Bu tez, eklemeli imalatla üretilen parçaların yüzey pürüzlülüğünü (Ra) baskı öncesinde tahmin etmeye yönelik veri odaklı bir çerçeve önermektedir. Yüzey pürüzlülüğünü en çok etkileyen baskı parametreleri belirlenmiş ve yeni, kapsamlı bir veri seti oluşturmak için bir deney tasarımı geliştirilmiştir; bu veri seti literatüre kazandırılmış ve gelecekteki çalışmaları destekleyecek bir kaynak niteliği taşımaktadır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri uygulanmış; doğrusal olmayan etkileri yakalamak üzere birincil model olarak çok katmanlı algılayıcı (MLP) kullanılmıştır. Koşullu Üretken Çekişmeli Ağ (CGAN) ile veri artırımı incelenmiş ve genelleme üzerindeki etkisi nicel olarak ölçülmüştür. Son olarak, 3B model yükleme, etkileşimli yönelim ve parametre ayarı ile gerçek zamanlı Ra görselleştirmesi için web tabanlı bir grafik kullanıcı arayüzü (GUI) geliştirilmiştir.

Tarih: 06.01.2026 / 13:00 Yer: A-212

Bu tez, öznel tercihlerden hassas mekanik parametreleri tahmin etmek için döngüde insan bulunan bir Bayesçi çerçeve geliştirerek haptik alanındaki "ayarlama problemine" çözüm sunmaktadır. Yaklaşım, farklı seçeneklerin ikili karşılaştırmalarından öğrenme yapan Gauss Süreçlerini kullanarak örtük fayda fonksiyonlarını modellemekte ve bir Aktif Öğrenme çerçevesi ile bu karşılaştırma çiftlerini akıllıca seçmektedir. Sertlik K, sönümleme B ve mesafe D parametreleri üzerinde yürütülen deneysel sonuçlar, modelin referans parametrelere başarıyla yakınsadığını göstermektedir. Ayrıca çalışma, koaktif geri bildirimin yakınsamayı nasıl hızlandırdığını ve algoritmanın yerel optimumlardan kurtulmasına nasıl yardımcı olduğunu doğrulamaktadır.

Tarih: 22.01.2026 / 09:00 Yer: A-212

Bu çalışma, Borsa İstanbul (BIST) pay piyasası için özelleştirilmiş modüler bir Riske Maruz Değer (VaR) çerçevesi geliştirmektedir. Gelişmekte olan piyasalardaki normallik varsayımlarının başarısızlığını aşmak amacıyla, oynaklık filtrelemesi ile yarı-parametrik kuyruk modellemesi entegre edilmiştir. Çalışmada, son ihlallere dayanarak tahminleri düzelten dinamik bir ölçekleme mekanizması (kdyn​) sunulmaktadır. 28 likit hisse senedinin (2005–2025) ampirik analizi, uyarlanabilir Filtrelenmiş Tarihsel Simülasyon modelimizin Koşullu Kapsama testlerinde %82,1 başarı oranına ulaştığını göstermektedir. Bulgular, oynaklık dinamiklerini kuyruk şeklinden ayrıştırmanın, piyasa stresi dönemlerinde risk tahmini istikrarını önemli ölçüde artırdığını doğrulamaktadır.

Tarih: 12.01.2026 / 13:30 Yer: A-212

Cerrahi vaka sürelerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, sağlık kuruluşlarında ameliyathane planlaması ve kaynak yönetimi açısından büyük önem taşımaktadır. Günümüzde birçok sürecin teknolojiye dayalı olması düşünüldüğünde, makine öğrenmesi kullanılarak cerrahi süreleri tahmin eden bir sistemin geliştirilmesi; doğruluğu artırmakta, sağlık personelinin iş yükünü azaltmakta ve nihayetinde hasta memnuniyetini yükseltmektedir. Bu makine öğrenmesi modelinin geliştirilmesinde RFID tabanlı verilerin kullanılması, verilerin manuel olarak kaydedilmemesi nedeniyle daha yüksek doğruluk sağlamaktadır. Eldeki ameliyat verilerinin kısa, orta ve uzun olmak üzere üç gruba ayrılmasıyla, tahminler bir süre aralığı verilerek gerçekleştirilmiş ve elde edilen hata oranlarına göre sonuçların literatürle uyumlu olduğu görülmüştür.

Tarih: 13.01.2026 / 10:00 Yer: A-212

Bu tez, az örnekli görme-dil uyarlaması için birleşik bir çerçeve önermektedir. CLIP gibi modellerdeki sadece global eşleştirme sınırlamalarını ele alarak, global istemleri yerel bir yolla birleştiren çift kollu bir mimari sunuyoruz. Bu yerel kol, ince ayrıntılı görüntü parçaları ile sınıfa özgü istemler arasında dengeli hizalamalar sağlamak için Değer-Değer (V-V) dikkati ve Optimal Taşıma (OT) kullanır. 11 veri seti üzerindeki değerlendirmeler, literatürdeki en iyi performansı göstermektedir. Ayrıca yöntem, anlamsal özelleşme ile genelleme arasında denge kurarak üstün Dağılım Dışı (OOD) dayanıklılığı sergilemektedir.

Tarih: 05.01.2026 / 13:00 Yer: A-212

Bu tez çalışması, Türkiye’deki küçük ve orta ölçekli bilişim işletmeleri arasında Üretken Yapay Zeka teknolojilerinin benimsenmesini incelemektedir. Delphi yöntemi ve Yorumlayıcı Yapısal Modellemeden (ISM) yararlanılarak temel engeller belirlenmiş ve bunların hiyerarşik etkilerini ortaya koymak için aralarındaki ilişkiler analiz edilmiştir. Çalışma Üretken Yapay Zeka teknolojilerinin benimsenmesini şekillendiren teknolojik, örgütsel ve çevresel belirleyicileri de araştırmaktadır. Bulgular, KOBİ’lerin üretken yapay zekayı etkin biçimde entegre etmelerine yönelik stratejik karar süreçlerini destekleyen ampirik temelli bir çerçeve sunmaktadır. Önerilen model, yapay zekâ odaklı dijital dönüşümü geliştirmek için hem teorik hem de pratik katkılar sağlamaktadır.

Tarih: 22.12.2025 / 10:00 Yer: B-116

Bu çalışma, güçlü yer hareketi verilerini ve zemin özelliklerini üretici yapay zekâ kullanarak modellemek için veri odaklı bir yaklaşım sunmaktadır. Koşullu Evrişimsel Varyasyonel Otokodlayıcı modeli, deprem dalga formlarının genlik ve faz spektrogramları üzerinde eğitilerek gerçekçi güçlü yer hareketi verileri üretmiştir. Sınırlı istasyon verileriyle ince ayar yapılan model, teorik varsayımlar veya yüksek hesaplama gücü gerektirmeden fiziksel desenleri ve zemine bağlı özellikleri başarılı biçimde yakalamaktadır. Temel zemin frekansı analizleriyle yapılan doğrulama, 0.84 uyum puanına ulaşarak üretilen dalga formlarının istasyonlara özgü frekans özelliklerini doğru biçimde yeniden ürettiğini göstermektedir.

Tarih: 03.11.2025 / 10:00 Yer: A-212

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