Vizyonumuz
Bilgisayar mühendisliği alanında ulusal ve uluslararası düzeyde tanınan, yenilikçi teknolojiler geliştiren ve bunları toplumsal faydaya dönüştürecek nitelikli mezunlar yetiştiren bir bölüm olmak.
Misyonumuz
Genel Bilgiler
Tarihçe
Bilgisayar Mühendisliği Bölümümüz 1994 yılında kurulmuş; ilk öğrencilerini 1996-1997 eğitim-öğretim yılında kabul etmiş, ilk mezunlarını ise 1999-2000 yılında vermiştir. 2006-2007 yılına kadar ÖSS ile yıllık 30 öğrenci almış, 2005-2006’dan itibaren çift anadal ve yan dal programları başlatılmıştır. 2007-2015 yılları arasında YÖK kararı ile lisans öğrencisi kabul edilmeyen bölümümüzde, 2015-2016’dan itibaren yeniden alıma başlanmış ve 2016-2017’den itibaren %30 İngilizce eğitim modeli uygulanmaktadır.
Eğitim Süresi ve Modeli
Çalışma Alanları ve İş Olanakları
Mezunlarımız; kamu kurumları, özel sektör, AR-GE merkezleri, teknoloji firmaları ve start-up’larda:
Derslik ve Laboratuvar İmkanları
Neden Mersin Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği?
Mersin Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, öğrencilerini sadece mühendis olarak değil; yenilikçi, girişimci ve sektörün ihtiyaçlarına hızlı adapte olabilen liderler olarak yetiştirmeyi hedefler.
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-.
10.1016/j.rser.2023.114262
13. Babaoğlu, .; Kahveci, S.; Kılıç, A. Enhanced pyramidal residual networks for single image super-resolution. NEURAL COMPUTING AND APPLICATIONS, 2024, 36, 11563-11577.
10.1007/s00521-024-09702-1
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-.
10.1016/j.eswa.2024.123583
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.
10.1007/s00202-023-01977-2
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.
10.59277/ROMJIST.2024.3-4.04
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.
10.1007/s11042-023-17366-7
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.
10.18280/ts.410220
7. Abacı, K.; Yetgin, Z.; Yamaçlı, V.; Işıker, H. Modified effective butterfly optimizer for solving optimal power flow problem. HELIYON, 2024, 10, -.
10.1016/j.heliyon.2024.e32862
6. Bektaş, J. Automating an Encoder–Decoder Incorporated Ensemble Model: Semantic Segmentation Workflow on Low-Contrast Underwater Images. APPLIED SCIENCES, 2024, 14, -.
10.3390/app142411964
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.
10.17559/TV-20230117000232
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.
10.1007/s10549-023-06970-8
3. Yetgin, Z.; Ercan, U. Honey formation optimization with single component for numerical function optimization: HFO-1. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2023, 35, 27-.
10.1007/s00521-023-08984-1
2. Cüvitoğlu, A.; ışık, Z. Network neighborhood operates as a drug repositioning method for cancer treatment. PEERJ, 2023, 11, -.
10.7717/peerj.15624
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, -.
10.1007/s10479-022-04910-1