| ÖĞRETİM ÜYESİ | AKTİF ARAŞTIRMA KONULARI | Projeler |
|---|---|---|
 | Çalışma Alanları: Bilgisayarla Görü, Makine Öğrenimi, Yapay Zeka, Video Adaptasyonu, Video İşleme Genel Bilgi: Bu çalışma alanında, uzamsal çözünürlük bağlantılı ve derin öğrenme modellerine dayanarak ölçümlenen derinlik ipuçlarını temel alarak, bant genişliği, izleyici cihaz ekran boyutu ve farklı ortam aydınlatma koşulları kısıtlamaları altında, derinlik algısını optimum seviyede tutan ve iletim kanalını en etkin şekilde kullanan özgün bir adaptasyon karar alma tekniği ve onunla uyumlu çalışan yenilikçi bir 3B video adaptasyon modeli geliştirilecektir.
İlgili Dersler: Bilgisayarla Görü (CS 566) | Tübitak Projesi:
|
 | Çalışma Alanları: Bilgisayar Grafikleri, İnsan Bilgisayar Etkileşimi, Sanal Gerçeklik, Bilgisayarla Görü, Görüntü İşleme
 | |
 | Genel Bilgi: İlgi alanının ana konusu, dağıtık ve paralel işlemeye dayanmaktadır. Bu alan, işletim sistemleri, ağ oluşturma ve paralel veya dağıtık uygulamaları içermektedir. Konu, sistemler ve uygulamalarla ilgili sorunları kapsar. Özellikle, yük dengeleme, yönlendirme ve yeniden yapılandırma konularına odaklanmaktadır. | |
 | Çalışma Alanları: Sağlıkta Makine Öğrenimi, Bilgi Güvenliği ve Biyometri Genel Bilgi: Kalp izi sinyali, mevcut sensörler kullanılarak invaziv olmayan bir şekilde yakalanabilen biyometrik bir yöntemdir. Kalp izi sinyalinin invaziv olmayan ve uzaktan sensörlerle yakalanabilir yöntemlerini ve güvenli biyometrik tanıma için olası makine öğrenimi tekniklerini araştırmaktayız. Bu yöntemin çeşitli alanlardaki olası uygulamalarına örnek olarak sürekli biyometrik kimlik doğrulama, güvenli kimlik yönetimi, dijital imza doğrulama, çok modlu biyometrikte canlılık tespiti, kriptografik anahtar üretimi ve kimlik izleme verilebilir. Gelişmekte olan bu biyometrik yöntem, üretken makine öğrenimi çağında dijital kimlik yönetimi ve bilgi güvenliğinde önemli bir rol oynayabilir.  | |
 | Çalışma Alanları: Sinyal İşleme, Görüntü/Video İşleme, Makine Öğrenimi Genel Bilgi: Sinyal ve görüntü işleme, uzaktan algılama, hiperspektral veri işleme, görüntüden nesne tanıma, nesne takibi, biyolojik veri işleme; bu alanların makine öğrenmesi ve yapay zeka teknik ve modelleri ile birleştirilmesi şeklindedir.
Dersler: Sinyaller ve Sistemler, Dijital Görüntü İşleme
| Tübitak Projesi:
BAP Projesi:
|
 | Çalışma Alanları: Görüntü İşleme, Bilgisayarla Görü, Makine Öğrenimi, Simetri Analizi ve Symmetry Analysis and Tekrarlayan Desenlerin Sınıflandırılması Genel Bilgi: Ana ilgi alanı, tekrarlanan örüntülerin farklı yönlerinin araştırılmasında yatmaktadır: otomatik sınıflandırma, desenlerde stil yakalama, iki desen arası stil aktarma, simetri kırılması, metamorfoz.
 Dersler: Makine Öğrenmesine Giriş (CMPE 442), Makine Öğrenmesi (CS 542) Öğrenciler: Yaşar Anıl Sansak (yüksek lisans, mezun), Mert Kaya | BAP Projesi:
|
 | Çalışma Alanları: Artificial Intelligence, Deep Reinforcement Learning, Natural Language Processing Genel Bilgi: Eren Ulu'nun araştırması Derin Takviyeli Öğrenme üzerinde odaklanmaktadır. Bu, otonom ajanların çevrelerinden karmaşık karar verme görevlerini öğrenmelerine yardımcı olan algoritmalar oluşturmayı amaçlar. Çalışması robotik, oyun ve otonom sistemler gibi çeşitli alanları kapsar ve Derin Takviyeli Öğrenme teorisini ve pratik uygulamalarını inceleyerek gerçek dünya problemlerine çözümler sunar. Ayrıca, Derin Takviyeli Öğrenme ve Doğal Dil İşleme arasındaki sinerjiyi araştırır ve otonom ajanların insan dilini anlamalarını ve üretmelerini sağlayacak yeni yollar arar.
  | |
 | Çalışma Alanları: Duygu Analizi, Doğal Dil işleme, Bilgi Erişim Sistemleri, İstatistik, Veri Madenciliği, Derin ve Makine Öğrenimi (Yapay Zeka)
Dersler: Bilgi Erişimi |
