Büyük dil modelleri, yeterli bilgiye sahip olmadıkları konularda bile kendinden emin yanıtlar üretebilmektedir. Bu tez, modellerin bilgi sınırlarını fark edip açıkça ifade etmesi anlamına gelen epistemik alçakgönüllülüğün öğrenilip öğrenilemeyeceğini araştırmaktadır. Çalışmada, gerçekçi görünen ancak çeşitli kaynaklarda karşılığı bulunmayan “varsayımsal terimler” aracılığıyla modellerin uydurma eğilimi ölçülmektedir. Geliştirilen kıyaslama yöntemleri, bu eğilimin farklı model aileleri, ölçekleri ve akıl yürütme sistemlerinde yaygın olduğunu göstermektedir. Hedefli ince ayar, üç model mimarisinde uydurmayı azaltırken yanıtların olgusal doğruluğunu artırmaktadır. Tez ayrıca, bu belirsizlik farkındalığının model içinde nasıl temsil edildiğini ve yanıtları hangi aşamada etkilediğini incelemektedir.

Tarih: 31.08.2026 / 14:00 Yer: A-212

Modern dijital dünyamızda, güvenlik tehditleri her birey, kuruluş ve hükümet için önemli bir sorundur. Güvenlik Operasyon Merkezlerinde (SOC) güvenlik personelinin orkestrasyon ve otomasyon çalışmalarına yardımcı olmak için, yapay zekâ desteğine ilişkin yeni yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışma, kapsamı Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) ve literatürdeki çalışmalara dayanan bir siber dayanıklılık orkestrasyonu çerçevesi önermektedir. Söz konusu çerçeve; otomasyon, orkestrasyon ve güvenlik personeliyle iş birliği süreçlerinde Büyük Dil Modellerinden (LLM) yararlanmaktadır. Geniş bağlam kapasitesine sahip güçlü LLM'lerin, dayanıklılık orkestrasyonunda başarılı performans sergilediği gözlemlenmiştir. Otomasyon Hazırlık Seviyesi puanı (ARL score) mantığının uygulanması, orkestrasyon akışına kontrollü insan müdahalesini getirmiştir. Uçtan uca playbook yürütme deneylerinde hem ARL puanlarıyla hem de ARL puanları olmadan, GPT-4o modeli beklenen eylemler konusunda tam puan (%100) elde etmiş; onu %90'ın üzerinde puanla GPT-4 Turbo izlemiştir. Çalışma ayrıca, orkestrasyon için gerekli entegrasyon süreçlerinde önemli bir kolaylaştırıcı rol oynayan Uygulama Programlama Arayüzü (API) öneri mekanizmasını da ele almaktadır. Bu kapsamda; tekil uç nokta tahmini ile doğru istek şeması ve curl komutu oluşturmayı da içeren uçtan uca API öneri deneyleri gerçekleştirilmiştir. Erişim Destekli Üretim (Retrieval Augmented Generation - RAG) yöntemiyle %100 uç nokta tahmin başarısı sağlanmış; LLM Ajanı ile doğru uç nokta tespit edildikten sonra ise %87,5 oranında uçtan uca API öneri başarısı elde edilmiştir.

Tarih: 03.09.2026 / 15:00 Yer: A-108

Bu tez, hassas içerik moderasyonu için temellendirilmiş ve açıklanabilir sahne anlama yaklaşımı geliştirir. Çalışma, sahne çizgeleri ve hassasiyet etiketleriyle açıklanmış 13.999 film karesinden oluşan SenBen ölçüt takımını ve geri çağırma odaklı SenBen-Score metriğini sunar. Kelime dağarcığı farkındalıklı bilgi damıtımı; ek tabanlı nesne kimliği, Vocabulary-Aware Recall kaybı ve ayrı bir hassasiyet etiketi başlığıyla Gemini açıklamalarını 241 milyon parametreli kompakt bir Florence-2 modeline aktarır. Model, birleşik ölçütte Gemini dışındaki değerlendirilen görsel-dil modellerini ve tüm ticari güvenlik API'lerini geride bırakırken en güçlü yerel rakibinden 7,6 kat hızlı çalışır ve 16 kat daha az GPU belleği kullanır.

Tarih: 01.09.2026 / 11:00 Yer: A-212

SALGINTR, hekimlerin kendi influenza-benzeri hastalık semptomlarını haftalık bildirdiği, dijital ve katılımcı bir sürveyans sistemidir. Düşük maliyetle çalışan (sezon başına yaklaşık 100 USD) sistem, 2025/26 sezonu (33 hafta) boyunca Türkiye'nin ulusal sentinel verisine karşı değerlendirilmiştir. Kayıtlı 304 hekimin 248'i en az bir hafta bildirim yaparak 4.729 kişi-hafta ve 497 epizot sağlamıştır. Katılımcı ve sentinel seriler epidemi öncesinde uyum göstermiş  (r=0,89) ve epidemik haftaları ayırt etmiş (EAA = 0,77), belirgin alarm uyumu (κ=0,835) göstermiştir. Düşük maliyetli bir hekim paneli sezonu neredeyse gerçek zamanlı izleyerek, katılımcı bildirimi laboratuvara dayalı sürveyansın tamamlayıcısı olarak desteklemiştir.

Tarih: 02.09.2026 / 14:00 Yer: A-212

MikroRNA'lar (miRNA'lar), hedef haberci RNA'lara (mRNA'lar) diziye özgü bağlanma yoluyla gen ekspresyonunu transkripsiyon sonrası düzeyde düzenler. Tek nükleotid varyantları (SNV), miRNA-mRNA etkileşimlerini aksatabilir ve hastalıklara neden olabilirler. miRNA-mRNA Eşleştirilmiş The Cancer Genome Atlas ifade ve genotipleme verilerini kullanarak miRNA-mRNA dubleks bilgilerini 3'UTR SNV bağlamıyla bütünleştiren kapsamlı bir veritabanı olan miRHub’ı sunuyoruz. miRHub portalı, mRNA ifade, miRNA ifade ve ilgili miRNA-mRNA dublexleriyle birlikte lokalize olan SNV'ler için entegre görünümler sağlar. Bir kullanım örneği olarak, SNV ile ilişkili duplekslere dayalı olarak farklı örnek tipleri arasında mRNA düzenlemesinde istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olduğunu rapor ediyoruz.

Tarih: 09.06.2026 / 13:00 Yer: A-212

Bu tez, otonom sürüşte merkez çizgisi odaklı yol topolojisi anlamlandırması için çoklu görüşlü, çok kipli BEV algısını incelemektedir. Çalışma, transformer-çözücü çerçevesi içinde merkez çizgisi kestirimini iyileştirmeye odaklanmakta ve bu kazanımların topoloji akıl yürütmesine nasıl yansıdığını araştırmaktadır. Tez üç aşama geliştirmektedir: yön bilgisiyle denetlenen ve maske-Bezier çıktı füzyonu içeren maske tabanlı merkez çizgisi kestirimi, çok noktalı ve Bezier deformable attention ile Bezier güdümlü çözücü dikkati ve coğrafi olarak ayrık ile uzun menzilli çok kipli değerlendirme. OpenLane-V2 ve OpenLane-V1 üzerindeki deneyler, tutarlı protokoller altında güçlü kamera ve kamera-LiDAR performansı göstermektedir.

Tarih: 16.04.2026 / 14:00 Yer: A-212

Bu araştırma, dijital ekonomide süregelen bir paradoksu ele almaktadır: Veri giderek artan bir şekilde stratejik bir varlık olarak kabul edilirken, bu veriden değer yaratmak üzere kurgulanan Veri Bilimi (VB) projeleri yüksek başarısızlık oranlarıyla karşı karşıya kalmaktadır. Yönetim teorisinde belirtildiği üzere, ölçüm iyileştirmenin ön koşuludur; başarıyı nesnel olarak değerlendirme yeteneği olmadan, organizasyonlar riskleri etkili bir şekilde tespit edemez veya girişimlerini optimize edemezler. Ancak mevcut literatür; veri bilimi projelerinin kendine özgü özelliklerini dikkate alan ve farklı proje türleri ile bağlamlara uygulanabilen, formalize edilmiş ve operasyonel hale getirilebilir bir başarı değerlendirme modeli sunma konusunda yetersiz kalmaktadır. Bu boşluğu doldurmak amacıyla, bu tez çalışması ile Veri Bilimi Projeleri Başarı Değerlendirme Modeli (DS PRO-S) geliştirilmiştir. Tasarım Bilimi Araştırması yaklaşımını benimseyen bu çalışma; proje başarısını açık, ölçülebilir ve karşılaştırılabilir kılmak amacıyla bir meta-model, bir somutlaştırma araç seti ve bir metodoloji işlevi gören bütüncül bir çözüm sunmaktadır. Bu mimari, ölçüm ve değerlendirme süreçlerinin ISO/IEC 15939 standardı ile uyumlu hale getirildiği titiz bir matematiksel formülasyonla desteklenmektedir. Değerlendirmeleri hem proje hem de faz seviyelerinde kurgulayan ve başarıyı (hedeflere ulaşma) Sağlıktan (başarıyı sağlayan koşulların oluşturulması) ayrıştıran DS PRO-S, modüler ve asenkron bir değerlendirme yeteneği ile uygulamaya yönelik esneklik sunmaktadır. DS PRO-S'un uygulanabilirliği ve yararlılığı, gerçekleştirilen uzman mülakatları ve çoklu vaka çalışmaları ile doğrulanmıştır.

Tarih: 21.01.2026 / 13:30 Yer: A-212

Splice bölgelerini etkileyen genetik varyantların doğru şekilde tanımlanması, hastalık mekanizmalarının anlaşılması ve klinik varyant yorumlamasının iyileştirilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Derin öğrenme tabanlı splice tahmin araçları kanonik splice-bölge varyantlarında yüksek performans gösterse de, bu araçların ekzonik bölgeleri etkileyen splice varyantları tespit etme yetenekleri sınırlı kalmaktadır. Bu sınırlılık, öncelikle deneysel olarak doğrulanmış ekzonik varyantların azlığı ve model mimarilerinin düzenleyici ekzonik bölgeler yerine kanonik splice motiflerine odaklanacak şekilde tasarlanmış olmasından kaynaklanmaktadır. Sonuç olarak bu çalışma, mevcut splice tahmin araçlarının kapsamlı bir değerlendirmesini sunmakta, ekzonik varyant tespiti için hedefe yönelik yeniden eğitimin faydasını ortaya koymakta ve daha doğru ve klinik açıdan anlamlı splice-etkileyici varyant tahmin modellerinin geliştirilmesi için bir temel oluşturmaktadır.

Tarih: 15.01.2026 / 11:00 Yer: A-212

Bu tez, Üç-Aşamalı Görüşme Modeli’ne (Three-Talk Model) dayanan Ortak Karar Verme (OKV) sürecini hesaplamalı olarak modellemek için Etki Diyagramlarını (ED) kullanan yeni bir model, ID-SDM, sunmaktadır. Model, klinik uzmanı ve hastayı ayrı ED’ler ile temsil ederek; bilgi akışını üç düğüm operasyonu (karar alternatifi transferi, şans düğümü transferi ve tercih transferi) aracılığıyla simüle eder. Graves Hastalığına uygulandığında elde edilen sonuçlar, OKV'nin tam bilgi paylaşımı modelindeki optimal karara diğer karar modellerinden daha verimli bir şekilde ulaştığını göstermektedir. OKV süreci, her iki tarafın da başlangıçta daha fazla bilgi paylaşmasıyla daha kısa sürede uzlaşmaya varmaktadır. Doktor, hastanın fayda kriterlerine daha fazla önem atfettiğinde, doktorun kararı tam bilgi paylaşımı modelinin optimal kararına doğru kaymaktadır.

Tarih: 13.01.2026 / 13:30 Yer: A-212

Bu tez, kurumsal veri yönetişimi olgunluğunu değerlendirmek amacıyla ISO/IEC 330xx standartlarına dayalı, yapılandırılmış bir değerlendirme modeli olan Veri Yönetişimi Yetkinlik Olgunluk Modeli (DG-CMM)’ni önermektedir. Model, veri yönetişimi olgunluğunu Veri, Organizasyon, Strateji ve Teknoloji olmak üzere dört temel süreç alanı üzerinden ele almaktadır. DG-CMM, Becker vd. (2009) tarafından önerilen Tasarım Bilimi Araştırması yaklaşımı doğrultusunda; kapsamlı literatür taraması, alan uzmanlarıyla yürütülen Değiştirilmiş Delphi yöntemi ve vaka temelli doğrulama çalışmalarıyla geliştirilmiştir. Model, kurumların olgunluk boşluklarını sistematik olarak belirleme, iyileştirme önceliklerini tanımlamasına ve veri odaklı karar alma süreçleri ile stratejik uyumu güçlendirmesine imkân sağlayan standartlaştırılmış ve uygulanabilir bir çerçeve sunmaktadır.

Tarih: 16.01.2026 / 09:00 Yer: A-212