Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Meü
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Meü
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Meü
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Meü
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Meü
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Meü
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
Meü
Bilgisayar MühendisliÄŸi Bölümü
Mersin Üniversitesi Mühendislik Fakültesi’nin E Blok’unda yer alan Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 1994 yılında kurulmuş olup ilk öğrencilerini 1996-1997 eğitim-öğretim yılında kabul etmiş ve 1999-2000 yılında ilk mezunlarını vermiştir. 2006-2007 yılına kadar ÖSS ile yıllık 30 öğrenci alımı yapmıştır. 2007-2015 yılları arasında YÖK kararıyla lisans öğrencisi kabul edilmeyen bölümümüzde, 2015-2016 yılından itibaren yeniden alıma başlanmış ve 2016-2017 eğitim-öğretim yılından itibaren %30 İngilizce eğitim modeli uygulanmaktadır. Bölümümüz, kurulduğu günden bu yana nitelikli mühendisler yetiştirmeyi, güncel teknolojileri takip etmeyi, araştırma-geliştirme faaliyetlerine önem vermeyi ve ulusal/uluslararası düzeyde rekabet edebilecek donanıma sahip bireyler kazandırmayı amaç edinmektedir.
Son İki Yılda Uluslararası Dergilerde Yayınlanan Makaleler
2025
18. Kahveci, S.; AvaroÄŸlu, E. An Adaptive Underwater Image Enhancement Framework Combining Structural Detail Enhancement and Unsupervised Deep Fusion. APPLIED SCIENCES, 2025, 15, 7883-7902.
10.3390/app15147883
2024
17. 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.
16. 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-.
15. BabaoÄŸlu, Ä.; Kahveci, S.; Kılıç, A. Enhanced pyramidal residual networks for single image super-resolution. NEURAL COMPUTING AND APPLICATIONS, 2024, 36, 11563-11577.
14. ToktaÅŸ, 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-.
13. 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.
12. EÅŸsiz, U.; Acı, Ã.; Saraç eÅŸsiz, 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.
11. Elevi, A.; Kahveci, S.; AvaroÄŸlu, E. Image contrast enhancement using a low-discrepancy population initialized gray wolf optimization algorithm. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, 2024, 83, 50307-50328.
10. AvaroÄŸlu, 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.
9. Yamaçlı, V. State-of-health estimation and classification of series-connected batteries by using deep learning based hybrid decision approach. HELIYON, 2024, 10, -.
8. Bektaş, J. Automating an Encoder–Decoder Incorporated Ensemble Model: Semantic Segmentation Workflow on Low-Contrast Underwater Images. APPLIED SCIENCES, 2024, 14, -.
7. Aydın, A.; Avaroğlu, E. Contact classification for human–robot interaction with densely connected convolutional neural network and convolutional block attention module. SIGNAL, IMAGE AND VIDEO PROCESSING, 2024, 18, -.
6. Dümen, S.; Kavalcı yılmaz, E.; Adem, K.; Avaroğlu, E. Performance of vision transformer and swin transformer models for lemon quality classification in fruit juice factories. EUROPEAN FOOD RESEARCH AND TECHNOLOGY, 2024, 250, -.
5. AvaroÄŸlu, 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, -.
2023
4. 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.
3. Kutluer, N.; Arslan solmaz, Ã.; Yamaçlı, V.; EriÅŸti, B.; EriÅŸti, 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.
2. Yetgin, Z.; Ercan, U. Honey formation optimization with single component for numerical function optimization: HFO-1. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2023, 35, 27-.
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, -.
