İnsanların gözleriyle gördükleri nesneleri tanıyabilmesi işlemini bilgisayarların da gerçekleştirebilmesi için uğraş veren araştırma alanıdır. Kameralardan alınan görüntüler üzerinde işlemler yapılarak, istenilen bilginin görüntüden çıkarılması bilgisayarla görü sayesinde gerçekleştirilmektedir. Bilgisayarla görünün belli başlı uygulama alanları arasında araç takibi, yüz tanıma, karakter tanıma, plaka tanıma, vb. konular yer almaktadır. 

Çeşitli kaynaklardan alınan görüntüler üzerinde işlemler yaparak görüntünün daha istenilir bir şekile dönüştürülmesi, görüntüden bilgi çıkarımına uygun hale getirilmesini amaçlayan araştırma alanıdır. Görüntü işleme sonucu elde edilecek yeni görüntü bilgisayarla görü, örüntü tanıma, gerçek zamanlı video gibi aşamalarda kullanılacak şekle getirilmektedir. Görüntü işlemenin başlıca uygulama alanları arasında görüntü iyileştirme, arka plan çıkarımı, görüntü sıkıştırma, hareket tespiti, görüntü ayrıştırma gibi çalışmalar bulunmaktadır. 

Gün geçtikçe yaygınlaşan ve karmaşıklaşan siber saldırılar, bilgisayar olaylarına müdahalede yeni teknikler geliştirilmesini gerektirmektedir. Esasen, olay müdahale ve delil toplama işleminin üç hedefi vardır. Bunlar; (i) saldırının etkisinin anlaşılması, (ii) tehditin karakterize edilmesi ve yayılma yönteminin belirlenmesi ve (iii) saldırı yolunun tespiti ve saldırının var olan güvenlik mekanizmalarını nasıl aşabileceğinin tespitidir. Bu hedefler sadece saldırı ile ilişkili birden fazla kaynaktan elde edilen veriler analiz edilerek gerçekleştirilebilir. Bu analiz süreci genellikle çok karmaşık, manuel ve yavaştır. Bu araştırmanın temel amacı bir saldırı sonrasında olay müdahalesini gerçekleştiren ekiplere olay çözümlemesinde yardımcı ve yol gösterici olacak bir sistemin geliştirikmesidir. Sistem proaktif bir şekilde birçok kaynaktan gelen verileri izleyip, harmanlama ve analiz etme suretiyle, verilerde neyin "doğru" olmadığını tanımlamaya çalışacaktır. Olay müdahalesi sırasında sistem, kendisine verilen olay bilgisinden başlayarak ağ ve sistem tabanlı bu verilerden, analistin iş akışına uyumlu veriler üretecektir.

Gömülü sistemler daha büyük bir elektronik ya da mekanik sistemin gerçekleştirdiği göreve özel bir işlevi, çoğu zaman gerçek zamanda hesaplama kısıtları altında, gerçekleştiren bilgisayar sistemleridir. Gömülü sistemler uygulamaya özel yazılım ve donanım içerir ve kendilerine ait bir mikroişlemcileri vardır. Günümüzde masaüstü bilgisayarlarında ve taşınabilir aygıtlarda özel görev tanımı olan grafik işlemcisi gibi donanımlar vardır. Bu tür özel hizmetleri hızlandıran donanım ve yazılım bileşenlerine sahip sistemlerin tasarlanması ve bu sistemlerin verimli kullanılması da gömülü sistem tasarımının konuları arasındadır.

Disiplinler arası bir alan olan robotik, bilgisayar mühendisliği, elektrik ve elektronik mühendisliği ve makine mühendisliği alanlarından konular içerir. Robotik konusu, mobil robotlar (yerde, havada, suda, başka gezegenlerde bir yerden bir yere gidebilen) ve manipulator (robot kol) robotlar üzerine çalışmalar olmak üzere ikiye ayrılabilir. Robotların hareket şekilleri (rota planlama, hareket planlama), sensörlerden gelen bilginin işlenip anlamlı hale getirilmesi, elde edilen bilgiyi belirli bir amaca yönelik olarak kullanabilecekleri programların yazılması, farklı uygulama alanlarına göre robot gövde tasarımları, robotların insanlarla etkileşimi, robot takımların etkin şekilde çalışmalarını sağlayacak algoritmalar, vb. konularda araştırma ve uygulama alanları bulunmaktadır.

Büyük miktarda veri arasından işe yarar verilerin tespiti, bilgi çıkarımı, veri analizi ve buna bağlı karar verme işlemi ile ilgilenen araştırma alanıdır. Belli başlı uygulama alanları arasında sosyal ağ analizi, büyük veri (big data) analizi, döküman içerik tespiti, metin madenciliği, biyoinformatik, meteorolojik veri analizi, coğrafi bilgi sistemleri, vb. sayılabilir.

Makinelerin insanlar gibi öğrenerek karar verebilmeleri üzerinde çalışan araştırma alanıdır. Üzerinde yoğunlaşılan teknikler arasında doğrusal sınıflandırıcılar, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, İstatistiksel Öğrenme Metotları, Destek Vektör Makineleri, Bulanık Uzman Sistemler gibi yaklaşımlar bulunmaktadır. Çok değişik uygulama alanları mevcuttur. Bunların bazıları arasında otonom arabalar, konuşma tanıma, protein dizileri, finansal risk analizi, çizelgeleme, sosyal ağlar, oyun oynama sayılabilir.

Sürekli artan biyolojik verinin saklanması ve analiz edilmesi için metotlar geliştirmeyi hedefleyen, biyoloji ve bilgisayar bilimi disiplinlerini bir araya getiren araştırma alanıdır. Üzerinde çalışılan temel konulardan bazıları, proteinlerin yapısı ve işlevlerinin tahmini, kanser araştırmaları, ilaç keşfi süreçlerinin iyileştirilmesi/hızlandırılması ve moleküllerin canlılardaki etkileşimlerini ortaya çıkarmaya çalışan sistem biyolojisi olarak sayılabilir. Biz de, TOBB ETÜ Bilgisayar Mühendisliğinde, protein/gen etkileşimleri, moleküllerin sınıflandırılması, kanser sistem biyolojisi ve ilaçların diğer moleküllerle etkileşimleri üzerinde çalışmaktayız.

Mevcut Web'deki yetersizlikleri gidermek üzere kurgulanmış Web 3.0 olarak da anlandırılan Web'in geleceğini şekillendirecek teknolojilerden oluşmaktadır. Geleceğin Web'i bir dökümanlar ağı (Web of Documents) olmaya devam etmekle birlikte, aynı zamanda bir veri ağı (Web of Data) olacaktır. Bu veri ağı, Semantik Web, yalnızca insanlar değil, makinalar yani bilgisayarlar ve yazılımlar tarafından da kolay bir şekilde taranacak ve istenen bilgileri çok daha hızlı bir şekilde bulabileceklerdir. Semantik Web alanında bağlı veriler (linked data) kullanarak metinlerin anlamlandırılması konusunda çalışmalar yapmaktayız. Bu çalışmalar soru- cevaplama sistemleri, akıllı arama motorları geliştirme konularında yol açıcı olacaktır.

Paralel hesaplama büyük bir çok hesaplama görevinin küçük parçalara bölünerek birden çok işlem birimi üzerinde eşsamanlı olarak gerçekleştirilmesidir. Paralel hesaplama çeşitli yönetemlerle yapılabilir. Bu yöntemlerde buyruklar, iş ve ya veri çeşitli işlem birimlerine dağıtılabilir. Günümüzde gerek grafik işlem birimlerinde(GPU) gerek de merkezi işlem birimlerinde(CPU) işlemci sayısının artması ve çoklu işlem birimi mimarisinin öne çıkması paralel hesaplamayı daha anlamlı ve uygulanabilir hale getirmiştir.

Bu alandaki araştırma faaliyetleri yazılım sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi, hatalardan arındırılması, saklanması, versiyonlanması, üretime geçirilmesi, ölçeklenmesi, performans takibi yapılması, bakımı, deneylenmesi, güncellenmesi vb. evrelerinde ortaya çıkan çözmeye değer fakat çözülmemiş problemlerin tespitini ve çözülmesini hedefler. Dolayısıyla buradaki elde edilen sonuçlar ve teknolojiler başarılı yazılım sistemlerinin yaratılmasına ve devamlılığına katkıda bulunur.