| 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: Bilişim sistemleri, veri tabanı yönetimi, veri yapıları, mobil bilgi işlem, kablosuz iletişim ve veri madenciliği, süreç iyileştirme, kalite ve risk yönetimi, BT Hizmet Yönetimi, BT Stratejisi ve Proje Portföy Yönetimi Genel Bilgi: Bankacılık sektöründe çalışma geçmişi olan deneyimli Bilgi Teknolojileri uzmanıdır. Bilişim sistemleri, veri tabanı yönetimi, mobil bilgi işlem, kablosuz iletişim, veri madenciliği ve süreç iyileştirme ile ilgilenmektedir. "Mobil Ortamlarda Konuma Bağlı Sorgu İşleme" konulu tezinde, Konuma Bağlı Hizmet Yönetimi ve Konum Dengeleme yaklaşımları için bir mimari model ve bu mimaride kıyaslama yöntemi geliştirmiştir. Halen eğitimde yapay zekanın kullanımı ve bunun süreçlere yansıması konusunda araştırma yapmaktadır. | |
 | Çalışma Alanları: Bilgisayar Grafikleri, İnsan Bilgisayar Etkileşimi, Sanal Gerçeklik, Bilgisayarla Görü, Görüntü İşleme
 | |
 | Çalışma Alanları: Sinyal İşleme, Dijital Konuşma İşleme, Derin Sinir Ağları, Ses Kopyalama, Derin Sahte Üretimi ve Tespiti, Kimlik Doğrulama, Konuşma Sentezi, Makine Öğrenimi, Büyük Dil Modelleri, Gömülü Donanım, Gömülü Yazılım, Gömülü Sistemler Genel Bilgi: Alanında uzmanlaşmış bir araştırmacı olarak, sinyal işleme ve konuşma işleme başta olmak üzere; derin sinir ağları, ses kopyalama, derin sahte (deep fake) üretimi ve tespiti, kimlik doğrulama, konuşma sentezi ve otomatik konuşma tanıma gibi konuşma ve ses teknolojileri üzerine yoğunlaşmaktadır. Aynı zamanda, makine öğrenimi ve destek vektör makineleri gibi temel öğrenme algoritmalarıyla birlikte, büyük dil modelleri (LLM) ve bilgi getirmeli üretim (RAG) yaklaşımları üzerinde çalışmakta; bu bağlamda özellikle kuantizasyon ve distilasyon tekniklerine odaklanmaktadır. Ayrıca, gömülü donanım, gömülü yazılım ve gömülü sistemler konularında da uygulamalı projeler yürütmektedir.  | |
 | 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:
Genel Bilgi: | |
 | 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: Dijital Dönüşüm, Kurumsal Kaynak Planlama (ERP), Yapay Zeka Destekli Yazılım Mühendisliği, Algoritmalar ve Veri Analitiği, Yazılım Proje ve Süreç Yönetimi, Kurumsal Sistem Güvenliği. Genel Bilgi: Araştırmaları, büyük ölçekli kurumsal yazılım sistemlerinin dijital dönüşüm süreçlerinde daha akıllı, güvenilir ve veriye dayalı şekilde tasarlanması ve yönetilmesine odaklanmaktadır. Özellikle ERP ve benzeri kurumsal platformlarda yapay zeka, veri analitiği ve algoritmik yaklaşımların kullanımıyla proje risklerinin erken tespiti, süreç optimizasyonu ve karar destek mekanizmalarının geliştirilmesi üzerine çalışmalar yürütmektedir. Ayrıca savunma sanayii, siber güvenlik ve robotik gibi alanlarda yirmi yılı aşkın endüstriyel tecrübeye sahiptir; bu deneyim araştırmalarına güçlü bir uygulama perspektifi kazandırmaktadır.
| |
| Çalışma Alanları: Duygu Analizi, Doğal Dil işleme, Bilgi Erişim Sistemleri, İstatistik, Veri Madenciliği, Derin ve Makine Öğrenimi (Yapay Zeka) Genel Bilgi: Çalışma alanının konuları doğal dil işleme ve duygu analizi yöntemlerine dayanmaktadır. Bu aşamada gerçek kullanıcıların metinsel verilerinin anlamlandırılması aşamasında verimli çalışan algoritmaların geliştirmesine odaklanılmıştır. Bu verilerin anlamlandırılması için yeni yöntemlerin geliştirilmesi ve çeşitli analizlerin yapılabilmesi amaçlanmıştır. Akademik çalışmalarında popüler istatistiksel regresyon, derin yapay zeka ve veri madenciliği algoritmaları yeni analiz modellerinin oluşturulması amacıyla incelenmiş ve kullanılmıştır. Bu teknolojiler ChatGPT, Gemini, DeepSeek vb. gibi günümüzde popular olarak kullanılan Chatbot teknolojilerinin en önemli kısımlarını oluşturmaktadır.  Dersler: Bilgi Erişimi | |
 | 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: Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Aviyonik Sistemler, Otonom Sistemler, Edge AI, Savunma Teknolojileri, Haberleşme Sistemleri, Sensör Veri Füzyonu, Generative AI, Gömülü Sistemler için Yapay Zeka Genel Bilgi: Bu çalışma alanında, yapay zekâ ve makine öğrenimi tekniklerinin aviyonik görev sistemleri, savunma teknolojileri ve akıllı gömülü sistemler üzerindeki uygulamalarına odaklanılmaktadır. Özellikle karmaşık görev ortamlarında çalışan otonom ve yarı otonom sistemlerin karar verme süreçlerini geliştirmek amacıyla veri odaklı mimariler, sensör veri füzyonu yöntemleri ve gerçek zamanlı yapay zekâ algoritmaları üzerine araştırmalar yürütülmektedir. Bu kapsamda; Edge AI tabanlı görev sistemleri, yapay zekâ destekli sensör veri üretimi, generative AI yaklaşımları ile sentetik veri oluşturma, aviyonik mimarilerde açıklanabilir yapay zekâ (XAI) yöntemleri ve güvenilir otonom sistemlerin geliştirilmesi üzerine çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Ayrıca haberleşme altyapıları ile bütünleşik çalışan akıllı sistem mimarileri ve yapay zekâ destekli karar destek sistemleri üzerine araştırmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalar aynı zamanda havacılık ve savunma sanayii projelerinde edinilen sistem mühendisliği ve yazılım geliştirme deneyimleri ile beslenmekte olup, akademik araştırmaların gerçek operasyonel gereksinimlerle uyumlu, uygulanabilir ve yenilikçi teknolojik çözümler üretmesine katkı sağlamayı amaçlamaktadır. |
