Meü
Meü
Meü
Meü
Meü
Meü
Meü
Yapay Zeka ve Akıllı Sistemler Anabilim Dalı (Disiplinlerarası)
Genel Bilgi
Yapay Zeka ve Akıllı Sistemler Tezli Yüksek Lisans Programı; bilgisayar mühendisliği, yazılım mühendisliği, matematik, istatistik, veri bilimi, elektronik, kontrol sistemleri ve bilişim teknolojileri gibi farklı disiplinleri bir araya getiren disiplinlerarası bir lisansüstü programdır. Program, yapay zekâ teknolojilerinin farklı uygulama alanlarında kullanılmasına yönelik teorik bilgi ve uygulama becerisi kazandırmayı amaçlamaktadır.
Program kapsamında öğrencilerin; makine öğrenmesi, derin öğrenme, veri analitiği, bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, akıllı karar destek sistemleri, otonom sistemler ve büyük veri teknolojileri gibi alanlarda ileri düzey bilgi edinmeleri hedeflenmektedir. Bunun yanında öğrencilerin farklı disiplinlerden gelen bilgileri bütünleştirerek yenilikçi çözümler geliştirebilmeleri, araştırma yapabilmeleri ve bilimsel çalışmalar üretebilmeleri amaçlanmaktadır.
Program içeriğinde; yapay sinir ağları, veri madenciliği, robotik sistemler, nesnelerin interneti, akıllı kontrol sistemleri, optimizasyon yöntemleri, yapay zekâ etiği, araştırma yöntemleri ve yapay zekâ tabanlı uygulama geliştirme konularına yönelik teorik ve uygulamalı dersler yer almaktadır.
Disiplinlerarası yapısı sayesinde program, öğrencilerin yalnızca teknik bilgi edinmelerini değil; aynı zamanda sağlık, savunma sanayi, finans, üretim, eğitim, enerji ve akıllı şehir teknolojileri gibi farklı sektörlerde yapay zekâ çözümleri geliştirebilecek yetkinlik kazanmalarını sağlamaktadır.
| Yapay Zeka ve Akıllı Sistemler Anabilim Dalı Tezli Yüksek Lisans Programı, 2026-2027 Eğitim-Öğretim yılında ilk kez öğrenci kabul etmeye başlamıştır. Disiplinlerarası bir yapıya sahip olan program; Mühendislik ve Bilişim Fakültelerinin tüm anabilim dalları ile Fen/Fen-Edebiyat Fakültelerinde yer alan Bilgisayar Bilimleri, İstatistik, Matematik, Fizik ve Kimya bölümlerinden, ayrıca Bilgisayar Sistemleri ve Teknolojileri ile Yönetim Bilişim Sistemleri bölümlerinden mezun olan öğrencilere açıktır. Program, farklı disiplinlerden gelen öğrencilerin yapay zeka ve akıllı sistemler alanında ortak araştırma ve uygulama geliştirme yetkinliği kazanmalarını amaçlamaktadır. Tüm iş ve işlemler Mersin Üniversitesi Lisansüstü Eğitim-Öğretim ve Sınav Yönetmeliği hükümleri doğrultusunda yürütülür. |
Mezuniyet Koşulları Öğrencilerin programda yer alan dersleri, semineri ve tez çalışmasını ilgili mevzuat hükümlerine uygun olarak başarıyla tamamlamaları ve gerekli kredi ile akademik başarı koşullarını sağlamaları gerekmektedir. Öğrencinin tez savunma sınavına girebilmesi için, programdaki öğrenimi süresince tez konusu veya programı ile ilgili olarak aşağıdaki kriterlerden en az birini yerine getirmiş olması gerekir. Yayın veya eserde öğrencinin bağlı bulunduğu enstitünün adres olarak gösterilmiş olması ve tez konusu ile ilgili çalışmalarda danışmanın yazarlar arasında yer alması zorunludur. Danışmanın yazarlık hakkından feragat etmesi hâlinde bu durumu belirten yazılı beyanın sunulması gerekir. a) ÜAK tarafından yağmacı/şaibeli olarak kabul edilen dergiler dışında kalan ulusal veya uluslararası hakemli dergilerde yayımlanmış ya da yayıma kabul edilmiş en az bir makaleye sahip olmak. b) Ulusal veya uluslararası hakemli etkinliklerde sunulmuş ve bildiri kitabında özeti veya tam metni yayımlanmış sözlü bildiri veya poster bildiri sunmuş olmak. c) Ulusal veya uluslararası bir projede araştırmacı veya bursiyer olarak en az üç ay süreyle görev almış olmak. ç) Başvurusu yapılmış patent, faydalı model veya endüstriyel tasarımın belgelenmiş olması ya da mimari tasarım veya çeşit tescil belgesine sahip olmak. d) Erasmus+ veya Mevlana Değişim Programı, TÜBİTAK, YÖK, mesleki kuruluşlar veya Rektörlük desteği ile alanı ile ilgili çalışma yapmak üzere (eğitim dâhil) en az iki ay süreyle yurt dışında bulunmuş olmak. e) ISBN numarasına sahip ulusal veya uluslararası bir kitap veya kitap bölümünün yazarı olmak. f) Alanı ile ilgili katılımı belgelenmiş bilimsel saha çalışması gerçekleştirmiş olmak. *Tüm iş ve işlemler Mersin Üniversitesi Lisansüstü Eğitim-Öğretim ve Sınav Yönetmeliği ve Mersin Üniversitesi Lisansüstü Eğitim-Öğretim ve Sınav Uygulama Yönergesi hükümleri doğrultusunda yürütülür. Ölçme ve Değerlendirme Öğrencilerin başarı durumları; ara sınav, proje, ödev, uygulama, seminer, sunum, tez çalışması ve final sınavı gibi ölçme ve değerlendirme yöntemleri ile ilgili mevzuat hükümleri doğrultusunda değerlendirilir. Bologna Bilgi Paketi |
Son İki Yılda Uluslararası Dergilerde Yayınlanan Makaleler
2026
27. çomak, G.; Trofimushkina, E. Method-dependent release kinetics of the sustained-release bolus tablets: a comparative study using daisy II incubator and continuous artificial saliva systems. DRUG DEVELOPMENT AND INDUSTRIAL PHARMACY, 2026, 52, 62-72.
10.1080/03639045.2025.2585139
2025
26. çomak, G.; Jrab, S. Sub- or Supercritical CO2-Assisted Melting Point Depression of Free Fatty Acids and Triglycerides for Microencapsulation Processes in Sustainable Veterinary Applications. ACS OMEGA, 2025, 10, 53297-53306.
25. Kahveci, S.; Avaroğlu, E. An Adaptive Underwater Image Enhancement Framework Combining Structural Detail Enhancement and Unsupervised Deep Fusion. APPLIED SCIENCES, 2025, 15, 7883-7902.
24. Güngör, A.; çolak, M.; çolak, S.; şimşek, U.; Coşar, O.; Genç altürk, R.; Erdem, E. Role of Phenylenediamine Isomers on Polyaniline Copolymers in Advancing Supercapacitor Electrode Materials: Exploring Electrochemical Performance. JOURNAL OF ENERGY STORAGE, 2025, 110, -.
23. çolak, M.; Lourenço passos, A.; Güngör, A.; Erdem, E.; Genç altürk, R. Nanoarchitectonics of polyaniline derived carbon electrodes incorporating transition metal oxides for supercapacitor devices. JOURNAL OF POWER SOURCES, 2025, 645, -.
22. çolak, M.; Güngör, A.; çolak, S.; Genç altürk, R.; Erdem, E. Phenylenediamine‐Derived Carbon Dots for Carbon‐Based Supercapacitors. BATTERIES AND SUPERCAPS, 2025, , -.
2024
21. Koçer, A.; Ercan, U.; Yetgin, Z.; Karaömerlioğlu, F. Development of a New Correlation Model for Heat Transfer in Solar Air Heater with Corrugated Absorber Plates Using Swarm Optimization. APPLIED SCIENCES, 2024, 14, 1-14.
20. Yamaçlı, V.; Işıker, H.; Yetgin, Z.; Abacı, K. Solving Optimal Power Flow Control Problem Using Honey Formation Optimization Algorithm. IEEE ACCESS, 2024, 12, 109293-109322.
19. çolak, S.; Güngör, A.; çolak, M.; Genç altürk, R.; Erdem, E. CZTS/phenylenediamine isomer nanocomposite electrodes for supercapacitor applications. JOURNAL OF ENERGY STORAGE, 2024, 99, 113423-.
18. Güngör, A.; çolak, S.; çolak, M.; Genç altürk, R.; Erdem, E. Polyaniline:Cu2ZnSnS4 (PANI:CZTS) nanocomposites as electrodes in all-in-one supercapacitor devices. ELECTROCHIMICA ACTA, 2024, 480, 143924-.
17. Erişti, B.; Yamaçlı, V.; Erişti, H. A novel microgrid islanding classification algorithm based on combining hybrid feature extraction approach with deep ResNet model. ELECTRICAL ENGINEERING, 2024, 106, 145-164.
16. Güngör, A.; özdemir, T.; Genç altürk, R. Investigation of use in 5-FU release: Synthesis of temperature and pH responsive P(NVCL-co-VIm)/PVP hydrogels. POLYMER BULLETIN, 2024, 81, 2091-2109.
15. Iban, M.; Aksu, O. SHAP-Driven Explainable Artificial Intelligence Framework for Wildfire Susceptibility Mapping Using MODIS Active Fire Pixels: An In-Depth Interpretation of Contributing Factors in Izmir, Türkiye. REMOTE SENSING, 2024, 16, 2842-.
14. Eşsiz, U.; Acı, .; Saraç eşsiz, E.; Acı, M. Deep Learning-Based Prediction Models for the Detection of Vitamin D Deficiency and 25-Hydroxyvitamin D Levels Using Complete Blood Count Tests. ROMANIAN JOURNAL OF INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2024, 27, 295-309.
13. şahin, E.; Iban, M.; Bilgilioğlu, S. Remote Sensing-Enabled Urban Growth Simulation Overlaid with AHP-GIS-Based Urban Land Suitability for Potential Development in Mersin Metropolitan Area, Türkiye. APPLIED SCIENCES, 2024, 14, 3484-.
12. Elewı, A.; Kahveci, S.; Avaroğlu, E. Image contrast enhancement using a low-discrepancy population initialized gray wolf optimization algorithm. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, 2024, 83, 50307-50328.
11. Bilik, K.; çomak, G.; Sönmez, . Graphene oxide-catalyzed microwave-assisted esterification of oleic acid to biodiesel. BIOFUELS, 2024, 15, 953-960.
10. Yamaçlı, V. State-of-health estimation and classification of series-connected batteries by using deep learning based hybrid decision approach. HELIYON, 2024, 10, -.
9. Bektaş, J. Automating an Encoder–Decoder Incorporated Ensemble Model: Semantic Segmentation Workflow on Low-Contrast Underwater Images. APPLIED SCIENCES, 2024, 14, -.
8. Aydın, A.; Avaroğlu, E. Contact classification for human–robot interaction with densely connected convolutional neural network and convolutional block attention module. SIGNAL, IMAGE AND VIDEO PROCESSING, 2024, 18, -.
7. Altıncı, O.; Körbahti, B. Sequential Electrochemical and Chemical Multi-Polymerization of Catechol for Abatement of Environmental Pollutants. WATER, AIR, & SOIL POLLUTION, 2024, 235, -.
6. Dümen, S.; Kavalcı yılmaz, E.; Adem, K.; Avaroğlu, E. Performance of vision transformer and swin transformer models for lemon quality classification in fruit juice factories. EUROPEAN FOOD RESEARCH AND TECHNOLOGY, 2024, 250, -.
5. çomak, G.; Bayram, G.; Görmez, .; çağlayan, U.; Gözmen sönmez, B. Synthesis of biomass-based BiOI@Hydrochar heterogeneous catalyst and investigation of its activity in sonocatalytic process. DESALINATION AND WATER TREATMENT, 2024, 320, -.
4. Alp turgut, F.; özfidan konakçı, C.; Arıkan, B.; çomak, G.; Yıldıztugay, E. Graphene oxide-based aerogel stimulates growth, mercury accumulation, photosynthesis-related gene expression, antioxidant efficiency and redox status in wheat under mercury exposure. ENVIRONMENTAL POLLUTION, 2024, 342, -.
3. Avaroğlu, E.; Kahveci, S.; Akkurt, R. Optimization of Acoustic Entropy Source for Random Sequence Generation Using an Improved Grey Wolf Algorithm. TRAITEMENT DU SIGNAL, 2024, 41, -.
2. Güngör, A.; Bakan mısırlıoğlu, F.; Genç altürk, R.; Erdem, E. Elevating supercapacitor performance: Enhancing electrochemical efficiency with transition metal-doped polyaniline electrode. JOURNAL OF ENERGY STORAGE, 2024, 76, -.
1. çomak, G.; Bayram, G.; Görmez, .; çağlayan, U.; Gözmen sönmez, B. Sonolysis-Assisted Removal of Methylene Blue in Aqueous Solutions using BiOI@Hydrochar Catalyst for A Dual Purpose. APPLIED CATALYSIS A: GENERAL, 2024, , -.
