Bu tez, performans ve ağ analizi de dahil olmak üzere bibliyometrik analiz kullanarak Yüksek Başarımlı Hesaplama (YBH), Büyük Veri, Yapay Zekâ ve Bulut Hesaplama teknolojilerindeki yakınsamayı değerlendirmektedir. Sonuçlar, en çok yayınlanan yazarlar, en üretken kurumlar, alıntılanan makaleler ve etkili yayınlar dahil olmak üzere literatürdeki temel eğilimleri ve kalıpları belirleyen, son yıllarda araştırma faaliyetlerinde önemli bir artışla birlikte hızla büyüyen bir literatürü ortaya koymaktadır. Bu tez, hem akademi hem de endüstri için önemli olan HPC-Büyük Veri-Yapay Zeka-Bulut Hesaplama teknolojilerinin teknolojik yakınsama konsepti genelinde bibliyometrik eğilimlerini belirleyerek önemli katkılar sağlar.

Tarih: 24.01.2023 / 11:00 Yer: A-212

Bağlantıcı modellerde sıralı  görevleri öğrenirken katastrofik unutma olayı yaygındır. Bu çalışma, yaş tahmini, cinsiyet tanıma, duygu tanıma ve yüz tanımayı içeren yüz analizi görevlerinde farklı sürekli öğrenme yöntemlerini araştırmayı amaçlamaktadır. Yüz analizi, yapay sinir ağlarında da oldukça yaygın olan yüz tespiti ve yüz özellik analizi olarak iki aşamada analiz edilecektir. İlk olarak, çoklu görev öğrenimi üzerinde çalışılarak yüz algılama ve yüzdeki yer işaret noktalarını algılamayı öğrenmeye yönelik deneyler gerçekleştirilmiştir. İkinci olarak, biyolojik sistemlerden ilham alan bazı sürekli öğrenme yöntemleri, yapay modellerdeki yıkıcı girişimin üstesinden gelmek için kullanılmıştır.

Tarih: 26.01.2023 / 09:30 Yer: B-116

Mevcut tez, Yüksek İşlevli Otizm Spektrum Bozukluğu (HFASD) olan yetişkinler ile yaş ve eğitim açısından uyumlu sağlıklı bireylerin iletişim kopukluklarında onarım stratejilerini karşılaştırmaktadır. Bir söylem derlemi oluşturmak için, OSB ve kontrol grubu üyelerinin iki koşul altında -tanıdık veya deneyci ile eşleştirilmiş- ortak bir görevi yerine getirdikleri video kayıtları analiz edilmiştir. Bu deneysel kurulum, katılımcıların konuşmayı onarma stratejilerini ve detaylandırma ihtiyaçlarını incelemek için talimat verdiği ve birbirini takip ettiği bir durum yaratır. Çalışmanın transkriptleri içerik analizine tabi tutuldu ve katılımcıların onarım sözleri işaretlendi ve istatistiksel olarak analiz edildi.

Tarih: 26.01.2023 / 14:00 Yer: B-116

Tırmanışın bir alt disiplini olan kısa kaya tırmanışı, tırmanışçıların hem problem çözme becerilerini hem de fiziksel yeteneklerini sınayan bir spordur. Başarılı olmak için, kaya tırmanışçıları karşılaştıkları yeni tırmanış problemlerine hızlı ve doğru çözümler bulmalıdır. Bu çalışma, yapay ve standartlaştırılmış bir tırmanma duvarı olan MoonBoard’taki kısa kaya problemlerini çözerken tırmanışçıların karar verme süreçlerine odaklanmaktadır. Bu çalışma, karşılaştığı yeni kısa kaya problemleri için hamle sırasını planlamak üzere önceki çözümlerden öğrenen, hedef tabanlı bir yapay zeka modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Modelin hamle zorluğu tahminlerini ve tırmanış çözümlerini, uzman tırmanıcılar tarafından sağlanan zorluk tahminleri ve çözümlerle karşılaştırarak değerlendiriyoruz.

Tarih: 26.01.2023 / 09:30 Yer: A-212

Bu çalışma, 6;5- 8 yaş arası çocukların Türkçe temel anlam ve gerekçeli nedensel bağlaç edinim süreçlerine dair bir anlayış kazandırmayı amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda, yetişkinler gibi çocukların da nedensellik alanlarına özgü kullandıkları bağlaçların olup olmadığını test etmek için (Çokal, Zeyrek & Sanders, 2020); çocuk ve yetişkin katılımcılara hem betimleyici (temel anlam ilişkisi kurmaya eğilimli) hem de tartışmacı (gerekçeli nedensellik ilişkisi kurmaya eğilimli) görevler verilmiştir. Bu görevlerden toplanan veri işaretlenmiştir ve istatistiksel analize tabii tutulacaktır.

Tarih: 26.01.2023 / 13:30 Yer: A-212

Bu araştırma, ürün resimlerini ve üst verilerini otomatik bir şekilde geçerleyerek çevrimiçi pazaryerlerindeki kullanıcı deneyimini iyileştiren yapay zeka tabanlı yeni bir yaklaşım önermektedir. E-ticaret popüler hale geldikçe, çevrimiçi pazaryerlerinde ürünlerini sunan satıcıların sayılarında görülen artış ürün üst bilgilerinin ve resimlerinin kalitesini korumayı zor hale getirmektedir. Önerdiğimiz yaklaşım, karmaşık ve gürültülü verileri işleme ve moda ürünleri gibi çeşitli zorlu ürün kategorilerine uyum sağlama dahil olmak üzere geleneksel yöntemlere göre çeşitli avantajlar sunmaktadır. Çalışmada önerilen yaklaşımın etkinliği, geleneksel yöntemlerle ve farklı ortamlarda yapılan karşılaştırmalar yoluyla gösterilmektedir.

Tarih: 23.01.2023 / 13:00 Yer: A-212

Karşı olgusal ifadeler, yanlış veya gerçekleşmemiş öncülleri olan koşullu ifadelerdir. Bu tez, Türkçedeki karşı olgusal ifadeleri dilbilimsel ve nedensellik perspektifleri kullanarak onların doğasına yeni bir ışık tutacak şekilde incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmada öncülün yanlış ya da gerçekleşmemiş olma zorunluluğu, Türkçede karmaşık bir ekin kullanımı ve karşıolgusal yorumla ilişkisi, -DIysA ve -sAydI arasındaki fark ve karşı olgusal bir ifadenin yorumlanmasında edimbilimin ya da bağlamın rolü incelenecektir. Bu tez, Türkçedeki karşı olgusal ifadelere net bir şekilde odaklanan ve karşı olgusal senaryoları grafiksel olarak temsil etmek için yönlendirilmiş çevrimsiz çizgeler (İng. directed acyclic graph - DAG) kullanan ilk çalışmadır.

Tarih: 26.01.2023 / 11:00 Yer: A-212

Bu tezin amacı, ESCO veri tabanı kriterleri ve endüstri gereksinimleri ışığında, HPC alanındaki en ilgili pozisyonlardan bazıları için HPC yükseklisans programlarının müfredatındaki beceri uyumsuzluğunu değerlendirmektir. HPC'de çok önemli olduğu düşünülen dört ayrı profil "Veri Bilimi, Bilgisayar Mimarisi, Paralel Programlama ve DevOps" bu araştırmanın odak noktasıdır. Bu katkının metodolojisi, yukarıda belirtilen pozisyonlar için temel sorumlulukları açıkça inceler ve her biri için yüksek lisans derecesi müfredatında gerekli olan yeterlilikler için Doğal Dil İşleme (NLP) tekniklerine dayalı bir boşluk analizi gerçekleştirir. NLP'yi uygulamanın amacı, ESCO ve HPC lisansüstü derslerinin müfredatlarında belirtilen mesleki becerilerin anlamsal olarak ne derece benzer olduğunu ve örtüşme düzeylerini belirlemektir.

Tarih: 16.01.2023 / 13:00 Yer: B-116

Olasılıksal programlama ile gelistirilmis karar destek modellerindeki tahminler, dogaları geregi karmaşıktır. Bu karmaşıklığın anlaşılır olması onemlidir ve gorseller riski anlamada yardımcı olmaktadır. Hangi gorselin en etkili olacağı ise konudan konuya ceşitlilik gostermektedir. Etkili bir karar destek icin, karar vericilerin tahmin edilen riski ve bu riskin hata payını doğru yorumlaması gerekmektedir. Risk sunumu ve model doğruluğun iletişimi icin ceşitli gorseller mevcuttur. Fakat bu gorsellerin olasılıksal tahmin modellerindeki etkinliği incelenmemiştir. Bu calışmanın amacı, sağlık alanında risk tahmini ve karar destek sunan olasılıksal modellerin tahminlerinin ve performanslarının sunumu için ceşitli grafiksel aracların etkinliğinin incelenmesidir. Calışmamızda sağlık alanında karar destek için onceden geliştirilmiş Travmaya Bağlı Koagulopati tahmini yapan bir olasılıksal model kullanılacaktır. Bu rahatsızlık, travmatik yaralanan hastanın kanının pıhtılaşmamasıyla ilgili patofizyolojik bir durumdur. Bu rahatsızlığın tahmini, doktorların bu durumu onceden belirlemesi ve tedavi icin onden hazırlık yapması icin destek sağlayacaktır.

Tarih: 16.01.2023 / 14:00 Yer: A212

Bu tezde, iki aşamalı nesne tespit algoritmalarında kullanılan klasik bölge öneri ağının dezavantajlarını ortadan kaldıran yeni bir bölge öneri ağı metodu önerilmiş ve sonuçları klasik yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Bölge öneri ağları iki aşamalı nesne tespit algoritmalarının daha başarılı bir şekilde çalışmasını sağlamakta olup, önerilen yöntemle klasik yöntem sonuçları geçilmiştir.

Tarih: 19.01.2023 / 13:30 Yer: -