Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2021-2022 yılı Bahar Dönemi BLM401 Bitirme Projesi I dersi için verilmesi düşünülen proje konuları aşağıdaki gibi belirlenmiştir. Proje alabilecek durumda olan öğrenciler (Bölüm web sayfasındaki Bitirme Projesi Yönergesindeki şartları sağlayan) almak istediği proje konusunu ilgili öğretim elemanı ile görüşüp en geç 4 Şubat Cuma’ya (04.02.2022) kadar tarihine kadar Bitirme projesi öneri formunu doldurup gerekli imzalar atıldıktan sonra e-posta yolu ile Dr. Öğr. Üyesi Sultan ZEYBEK’ e göndermelidirler.
NOT: Önerilen Bitirme Projesi Konuları kesinlikle grup çalışması şeklinde yapılacaktır.
Prof. Dr. Ayşe Şima UYAR
- Derslik atama probleminin sezgisel algoritmalarla çözümü (2-3 öğrenci)
- Sezgisel algoritmalarla video oyunlarinda kontrolör geliştirme (MS Pacman oyununda Pacman veya hayaletler için kontrolör yazma (2-3 öğrenci),
- Mario oyunu kontrolör geliştirme (2-3 öğrenci))
Dr. Gönül ULUDAĞ
- Spike-tetiklemeli (Spike-triggered) nöral karakterizasyonunda makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulanması. (2 öğrenci)
Rassal olarak dogrusal-doğrusal olmayan-Poisson (linear-nonlinear-Poisson: LNP) modeli ile oluşturulacak olan nöral spike tepkilerinin, Spike-tetiklemeli ortalama (spike-triggered average: STA) ve Spike-tetiklemeli kovaryans (Spike-triggered covariance: STC) gibi analizlerinin yapılması.
- Değişim noktası (change point) problemlerinde Bayesçi çıkarım (Bayesian inference) yaklaşımları. (2/3 öğrenci)
Rassal olarak oluşturulacak veri seti üzerinde, çevrimiçi değişim nokta problemine Bayesçi çıkarım yaklaşımları ile çözüm geliştirilmesi. Bir sonraki adımda (vakit olursa) gercek veri seti uzerinde doğruluğunun gerceklenmesi.
- Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (Functional magnetic resonance imaging: fMRI ) temelli etkin bağlantısallık yöntemlerine sezgisel tabanlı yaklaşımlar. (2/3 öğrenci)
fMRG için etkin bağlantısallık yöntemleri araştırılacak ve seçilen bir yöntem için meta-sezgisel yaklaşımlarından biri ile çözüm gerçekleştirilecek.
- Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRG) veri ön-işleme yazılım kütüphanelerinin karşılaştırılması. (2/3 öğrenci)
Nörogörüntüleme verilerinin analizinde yaygın olarak kullanılan SPM, AFNI, FSL, FreeSurfer vb. yazılım kütüphanelerinin karşılaştırılması. fMRG ham verisi üzerinde, karşılaştırılması yapılacak yazılım kütüphaneleri ile veri ön-işleme süreçlerinin gerçeklenmesi.
Dr. Öğr. Üyesi Sultan ZEYBEK
- Sosyal Medya Verilerinde Mizah ve/veya Suçu Tespit Etme ve Derecelendirme
Bu projede öncelikle Twitter veri setinden metin toplamak ve toplanan verinin farklı yorumcular tarafından mizah ve suç düzeyinin etiketlenmesi amaçlanır. Alt görevler ikili mizah tespiti, mizah ve suç derecelendirmelerinin tahmini veya mizah derecelendirmelerindeki varyansın belirli bir eşikten yüksek olup olmadığını tahmin etmektir. Sınıflandırma derin öğrenme dil modellerinden biri ile yapılarak makine öğrenmesi sınıflandırma modelleri ile performans karşılaştırması yapılacaktır. (2 kişi)
Alınması gereken dersler: Phyton Programming Language, Veri Bilimi
Okuma Önerisi: https://aclanthology.org/2021.semeval-1.9.pdf
- Ağaç Yapılı Yinelemeli Derin Öğrenme Teknikleri ile Görsel-Metinsel Duygu Çıkarımı: Ağaç yapılı yinelemeli derin öğrenme modelleri ile ikili görsel-metinsel veri kümesi kullanılarak duygu analizi amaçlanacaktır. Önerilen model diğer derin öğrenme modelleri ile karşılaştırılarak performans iyileştirmeleri sağlanmalıdır. (2 kişi)
Alınması gereken dersler: Phyton Programming Language, Veri Bilimi
Okuma Önerisi: https://dl.acm.org/doi/10.1145/2964284.2964288
- Bu konular dışında öğrencilerin önerdiği grup çalışmasına (2-3 kişi) uygun bir konu üzerinde anlaşılabilir.
Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanlığı
Duyuru tarihi: 19.01.2022 - 16:10
