Dijitalleşen dünya ile veriye dayalı karar mekanizmalarının gündelik hayatımızın neredeyse her alanında kilit rol oynadığı bir toplum düzenine doğru ilerlemekteyiz. Stratejik önemi olan sağlık, iletişim ve ulaşım gibi uygulamalarda yapay zeka teknolojilerinin yüksek başarımlı ve güvenilir çözümler üretilmesinde vazgeçilmez bir yer edindiğini görüyoruz. Bu teknolojik devrime yön veren ulusal ve uluslararası birçok şirket, akıllı ürünler geliştirebilmek için yapay zeka ve makine öğrenimi alanında yetkin mühendislere ihtiyaç duymaktadır.
Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki kaliteli öğretim üyesi kadrosu ve matematiksel temellere dayalı güçlü eğitim programıyla ülkemizde öncü konumda yer almaktadır. Lisans öğrencilerimize makine öğrenmesi, sinir ağları, veri bilimi temellerinin yanı sıra görüntü işleme, dil işleme, biyomedikal ve robotik gibi uygulama alanlarını ele alan kapsamlı bir ders portföyü sunmaktayız. Böylece yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında teorik ve pratik kabiliyetleri kazanmış mühendisler yetiştirmekteyiz.
Lisans programımız içerisinde yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında öğrencilerimize sunduğumuz güncel derslere listesi aşağıda verilmektedir.
EEE 361 | Veri Analizi ve Makine Öğrenmesinde Lineer Cebir |
EEE 413 | Makine Öğrenmesi için Donanım Hızlandırma |
EEE 443 | Sinir Ağları |
EEE 447 | Robot Bilimine Giriş |
EEE 475 | Tıbbi Görüntü Geriçatım ve İşleme |
EEE 482 | Hesaplamalı Sinirbilim |
EEE 485 | İstatistiksel Öğrenme ve Veri Analitiği |
EEE 486 | Doğal Dil İşlemenin İstatistiksel Temelleri |
GE 461 | Veri Bilimine Giriş |
CS 461 | Yapay Zeka |
CS 464 | Makine Öğrenmesine Giriş |
IE 452 | Veri Analitiğinde Cebirsel ve Geometrik Yöntemler |
Öğretim üyelerimiz, tavsiye sistemleri, sağlık uygulamaları, 5G iletişim teknikleri, siber güvenlik, acil durum servisleri, doğal dil işleme, robotik ve sosyal ağ analizi gibi konularda güncel problemlerin çözümü için özgün makine öğrenimi teknolojileri geliştirmektedir. Öğretim üyelerimiz ve onların danışmanlığında lisans ve lisansüstü öğrencilerimizin yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında bilimsel çalışmalarını IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Internet of Things Journal, Nature Neuroscience, Natural Language Engineering, Neural Networks, Journal of Neuroscience, Applied Artificial Intelligence, Pattern Recognition gibi alanının önde gelen dergilerinde yayınlamakta ve Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Annual Meeting of Organization for Human Brain Mapping (OHBM), International Conference on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI), International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) ve International Conference on Pattern Recognition (ICPR) gibi makine öğrenmesi ve yapay zeka alanının prestijli konferanslarında sunmaktadır. Yalnızca son 4 yıl içerisinde, bölümümüzün öğretim üyeleri bu alanda 60’tan fazla dergi makalesi, 30’dan fazla konferans bildirisi yayınlamıştır. Yürütülen çalışmalar TÜBİTAK, European Commission, EMBO, nVidia, ASELSAN gibi önde gelen kamu ve ticari kurumlar tarafından değişik projeler ile desteklenmekte; bu projelerde 30’dan fazla öğrenci görev almaktadır.
Bölümümüzün yürüttüğü yenilikçi yapay zeka ve makine öğrenmesi çalışmalarından güncel örnekler aşağıda özetlenmektedir.
- Büyük Veriler İçin Makine Öğrenme Teknikleri
- Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Adillik
- Finansal Uygulamalar için Yapay Zeka
- Siber Güvenlik
- Hesaplamalı Nörobilim
- Medikal Görüntüleme
- Doğal Dil İşleme
- Giyilebilir Algılama
- Belirsizlik Altında Birleşimsel Eniyileme
Bu projeler hakkında daha detaylı bilgi almak için ilgili bağlantıları ve öğretim üyelerimizin sayfalarını ziyaret edebilirsiniz.