zamanlı modeller incelenir. Bilgisayar Ağları veya İletişim Sistemleri Teorisi, Olasılık konusunda önceden bilgi veya deneyim önerilir. Önkoşul: Bölüm başkanının onayı. Bilgisayar Bilimi Dersleri COSC 5086. Bilgisayar Biliminde İleri Özel Problemler. 1-6 Kredi Saati (Ders: 1-6 Saat, Laboratuvar: 0 Saat). Bilgisayar biliminde ileri özel problemler. Çalışma teori veya laboratuvar olabilir. Ek kredi için bölüm başkanının onayıyla tekrarlanabilir.

COSC 5088. Tez Araştırması. 1-6 Kredi Saati (Ders: 1-6 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (AIML-MS) alanında Yüksek Lisans tezi araştırması. COSC 5330. Simülasyon. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat). Simülasyon metodolojisi, rastgele sayı üretimi, zaman akış mekanizmaları, örnekleme teknikleri ve simülasyon modelleri ve sonuçlarının doğrulanması ve analizi üzerinde durularak simülasyona giriş. Simülasyon dilleri ve uygulamaları incelenecektir.

COSC 5345. Takviyeli Öğrenme. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Bu ders, takviyeli öğrenmeye (RL) bir giriş ve kapsamlı bir genel bakış sağlayacaktır. Konular arasında Markov karar süreci ve dinamik programlama, Monte-Carlo yöntemleri, zamansal fark öğrenimi, planlama ve öğrenmenin entegrasyonu, politika eğimi ve aktör-eleştirmen yöntemleri, derin öğrenme ve derin RL algoritmaları yer almaktadır. Öğrenciler, simüle edilmiş RL ortamlarında kodlamayı içeren alıştırmalar ve projelerle meşgul olacaklardır. Hem COSC 4345 hem de 5345 için kredi verilmeyecektir. Lisansüstü öğrencilerin ek ödevleri tamamlamaları gerekecektir. Ön koşul: İstatistik ve yapay zekada ileri düzey geçmiş.

COSC 5346. Robotik ve Otonom Sistemler. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Robotik ve otonom sistemlerin başlıca alanlarına genel bakış. Yapay zeka, makine öğrenimi ve optimizasyon algoritmaları, otonom ajanların yerelleştirme ve haritalama, sensör birleştirme, bilgisayar görüşü, yol planlama, iletişim ve engel önleme gibi yapılandırılmamış, dinamik ortamlarda çalışmasını sağlar. Öğrenciler, otonom eylemlere sahip robotik sistemler geliştirmeyi ve bilgisayar simülasyonları ve fiziksel robotik sistemler kullanarak performanslarını değerlendirmeyi içeren alıştırmalara ve projelere katılacaklardır. Hem COSC 4346 hem de 5346 için kredi verilmeyecektir. Lisansüstü öğrencilerin ek ödevleri tamamlamaları gerekecektir. Ön koşul: İstatistik, doğrusal cebir ve yapay zekada ileri düzey geçmiş.

COSC 5347. Yüksek Performanslı Bilgisayar. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Bu kurs, büyük ölçüde paralel işlemcilerin ve bunların mimarilerinin programlanmasına bir giriş sağlar. CUDA paralel hesaplama platformunu kullanarak Grafiksel İşlem Birimleri (GPU'lar) ve paralel algoritmaların potansiyelinden yararlanma yöntemlerini kapsar. Bilimsel Hesaplama, Makine Öğrenmesi ve Bilgisayar Görüntüsü alanlarından algoritmalar tanıtılır ve incelenir.

COSC 5352. Makine Öğrenmesi için Optimizasyon. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Bu ders, makine öğrenimi ve modern veri analizinde ortaya çıkan teori ve algoritmaları inceleyecektir. Konular, algoritmaların büyük veri kümelerine yönelik karmaşıklığı, uygulanması, sağlamlığı ve ölçeklenebilirliği üzerine özel bir odaklanma ile düzenlenecektir. Öğrenciler, programlama optimizasyon algoritmalarını ve performanslarını değerlendirmeyi içeren alıştırmalara ve projelere katılacaklardır.

COSC 5360. Yapay Zeka. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Akıllı sistemler oluşturmak için kullanılan temsilleri, algoritmaları ve mimarileri tanıtır. Tahmin hesaplaması, durum alanı temsili ve arama, sezgisel arama, bilgi tabanlı problem çözme, sembol tabanlı ve bağlantısal makine öğrenimi, akıllı aracılar ve robotik.

COSC 5361. Derin Sinir Ağları. 3 Kredi Saati (Ders: 3 Saat, Laboratuvar: 0 Saat).

Sinir ağlarının prensipleri ve teorisine giriş, derin sinir ağlarına vurgu. Konular arasında evrişimli ağlar, yinelemeli ve LSTM ağları, takviyeli öğrenme, ön işleme, düzenleme, ayarlama ve optimizasyonun yanı sıra matematiksel ve programlama araçları yer alır. Sınıflandırma, görüntü tanıma ve otonom araçlara uygulamalar. Hem COSC 4361 hem de 5361 için kredi verilmeyecektir. Lisansüstü öğrencilerin ek ödevleri tamamlamaları gerekecektir. Ön koşul: İstatistik, doğrusal cebir ve yapay zekada ileri düzey arka plan.