Bu tez, kaynak kısıtlı yerel sistemlerde çok dilli kimlik avı tespiti için üretken ve kodlayıcı tabanlı dil modellerini karşılaştırmalı olarak değerlendirmektedir. Cialdini'nin ikna prensiplerine dayalı sentetik OLTA-TR veri seti kullanılarak, modellerin statik kelimeler yerine manipülatif psikolojik niyeti tanıması sağlanmıştır. MeAJOR ve OLTA-TR üzerindeki deneysel sonuçlar, üretken modellerin yardımsever yapay zeka yanlılığı sebebiyle gecikme ve format hataları yaşadığını, buna karşılık ince ayarlı sınıflandırma modellerinin yüksek doğruluk sağladığını ve mmBERT'in %99.49 Macro F1-Skoru elde ettiğini göstermiştir. Karar mekanizmalarını açıklamak için çift katmanlı bir yorumlanabilirlik çerçevesi sunulmuş ve sınıflandırma modellerinin gerçek zamanlı savunma için daha güvenilir olduğu sonucuna varılmıştır.

Tarih: 02.09.2026 / 10:00 Yer: A-212

Bu tez, model başarımının zorluk düzeyine göre incelenebilmesi için dört UML diyagram türüne yönelik bir karmaşıklık ölçütü sunmaktadır. Ayrıca, üretilen bir diyagramı referansına göre otomatik olarak puanlayan bir değerlendirme çerçevesi geliştirilmiştir. Yerel olarak çalıştırılabilen altı model ile 70B parametreli bir öncü model, sınıf, sıra, durum ve etkinlik diyagramları üzerinde koşturulmuştur. En başarılı yerel model, karmaşıklık duyarlı az-örnekli bağlam içi öğrenme ile iyileştirilmiştir. Her istek, hedef diyagramının karmaşıklık düzeyiyle eşleşen bir örnekle birlikte verilmiştir. Bu yöntem, modeli dört diyagram türünün üçünde 70B parametreli modelin üzerine taşımıştır.

Tarih: 26.08.2026 / 10:00 Yer: A-108

Bu tez, evde sağlık hizmetlerinde olay soruşturmalarının operasyonel performansını, ABD'li bir evde sağlık sağlayıcısının rutin kayıtları üzerinden incelemektedir (Temmuz 2023–Aralık 2025; 493 zorunlu soruşturma). Uzamış soruşturmalar, ampirik 80. persentil eşiğiyle (≥15 gün) tanımlanmış ve vakaların %20,1'i bu kategoride yer almıştır. Uzamış soruşturma oranı 29 aylık dönemde istatistiksel olarak sabit kalmıştır. İç içe lojistik regresyon modelleri, olay kategorisinin uzamayı açıklamadığını, organizasyonel birimin ise model uyumunu anlamlı biçimde iyileştirdiğini göstermiştir; county düzeyinde oranlar %0 ile %58,3 arasında değişmektedir. Çalışma, ek veri toplamadan uygulanabilen, aktarılabilir bir veri temelli soruşturma performansı izleme yaklaşımı sunmaktadır.

Tarih: 03.09.2026 / 10:30 Yer: A-212

Elektronik ürünlere ait teknik dokümanlar farklı formatlardaki belgelerden oluşur ve doğru bilgiye erişmek güçleşmektedir. Bu tezde, elektronik ürün tanıtım dokümanları üzerinde soru yanıtlamaya yönelik çizge rehberli bir RAG mimarisi önerilmektedir; ürünler arasındaki ilişkiler ve nitelikler bir Neo4j bilgi çizgesinde modellenmekte, sorgular vektör aramasından önce bu çizge üzerinden süzülerek eşleşen ürün kapsamıyla sınırlandırılmaktadır. Kural tabanlı bir niyet sınıflandırıcısı her sorguyu ilgili işlem akışına yönlendirirken, kademeli bir filtreleme mekanizması geri çağırma aşamasında bu sınırı korumaktadır. Hibrit bir RAG temel modeliyle karşılaştırılan yöntem, ürünler arası içerik kirliliğini %78 oranında azaltmakta, geri çağırma doğruluğu ve yanıt kalitesinde istatistiksel olarak anlamlı iyileşmeler sağlamaktadır.

Tarih: 31.08.2026 / 13:00 Yer: A-212

Bu tez, eksik modalite koşullarında uzaktan algılama görüntülerinin anlamsal bölütlenmesi için verimli bir çok modlu CNN–Transformer modeli olan CBC-Distilled’ı sunmaktadır. Model, RGB, yakın kızılötesi (NIR) ve kısa dalga kızılötesi (SWIR) bilgilerini bir araya getirmekte; bir veya daha fazla modalitenin mevcut olmadığı durumlarda dayanıklılığı artırmak için özellik damıtma, bantlar arası korelasyon ve rastgele modalite maskeleme yöntemlerini kullanmaktadır. Öğretmen ve yardımcı dallar yalnızca eğitim sırasında kullanılmakta ve hesaplama maliyetini azaltmak amacıyla çıkarım aşamasında kaldırılmaktadır. Deneyler, önerilen modelin temel modeline kıyasla daha az parametre ve daha düşük hesaplama maliyeti gerektirirken rekabetçi bölütleme performansını koruduğunu göstermektedir.

Tarih: 03.09.2026 / 13:30 Yer: A-212

Sürekli üretim ortamları büyük hacimli çok değişkenli sensör verisi üretse de, dil ve görüyü dönüştüren temel modellere sahip değildir ve “Dar Yapay Zekaya” sıkışmış durumdadır. Bu tez, bir tesisin sensörlerini dil gibi okuyan ve birbirine bağlı fiziğini öz-denetimli “Dört-Öğretmenli” geometrik maskelemeyle öğrenen, 1,6M parametreli kompakt ve çift yönlü bir Transformer kodlayıcı olan Prometheus’u tanıtır. Bir ham petrol damıtma ünitesinde Prometheus, 38 kanalın tamamında her metrikte üstün gelirken; ~300 kat daha büyük sıfır-örnekli Zaman Serisi Temel Modellerini geçer, tamamen eksik sensörleri yeniden inşa eder ve sahadaki yazılım-sensörün performansını aşar. Endüstriyel Temel Modellere giden yolun genel ölçeklemeden değil alana özelleşmeden geçtiğinin kanıtıdır.

Tarih: 25.06.2026 / 14:30 Yer: A-212

Bu tez, kullanıcıların karmaşık veri ortamlarını SQL yazmak yerine doğal dil ile sorgulayabilmesini sağlayan bir konuşma tabanlı analitik sistemi sunmaktadır. Sistem, lakehouse mimarisi üzerinde Veri Ağı (Data Mesh) ve Veri Dokusu (Data Fabric) ilkelerini birleştirmekte ve veri kümelerini keşfetmek, metadatayı zenginleştirmek ve tablolar arası ilişkileri çıkarsamak için LLM tabanlı ajanlar kullanmaktadır. Amaç, metadatanın şeffaf, yeniden kullanılabilir ve yeniden üretilebilir kalmasını sağlarken veri keşfi ve şema incelemesi için gereken manuel eforu azaltmaktır. Yaklaşım, ilişki metadatasının sorgu doğruluğu ve yeniden üretilebilirlik üzerindeki etkisini ölçmek için tasarlanmış çok alanlı bir kıyaslama üzerinden değerlendirilmiştir.

Tarih: 15.06.2026 / 15:00 Yer: A-212

Bu tez, kullanıcıların karmaşık veri ortamlarını SQL yazmak yerine doğal dil ile sorgulayabilmesini sağlayan bir konuşma tabanlı analitik sistemi sunmaktadır. Sistem, lakehouse mimarisi üzerinde Veri Ağı (Data Mesh) ve Veri Dokusu (Data Fabric) ilkelerini birleştirmekte ve veri kümelerini keşfetmek, metadatayı zenginleştirmek ve tablolar arası ilişkileri çıkarsamak için LLM tabanlı ajanlar kullanmaktadır. Amaç, metadatanın şeffaf, yeniden kullanılabilir ve yeniden üretilebilir kalmasını sağlarken veri keşfi ve şema incelemesi için gereken manuel eforu azaltmaktır. Yaklaşım, ilişki metadatasının sorgu doğruluğu ve yeniden üretilebilirlik üzerindeki etkisini ölçmek için tasarlanmış çok alanlı bir kıyaslama üzerinden değerlendirilmiştir.

Tarih: 18.06.2026 / 15:00 Yer: A-212

Bu çalışma, Türkiye savunma sanayiinde çevik metodolojilerin benimsenmesinin önündeki kritik bariyerleri belirlemekte ve incelemektedir. Kapsamlı bir literatür taraması ve uzman görüşlerinden yararlanan araştırma, esnek ve iş birliğine dayalı metodolojilere geçişteki temel zorlukları belirlemektedir. Anket verilerine Yorumlamalı Yapısal Modelleme (ISM) ve MICMAC yaklaşımlarını uygulayan bu çalışma, bariyerler arasındaki nedensel ilişkileri ve karşılıklı bağımlılıkları haritalandırarak katmanlı, hiyerarşik bir çerçeve oluşturmaktadır. Nihayetinde bu araştırma, savunma sanayii yöneticilerine farkındalığı artırmak, benimseme engellerini hafifletmek ve başarılı bir çevik dönüşüm için sağlam bir zemin hazırlamak amacıyla sistematik bir anlayış ve kapsamlı bir çerçeve sunmaktadır.

Tarih: 17.06.2026 Yer: A-212

Bu çalışma, erken replike olan genlere daha yüksek skorlar atayarak, farklı hücre hatlarındaki protein kodlayan genlerin replikasyon zamanlamasını SigProfilerTopography kullanarak nicel bir şekilde inceliyor. Aslında ilk başta doğrudan replikasyon zamanlamasını tahmin eden bir model kurmayı hedeflemiştik; ancak işler beklediğimiz gibi gitmeyince, odağımızı hücre hatları arasındaki zamanlama farklılıklarını ortaya çıkarmaya çevirdik.

Tarih: 23.06.2026 / 14:30 Yer: A-212