Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Bilgisayarlı Görme Araştırma Grubu

Yapay Zeka, zeki makineler ve yazılımlar geliÅŸtirilmesi ile ilgilenen bir alandır. Metasezgiler, Sürü Zekası yöntemleri ve özellikle Genetik Algoritmalar ile eniyileme problemlerinin çözümleri üzerinde çalışmaktayız.

Makine ÖÄŸrenmesi kapsamında problemlere Yapay Sinir AÄŸları yanında diÄŸer tahminleme yöntemleri ve sınıflandırıcılardan yararlanarak çözümler getirmekteyiz. Makine ÖÄŸrenmesi yöntemlerini bilgisayarlı görme / görüntü iÅŸleme alanlarında da uygulamaktayız. Son yıllarda makine öÄŸrenmesinin bir alt alanı olarak ciddi baÅŸarılar elde eden derin öÄŸrenme modelleri; Ä°ki veya daha çok yapay zeka yöntemini birleÅŸtiren zeki sistemler üzerine de çalışmalarımızı sürdürmekteyiz.

Araştırma Konuları

• Yapay Zeka
• Makine ÖÄŸrenmesi
• Derin ÖÄŸrenme
• Zeki Sistemler
• Eniyileme
• Bilgisayarlı Görme
• Kablosuz Sensör AÄŸları
• Sürü Zekası
• Bilgisayar Grafikleri

ÖÄŸretim Üyeleri:

• Prof. Dr. Aybars UÄžUR

AraÅŸtırma Görevlileri:

• ArÅŸ. Gör. Dr. Osman GÖKALP
• ArÅŸ. Gör. Dr. Arif Erdal TAÅžCI
• ArÅŸ. Gör. Sema BODUR

Doktora ÖÄŸrencileri:

• Caner ULUTÜRK
• Tunç GÜLTEKÄ°N
• Enes ATEÅž
• YiÄŸitcan ÅžENER

YAKIN TARÄ°HLÄ° PROJELER

1) Sürekli Eniyileme Problemlerinin Çözümü Ä°çin Metasezgisel Yöntemler Tabanlı Bir Java Script Kütüphanesinin GeliÅŸtirilmesi

BAP Araştırma Projesi, 2016-2017 (19 ay) (16-MUH-072)

Yürütücü: Prof. Dr. Aybars UÄžUR

AraÅŸtırmacılar: ArÅŸ. Gör. Dr. Osman GÖKALP, ArÅŸ. Gör. Sema BODUR.

Proje çıktıları:

 (Hakemli Ulusal Dergi Tam Metin) Gökalp O., UÄŸur A., Bodur S., "CONTOPT-JS: Sürekli Eniyileme Problemleri için Metasezgisel Algoritmalar tabanlı bir JavaScript Yazılım Kütüphanesi", Akıllı Sistemler ve Uygulamaları Dergisi, Cilt: 1, Sayı: 2, Sayfa 168-174, 2018. (Bu çalışma ASYU-2017 Konferansında sunulmuÅŸ ve sadece özet olarak Bildiri Özetleri Kitabı (ISBN: 978-605-84722-8-0)’nda yayımlanmıştır.)

Proje web sayfası: http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur/contopt_js/

2) Derin ve Topluluk ÖÄŸrenme Yaklaşımları ile Görüntü Sınıflandırma

BAP Araştırma Projesi, 2018-Devam ediyor (18-MUH-001)

Yürütücü : Prof. Dr. Aybars UÄžUR

AraÅŸtırmacılar : ArÅŸ. Gör. Dr. Arif Erdal TAÅžCI, Doktora ÖÄŸrencisi Caner ULUTÜRK

Proje Çıktıları :

TaÅŸcı E., UÄŸur A., "Derin ÖÄŸrenme ve Manuel Öznitelik Çıkarma Yöntemleri ile Topluluk Algoritmaları Kullanarak Görüntü Sınıflandırma (Image classification using ensemble algorithms with deep learning and hand-crafted features)", 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Ä°ZMÄ°R, TÜRKIYE, 2-5 Mayıs 2018, ss.1-4 (Tam metinli sözlü bildiri)

ÖNCEKÄ° PROJELER

1) 113E947 Uydu Görüntülerinde Alan ÖnceliÄŸi Tahminleme Ve Sensör YerleÅŸtirme Eniyileme Yöntemlerinin GeliÅŸtirilmesi

Tübitak 3001 Projesi, 2014-2015

Yönetici : Doç. Dr. Aybars UÄžUR

AraÅŸtırmacı: Yrd. Doç. Dr. Tahir Emre KALAYCI

Bursiyerler: Enes ATEÅž, ArÅŸ. Gör. Osman GÖKALP, YiÄŸitcan ÅžENER

2) Dikdörtgen FotoÄŸraf Parçalarını Yapay Zeka ve Görüntü Ä°ÅŸleme Yöntemleri Kullanarak BirleÅŸtiren Bir Yazılımın GeliÅŸtirilmesi

BAP Araştırma Projesi, 2012-2013

Yürütücü: Doç. Dr. Aybars UÄžUR

AraÅŸtırmacı: ArÅŸ. Gör. Arif Erdal TAÅžCI

3) Yaprakları Yapay Sinir AÄŸları Ve Görüntü Ä°ÅŸleme Yöntemleri Ä°le Kalitelerine Göre Sınıflandıran Bir Yazılım GeliÅŸtirilmesi

BAP Araştırma Projesi, 2011-2012

Yürütücü: Doç. Dr. Aybars UÄžUR

AraÅŸtırmacı: ArÅŸ. Gör. Osman GÖKALP, Caner ULUTÜRK

SEÇÄ°LMÄ°Åž SCI MAKALELER

1. Yildirim K., Ugur Aybars, Kinaci A. (2007).  Design and Implementation of a Software Presenting Information in DVB Subtitles in Various Forms.  IEEE Transactions on Consumer Electronics, 53(4), 1656-1660., Doi: 10.1109/TCE.2007.4429266
2. UÄžUR AYBARS (2008).  Path planning on a cuboid using genetic algorithms.  INFORMATION SCIENCES, 178(16), 3275-3287., Doi: 10.1016/j.ins.2008.04.005
3. UÄžUR AYBARS, AYDIN DOÄžAN (2009).  An interactive simulation and analysis software for solving TSP using Ant Colony Optimization algorithms.  Advances in Engineering Software, 40(5), 341-349., Doi: 10.1016/j.advengsoft.2008.05.004
4. Ugur Aybars, Kinaci Ahmet Cumhur (2010).  A web based tool for teaching neural network concepts.  Computer Applications in Engineering Education, 18(3), 449-457., Doi: 10.1002/cae.20184
5. Gürünlü Alma Özlem, Kurt Serdar, Uǧur Aybars (2011).  Genetic algorithms for outlier detection in multiple regression with different information criteria.  Journal of Statistical Computation and Simulation, 81(1), 29-47., Doi: 10.1080/00949650903136782
6. KALAYCI TAHÄ°R EMRE, UÄžUR AYBARS (2011).  GENETIC ALGORITHM BASED SENSOR DEPLOYMENT WITH AREA PRIORITY.  Cybernetics and Systems, 42(8), 605-620., Doi: 10.1080/01969722.2011.634676
7. Ugur Aybars, Aydin Dogan (2012).  IMPROVING PERFORMANCE OF ACO ALGORITHMS USING CROSSOVER MECHANISM BASED ON BEST TOURS GRAPH.  INTERNATIONAL JOURNAL OF INNOVATIVE COMPUTING INFORMATION AND CONTROL, 8(4), 2789-2802.
8. TAÅžCI ARÄ°F ERDAL, UÄžUR AYBARS (2015).  Shape and Texture Based Novel Features for Automated Juxtapleural Nodule Detection in Lung CTs.  Journal of Medical Systems, 39(5), 1-13., Doi: 10.1007/s10916-015-0231-5
9. ATEÅž ENES, KALAYCI TAHÄ°R EMRE,UÄžUR AYBARS (2017).  Area-priority-based sensor deployment optimisation with priority estimation using K-means.  IET Communications, 11(7), 1082-1090., Doi: 10.1049/iet-com.2016.1264
10. AFÅžAR BEKÄ°R, AYDIN DOÄžAN, UÄžUR AYBARS, KORUKOÄžLU MUSTAFA SERDAR (2017).  Self-Adaptive and Adaptive Parameter Control in Improved Artificial Bee Colony Algorithm.  INFORMATICA, 28(3), 415-438., Doi: http://dx.doi.org/10.15388/Informatica.2017.136 (Yayın No: 3680960)

SEÇÄ°LMÄ°Åž BÄ°LDÄ°RÄ°LER (PROJELERDEN ÜRETÄ°LENLER HARÄ°Ç ve SON 2 SENEDE SUNULMUÅž OLAN)

1. TaÅŸcı A.E., Gökalp O., UÄŸur A., "Development of a novel feature weighting method using CMA-ES optimization", 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Izmir, Turkey, TÜRKIYE,
2. Gökalp O., UÄŸur A., "An Order Based Hybrid Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems", 2017 International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), ANTALYA, TÜRKIYE, 5-8 Ekim 2017,
3. Gültekin T., UÄŸur A., "An iterative dynamic ensemble weighting approach for deep learning applications", 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Malatya, TÜRKIYE,