Enformatik Enstitüsü

Bu tez, dijital müzik kompozisyonu alanında yeni bir paradigmayı keşfeder ve besteciler, yayıncılar ve yapay dinleyiciler arasındaki karmaşık sosyal etkileşimleri simüle eden kapsamlı bir model sunar. Gelişmiş makine öğrenme algoritmalarını kullanarak, çalışma, bestecilerin yapay bir izleyici geri bildirimine dayanarak sürekli olarak tarzlarını uyarladığı dinamik bir ekosistemde kompozisyonların evrimini araştırır.

Tarih: 22.04.2024 / 10:00 Yer: B-116

Doğal dil cümlelerini mantıksal ifadelere çevirmek, bağlamsal bilgi ve cümlelerin değişken karmaşıklığı nedeniyle zorlu bir görev olmuştur. Son yıllarda yeni bir derin öğrenme mimarisi olan Transformer mimarisi, doğal dil işleme görevlerinde zor veya imkansız gibi görünen görevleri ele almanın yeni yollarını sunmuştur. Transformer mimarisi ve ona dayanan dil modelleri, yapay zeka araştırma alanını ve doğal dil işleme görevlerine yaklaşımımızı değiştirmiştir. Bu tezde, cümleleri birinci dereceden mantık ifadelerine çevirirken Transformer modelleri kullanılarak başarılı sonuçlar elde edilip edilemeyeceğini görmek için deneyler gerçekleştirmekteyiz.

Tarih: 17.04.2024 / 09:30 Yer: B-116

Hiperspektral faydalı yüklerin yaygınlaşması ile birlikte hiperspektral uzaktan algılama görüntü arşivlerinin çeşitliliği ve elde edilen veri miktarının büyüklüğü de katlanarak artmaktadır. Bu durum, hiperspektral uzaktan algılama görüntülerinin verimli olarak kullanımı ve yönetimi için özel olarak tasarlanmış içerik tabanlı görüntü erişim sistemi ihtiyacını ortaya çıkarmaktadır. Bu problemlerin çözümü için bu çalışmada farklı erişim senaryolarına uygun olarak küresel hiperspektral görüntü betimleyicileri tanımlamak için önplan ve arkaplan ayrıştırma yaklaşımlarıyla öznitelik tanımlayıcıları üretmeyi amaçlayan yenilikçi bir İTHGE (İçerik Temelli Hiperspektral Görüntü Erişim) sistemi sunulmaktadır.

Tarih: 24.01.2024 / 14:00 Yer: B-116

İnsanlar günlük yaşamlarında karar verdikleri için karar verme davranışlarının temellerini anlamak önem taşımaktadır. Bu araştırmanın amacı hesaplamalı bilişsel modelleme ve sinirbilim perspektiflerini kullanarak bireylerin risk ve belirsizlik altında karar verme davranışlarını anlamaktır. Davranışsal ve sinirsel veri analizleri ve deneylerden elde edilen veriler kullanılarak yapılan hesaplamalı bilişsel modelleme sonuçları risk ve belirsizlik durumlarında karar vermenin arkasında yatan mekanizmalar için açıklama sağlamıştır.

Tarih: 26.01.2024 / 11:00 Yer: A-212

Yazılım mimarilerinde yaygınlaşan bir yaklaşım olan mikroservisler giderek popülerleşmektedir. Mikroservis mimarilerinin yanıt süresi değişkenliğinin düşük olması test edilebilir ve tahmin edilebilir sistemler tasarlamak için önemlidir. Bu araştırmada mikroservis mimarilerinden elde edilen çağrı ağlarının topolojik özelliklerini kullanarak, çağrı ağının yanıt süresi değişkenliğinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Makine öğrenmesi modelleriyle yapılan bu tahmin işlemlerinden sonra, özellik açıklama yöntemleri kullanılarak yanıt süresi değişkenliğinde hangi topolojik özelliklerin makine öğrenmesi modellerinin çıktılarında etkili olduğu ve bu etkinin nasıl olduğu incelenmiştir.

Tarih: 19.01.2024 / 09:00 Yer: A-212