Enformatik Enstitüsü

Bu tez, yapay zekâ entegre yazılım projelerindeki teknik borcu (TD) inceleyerek borç vakalarını ISO/IEC 5338, 12207 ve 15288'de tanımlanan yaşam döngüsü süreçlerine eşlemektedir. Sekiz ana ve yirmi dört alt kategoriye ayrılan bir veri seti, 25 süreç ile sistematik olarak ilişkilendirilmiş; büyük dil modeli, alan uzmanı ve 2 akademik değerlendirici tarafından doğrulanmıştır. Bulgular, teknik borcun özellikle Yapay Zekâ Veri Mühendisliği, Kalite Güvencesi ve Sistem Gereksinimleri Tanımlama süreçlerinde yoğunlaştığını göstermektedir. Çalışma, süreçlerin birbirine bağlı doğasını vurgulayarak standart temelli bir yaklaşımın sürdürülebilir güvenilirliği desteklediğini ortaya koymaktadır.

Tarih: 01.09.2025 / 10:00 Yer: B-116

Bu tez, küçük ve orta ölçekli işletmelerde (KOBİ'ler) bulut bilişimin benimsenmesini inceleyerek, hem dönüştürücü potansiyelini hem de sunduğu zorlukları vurgulamaktadır. Bulut çözümleri ölçeklenebilirlik, esneklik ve maliyet verimliliği sunarken, KOBİ'ler sınırlı kaynaklar, güvenlik endişeleri ve yasal düzenlemelere uyum gibi engellerle karşı karşıyadır. Mevcut çalışmaların meta-sentezi yoluyla araştırma, temel başarı faktörlerini belirlemekte ve teknolojik, organizasyonel ve stratejik hususları bütünleştiren özel bir çerçeve önermektedir. Çalışma, faydaları pratik zorluklarla birleştirerek, KOBİ'lere buluta geçiş konusunda sistematik bir yaklaşım sunarak dijital ekonomide rekabet gücünü artırmaktadır.

Tarih: 28.08.2025 Yer: A-212

Bu tez, alüminyum dökümlerde radyografik kusur tespitini; American Society for Testing and Materials (ASTM) standartlarına göre etiketlenmiş yeni bir yüksek çözünürlüklü X ışını veri kümesi ile sentetik radyografiler üzerinde kendinden denetimli ön eğitimi bir araya getirerek ele almaktadır. Standart dedektörler, temel düzeyleri belirlemek ve alanın zorluklarını ortaya koymak üzere kıyaslanmaktadır. Veri eksikliği ve sınıf dengesizliğini azaltmak amacıyla, Stable Diffusion kullanılarak az sayıda halka açık referanstan sınıfa özgü sentetik örnekler üretilmekte ve çok pozitifli karşıt ön eğitimde kullanılmaktadır. Elde edilen omurga modeli, önerilen veri kümesindeki ardıl görevlerde ImageNet ile ön eğitilmiş temel modeli geride bırakmaktadır.

Tarih: 01.09.2025 / 15:00 Yer: B-116

Green Renovator, gerçek bir mahalle veri setine dayanarak kent ölçeğinde enerji yönetimini somutlaştıran bir ciddi oyundur. Oyuncu, yerel otorite rolünde bina yenileme yatırımları, enerji yönetimi, teknolojiler ve politika araçlarını belirsizlik altında dengelemeye çalışır; rastlantısal olay sistemi oyuna gerçekçi şoklar ve yüksek tekrar oynanabilirlik katar. Oyun içi ansiklopedi ve opsiyonel yıllık quiz, öz-düşünümü ve öğrenmeyi destekler. N=55 katılımcıyla; SUS ve özel geliştirilmiş farkındalık/öğrenme ile etkileşim araçları üzerinden değerlendirilen oyun, tutarlı biçimde iyi kullanılabilirlik ve olumlu eğitimsel etkiler sergilemiştir. Tematik bulgular, retrofit kararları, enerji arzı tercihleri, yönetişim araçları ve toplum tepkisi arasındaki karşılıklı bağımlılıkların kavrandığını; ancak daha zengin olay/politika derinliğine ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir. Çalışma, pratik ve tekrar oynanabilir bir tasarım sunmakta ve yaygın farkındalık yaratma potansiyeline işaret etmektedir.

Tarih: 28.08.2025 / 10:00 Yer: A-212

Bu tez, insan değerlerinin sorumlu yapay zeka geliştirmede etik karar vermeyi nasıl şekillendirdiğini araştırmaktadır. Schwartz'ın değer teorisi çerçevesini kullanarak, çeşitli paydaş rollerindeki 80 YZ uzmanını ankete tabi tutarak, onların değer profillerini ve etik önceliklerini analiz etmiştir. Önemli bulgular, tasarımcıların evrenselcilik değerine geliştiricilerden önemli ölçüde daha fazla değer verdiğini, geliştiricilerin ise kendini aşma değerlerinde daha düşük puan aldığını göstermektedir. Çalışma, paydaşların cinsiyeti ve deneyiminin etik kararları etkilediğini gösterirken, roller arasında farklı etik önceliklerin olduğunu da vurgulamaktadır. Bu araştırma, paydaşların değerleri ile sorumlu YZ geliştirme arasındaki önemli bağlantıyı vurgulamakta ve sorumlu YZ geliştirmede daha iyi işbirliğini teşvik etmektedir.

Tarih: 27.08.2025 / 15:30 Yer: A-212