Yapay Zeka Mühendisliği Bölümünü Tanıyalım
Yapay zekâ, veriden anlam çıkaran, bilimle güçlenen ve insanlık yararına çözümler üreten mühendisliğin yeni dilidir.
Zekâ, insanla ortaya çıktı. Şimdi teknolojiyle yeni bir boyut kazanıyor.
"Geleceği kullananlardan değil, kuranlardan olmak istiyorsan doğru yerdesin."
Yapay zekâ, artık sadece bilgisayarların çalışma biçimi değil; kararların, öngörülerin ve geleceğin dili. Sağlıktan mühendisliğe, finanstan sanata kadar her alanda dönüşümün merkezinde yer alıyor.
Trabzon Üniversitesi Yapay Zekâ Mühendisliği Bölümü, bu dönüşümde sadece takip eden değil, yön veren mühendisler yetiştirmek için yola çıktı. Bu bölümde sadece kod yazmakla kalmayacak; düşünen sistemler tasarlayacak, veriyi bilgiye, bilgiyi çözüme dönüştüreceksin.
Bölümümüz Hakkında
Yapay zekâ, yalnızca bilgisayarların değil; sağlık, eğitim, savunma, finans ve ulaşım gibi alanların da dönüşümünü mümkün kılan bir teknoloji hâline gelmiştir. Trabzon Üniversitesi Yapay Zekâ Mühendisliği Bölümü, bu dönüşümün sadece takipçisi değil, tasarımcısı olacak mühendisler yetiştirmeyi hedeflemektedir. Bölümümüz, öğrencilerine sadece teknik bilgi değil; aynı zamanda eleştirel düşünme, etik farkındalık ve disiplinlerarası iş birliği yetkinlikleri kazandırmayı amaçlamaktadır.
Bölümümüzde, öğrencilerimiz; makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme, görüntü işleme, öneri sistemleri, robotik ve otonom sistemler gibi güncel yapay zekâ alanlarında uzmanlaşacaklardır. Ayrıca büyük veri analitiği, bulut bilişim ile entegrasyon ve yapay zekâ etiği gibi konularda kapsamlı bir eğitim süreci sunulmaktadır. Eğitim süresince kuramsal dersler uygulamalı projelerle desteklenmekte, öğrencilere sadece bilgi değil, aynı zamanda deneyim kazandırılmaktadır.
Bölümümüzde yapay zekâ eğitiminin temelinde Python programlama dili yer almaktadır. Python’un tercih edilmesinin başlıca nedeni; yapay zekâ, veri bilimi ve makine öğrenmesi alanlarında en yaygın kullanılan kütüphanelerin (örneğin: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, OpenCV, HuggingFace) bu dili desteklemesi ve açık kaynak topluluklar tarafından yoğun şekilde geliştirilmesidir.
Ancak eğitimimiz, öğrencilerimizin yalnızca tek bir dile bağlı kalmadan, gerektiğinde R, MATLAB veya C++ gibi farklı programlama dillerine de kolaylıkla uyum sağlayabilecek esnekliğe sahip olmalarını hedefler. Bu doğrultuda algoritma mantığı, soyutlama yeteneği ve çok dilli yazılım geliştirme becerisi kazandırılmaktadır. Öğrencilerimiz, uygulamalı derslerde görüntü tanıma, ses analizi, doğal dil işleme, robotik kontrol, öneri sistemleri gibi alanlarda projeler geliştirerek yapay zekânın gerçek dünya uygulamalarıyla birebir temas ederler. Gelişmiş bilgisayar laboratuvarlarımızda yüksek performanslı GPU altyapısı ile eğitim alma imkânı sunulmakta, aynı zamanda bulut tabanlı sistemlerle de çalışma yetkinliği kazandırılmaktadır.
Bölüm öğrencilerimiz, üniversitemiz bünyesindeki araştırma merkezleriyle yürütülen projelerde görev alarak akademik araştırma deneyimi edinme fırsatı bulmaktadır. Ayrıca TEKNOFEST, TÜBİTAK, IEEE yarışmaları, Hackathon ve Veri Bilimi Maratonları gibi ulusal ve uluslararası organizasyonlara katılarak kendilerini gösterme imkânına sahiptirler. Mezunlarımız; sağlık teknolojileri, otonom araç sistemleri, finansal tahmin platformları, savunma sanayi çözümleri, eğitim teknolojileri, dil modelleme şirketleri ve daha birçok sektörde kariyer yapabilmekte veya kendi yapay zekâ tabanlı girişimlerini hayata geçirebilmektedir.
Yapay Zekâ Mühendisliği Bölümü, düşünen sistemler tasarlamak, veriden anlam çıkarmak ve geleceğin teknolojilerine yön vermek isteyen öğrenciler için bir başlangıç noktası değil, bir dönüşüm alanıdır. Eğer makinelerin sadece çalışmasını değil, öğrenmesini ve karar vermesini de senin algoritmaların belirlesin istiyorsan biz seni bekliyoruz. Hayal gücünü matematikle, sezgini verilerle, vizyonunu mühendislikle buluşturmaya var mısın?
Neler Öğreneceksiniz
Yapay Zekâ Mühendisliği Bölümü'nde eğitim alacak öğrenciler, sekiz dönemlik bu lisans programı süresince sadece yazılım geliştirmeyi değil; veriden anlam çıkaran, öğrenen ve karar verebilen sistemleri tasarlamayı da öğreneceklerdir. Program, öğrencilerin hem kuramsal bilgi hem de uygulama becerisi kazanmalarını sağlayacak şekilde yapılandırılmıştır.
Programlama Temelleri ve Yazılım Geliştirme
Öğrenciler, yapay zekâ uygulamalarının temelini oluşturan yazılım geliştirme yetkinliklerini kazanacak; Python başta olmak üzere çeşitli dillerde profesyonel düzeyde programlama yapmayı öğreneceklerdir.
- Python programlama temelleri
- Veri yapıları ve algoritmalar
- Nesne yönelimli programlama
- Versiyon kontrol sistemleri (Git)
- Yazılım geliştirme yaşam döngüsü
Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme
Öğrenciler, veriden öğrenen algoritmaları geliştirme ve değerlendirme süreçlerini hem teorik hem pratik düzeyde öğrenerek modern yapay zekâ sistemlerini oluşturabileceklerdir.
- Denetimli ve denetimsiz öğrenme
- Derin sinir ağları (CNN, RNN, Transformers)
- Model eğitimi ve optimizasyon
- Overfitting, bias-variance, regularizasyon teknikleri
- Otomatik öğrenme ve hiperparametre ayarlama
Veri Bilimi ve Büyük Veri Analitiği
Yapay zekânın temel yapı taşı olan veri ile etkin biçimde çalışmak için gerekli araçlar, yöntemler ve veri temizleme süreçleri öğretilmektedir.
- Veri ön işleme ve görselleştirme
- Pandas, NumPy, Matplotlib kullanımı
- Büyük veri altyapıları ve veri tabanı sistemleri
- Bulut tabanlı veri işleme (Google Colab, AWS, Azure)
- Veri madenciliği ve örüntü tanıma
Görüntü ve Ses İşleme
Gerçek dünya verilerinden anlam çıkarma amacıyla görüntü işleme, video analizi ve ses sinyali yorumlama konularında uygulamalı eğitim verilmektedir.
- OpenCV ve PIL ile görüntü işleme
- Derin öğrenme ile nesne tanıma
- Konuşma tanıma ve ses sinyali analizi
- Gömülü sistemlerle görsel analiz
- Medikal ve endüstriyel görüntüleme projeleri
Doğal Dil İşleme (NLP) ve Konuşma Teknolojileri
İnsan dilini anlayan ve yanıtlayan sistemlerin geliştirilmesine yönelik teknikler, modeller ve uygulamalar aktarılmaktadır.
- Metin madenciliği ve dil modelleme
- Transformer mimarileri (BERT, GPT, T5)
- Chatbot ve otomatik yanıt sistemleri
- Duygu analizi ve anlamsal eşleştirme
- Çok dilli model geliştirme
Yapay Zekâ Etiği ve Sosyal Etki
Yapay zekânın etik, hukuki ve toplumsal etkileri üzerinde düşünmeyi sağlayacak içerikler, mühendislik kararlarının insani yönlerini de kapsar.
- Açıklanabilir yapay zekâ (XAI)
- Algoritmik önyargılar ve adalet
- Karar destek sistemlerinde şeffaflık
- KVKK, GDPR ve veri güvenliği
- Toplumsal fayda odaklı mühendislik
Robotik ve Otonom Sistemler
Fiziksel dünyada karar verip harekete geçebilen sistemlerin geliştirilmesi için gerekli donanım ve yazılım bilgisi sunulmaktadır.
- Sensör ve aktüatör kullanımı
- Gömülü sistemlerle AI entegrasyonu
- Otonom araç sistemleri
- Yol planlama ve çevre algısı
- Robotik kodlama ve ROS altyapısı
Proje Geliştirme ve Endüstriyel Uygulamalar
Öğrenciler, gerçek dünya problemlerini çözmeye yönelik projeler geliştirerek bireysel ve takım çalışmalarında mühendislik pratiğini deneyimler.
- Gerçek veri kümeleriyle model geliştirme
- Endüstri destekli bitirme projeleri
- Hackathon ve yapay zekâ yarışmalarına katılım
- Etki analizi ve proje raporlaması
- Açık kaynak proje katkıları
Akademik Kadromuz
Dr. Öğr. Üyesi Özge AYDOĞDU
Bölüm Başkanı
Dr. Öğr. Üyesi Özge AYDOĞDU, akademik yolculuğuna Karadeniz Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünü birincilikle tamamlayarak parlak bir başlangıç yaptı. Akademik kariyerine yine aynı üniversitenin çatısı altında devam eden AYDOĞDU, yüksek lisans ve doktora derecelerini de buradan almıştır.
Yüksek lisans döneminde, bilgisayar bilimlerinin ilgi çekici bir dalı olan biyometri alanına odaklanarak ““Avuç parmak eklem yüzey örüntüsü çıkarımı ve aya imgelerine dayalı çoklu biyometrik sistem geliştirilmesi” başlıklı avuç içi ve parmak izi gibi özelliklere dayalı çoklu tanıma sistemleri üzerine yenilikçi bir tez çalışması yürüttü. Doktora sürecinde ise ilgi alanını daha da genişleterek yapay zeka ve büyük veri kesişimine taşıdı. Özellikle anlık olarak üretilen ve sürekli değişen "akan veri" üzerinde artımlı öğrenme yaklaşımlarını incelediği “Akan Veride Artımlı Öğrenme Yaklaşımları Geliştirilmesi ile Video Verilerinde Anomali Tespiti Çalışması” başlıklı teziyle, video görüntülerinden anomali tespitine yönelik çözümler sunmuştur. Bu başarılı doktora süreci, TÜBİTAK tarafından da desteklenmeye layık görülmüştür.
Dr. AYDOĞDU, akademik çalışmalarını yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak gerçek dünya sorunlarını çözmeye adamıştır. Özellikle akan veri üzerinde çalışan sistemler tasarlayarak, gözetleme videolarındaki anormal olayları tespit etme konusunda uzmanlaşmıştır. Bu alandaki çalışmalarını bilgisayarla görü, görüntü işleme ve veri madenciliği gibi tamamlayıcı disiplinlerdeki yetkinliğiyle desteklemektedir.
Akademik birikimini yalnızca araştırmayla sınırlamayan Dr. AYDOĞDU, bu derin bilgiyi gelecek nesil mühendislere de aktarmaktadır. Lisans düzeyinde yapay zekâdan temel mühendislik derslerine kadar geniş bir yelpazede eğitim vermekte ve lisansüstü tez jürilerinde aktif rol alarak akademik hayata yön vermektedir.
Ulusal ve uluslararası projelerdeki deneyimi, saygın dergilerde yayımlanmış makaleleri ve bilimsel konferanslarda sunduğu bildiriler, alanındaki yetkinliğini pekiştirmektedir. Yapay zeka ve büyük veri alanlarındaki derin bilgi birikimini birleştiren Dr. Öğr. Üyesi Özge AYDOĞDU, bu yetkinliğiyle bölümümüze önemli bir vizyon ve değer katmaktadır.
Dr. Öğr. Üyesi Ramazan Özgür DOĞAN
Öğretim Üyesi
Dr. Öğr. Üyesi Ramazan Özgür DOĞAN, lisans ve yüksek lisans eğitimini Karadeniz Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde tamamlamıştır. Doktora derecesini aynı üniversitenin Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı’ndan almıştır. Doktora çalışmaları süresince görüntü işleme, derin öğrenme ve biyomedikal analiz konularında yoğunlaşmış; 2B ve 3B mikroskobik görüntüleme sistemleri için odak derinliği artırma (Extended Depth of Focus – EDOF) ve segmentasyon problemleri üzerine çalışmalar yürütmüştür. Dr. DOĞAN, TÜBİTAK 2219 Yurt Dışı Doktora Sonrası Araştırma Programı kapsamında The Ohio State University’de ziyaretçi araştırmacı olarak görev yapmış, burada multimodal yapay zekâ sistemleri, görsel transformer mimarileri ve tıbbi görüntü sınıflandırma üzerine çalışmalar gerçekleştirmiştir. Breast ultrasound görüntüleri ve klinik verilerden oluşan çok modlu veri setleri ile geliştirdiği göğüs kanseri sınıflandırma modelleri, domain generalization alanında özgün katkılar sunmuştur. Ayrıca doğal dil işleme (NLP) ve görüntü işleme tekniklerinin birleştiği medikal yapay zekâ sistemleri üzerine araştırmalar yürütmektedir. Uzmanlık alanları arasında derin öğrenme, görüntü işleme, görsel transformerlar, biyomedikal sinyal ve görüntü analizi, yapay zekâ temelli karar destek sistemleri, ve veri güdümlü modelleme yer almaktadır. Önerdiği modeller, özellikle Swin Transformer ve Pyramid Vision Transformer tabanlı yeni yaklaşımlar içermekte; bu yapılarla mikroskobik sistemlerde, palmprint biyometrik sistemlerinde ve ultrason analizlerinde yüksek doğrulukla çalışan sistemler geliştirilmektedir. Yurt içi ve yurt dışı çok sayıda yayını bulunan Dr. DOĞAN, aynı zamanda TÜBİTAK ve TRUBA destekli projelerde yürütücü veya araştırmacı olarak görev almakta, birçok lisansüstü tez danışmanlığı yürütmektedir. Akademik çalışmalarının yanı sıra, eğitim teknolojileri, veri yapıları ve yazılım mimarileri alanlarında da lisans düzeyinde dersler vermekte; mühendislik öğrencilerinin teorik ve uygulamalı bilgi birikimlerini geliştirmeyi hedeflemektedir. Gerek akademik üretkenliği gerekse çok yönlü araştırma deneyimi ile Dr. Öğr. Üyesi Ramazan Özgür DOĞAN, Trabzon Üniversitesi’nde Yapay Zekâ Mühendisliği lisans öğrencilerine çağın ihtiyaçlarına uygun, yenilikçi ve araştırma temelli bir eğitim ortamı sunmaktadır.
Dr. Öğr. Üyesi Sait ALP
Öğretim Üyesi
Dr. Sait ALP, 2024 yılından bu yana Trabzon Üniversitesi Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü'nde Doktor Öğretim Üyesi olarak görev yapmaktadır. Lisans eğitimini 2007 yılında Payame Noor University Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde tamamlamıştır. Yüksek lisans ve doktora derecelerini ise sırasıyla 2012 ve 2018 yıllarında Karadeniz Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı’ndan almıştır. 2018–2024 yılları arasında Erzurum Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde öğretim üyesi olarak görev yapmış, bu süreçte hem lisans hem de lisansüstü düzeyde çeşitli dersler vermiştir.
Akademik ilgi alanları arasında insan aktivite tanıma, bilgisayarla görü, biyomedikal görüntü ve sinyal işleme, makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme, büyük dil modelleri ve görsel dil modelleri, ile kombinatoryal optimizasyon yer almaktadır. Bu alanlarda yayımladığı bilimsel çalışmalar, saygın ulusal ve uluslararası dergi ve konferanslarda yer bulmuş, atıflar almıştır.
Dr. ALP, TÜBİTAK tarafından desteklenen, “Robot tabanlı kompakt depolama ve boşaltma sistemlerinin optimizasyonunu” konu alan bir kariyer projesinde (3501 – Kariyer 122M677) araştırmacı olarak görev yapmıştır. Ayrıca, “Motivbot: Benlik Saygısı Artışı, Psikolojik Sıkıntı ve Olumsuz Duygu Tespiti Ve Müdahale Için Yardımcı Bot” bir uluslararası projede (2535- 124N519) araştırmacı olarak çalışmaktadır.
Görev yaptığı üniversitelerde programlama, yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme, görüntü işleme, otomata ve dil teorisi gibi konularda dersler vermektedir.
Ayrıca, TÜBİTAK, TÜSEB ve KOSGEB gibi kuruluşlara sunulan çeşitli proje önerilerinde hakemlik ve dış danışmanlık görevlerinde bulunmuştur. Bunun yanı sıra, birkaç SCI/SCIE ve TR Dizin kapsamındaki akademik dergide hakemlik yapmaya devam etmektedir.
Dr. Öğr. Üyesi Selin AYDIN FANDAKLI
Öğretim Üyesi
Dr. Öğr. Üyesi Selin AYDIN FANDAKLI, lisans eğitimini Karadeniz Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nde 2011 yılında bölüm birincisi olarak tamamlamıştır. Aynı yıl Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı’nda yüksek lisans öğrenimine başlamış; 2014 yılında bu programdan mezun olmuştur. Doktora derecesini aynı anabilim dalında almış, araştırmalarını sinyal işleme, makine öğrenmesi ve protez ayaklar için hareket sınıflandırma sistemleri üzerine yoğunlaştırmıştır.
2011 yılında Öğretim Üyesi Yetiştirme Programı (ÖYP) kapsamında Erzurum Teknik Üniversitesi Kontrol ve Kumanda Sistemleri Anabilim Dalı’na araştırma görevlisi olarak atanmış, 2012 yılında kadrosu Karadeniz Teknik Üniversitesi’ne aktarılmıştır. Akademik çalışmalarında protez ayaklar için sinyal tabanlı akıllı denetim sistemleri, atalet ölçüm sensörlerinden elde edilen verilerle ayak hareketlerinin sınıflandırılması ve bu sınıflandırma sistemlerinde yapay sinir ağları, derin öğrenme ve diğer makine öğrenmesi yaklaşımlarının karşılaştırılması gibi konulara odaklanmaktadır.
“Protez Ayağın Sinyal Tabanlı Akıllı Denetimi” başlıklı BAP destekli projede araştırmacı olarak görev almıştır. Bu kapsamda, biyoelektrik sinyaller ve atalet sensörleri kullanılarak alt ekstremite hareketlerinin sınıflandırılması ve protez ayağın gerçek zamanlı denetimi üzerine uygulamalı çalışmalar yürütmüştür.
Dr. FANDAKLI'nın araştırma alanları arasında derin öğrenme, makine öğrenmesi, biyomekanik sistemler, sinyal işleme, protez kontrol sistemleri ve insan-robot etkileşimi yer almaktadır. SCI/SCI-E indeksli dergilerde yayımlanmış çalışmalarıyla alana katkı sağlamaktadır. Ayrıca eğitim hayatı boyunca TÜBİTAK BİDEB 2228-B Yüksek Lisans Öğrencileri için Doktora Bursu (2015–2019) ve TÜBİTAK BİDEB 2224-B Yurt İçi Bilimsel Etkinlik Katılım Desteği (2014) gibi burs ve desteklerden faydalanmıştır.
Dr. Öğr. Üyesi Selin AYDIN FANDAKLI, Trabzon Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Yapay Zekâ Mühendisliği Bölümü’nde görev yapmaktadır. Eğitim teknolojileri, veri işleme ve uygulamalı yapay zekâ konularında lisans ve lisansüstü düzeyde dersler vermekte; mühendislik öğrencilerinin araştırma temelli ve disiplinler arası bir bakış açısıyla yetişmelerine katkı sunmaktadır.
Dr. Öğr. Üyesi Sümeyra Büşra HATAY
Öğretim Üyesi
Dr. Öğr. Üyesi Sümeyra Büşra HATAY, lisans eğitimini Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde, yüksek lisans eğitimini ise Necmettin Erbakan Üniversitesi’nde tamamlamıştır. Yüksek lisans sürecinde, giyilebilir sensör teknolojileri kullanarak diz açısını ölçen ve bu verileri internet üzerinden takip edilebilir hale getiren bir sistem geliştirmiştir. Bu çalışmayla özellikle hasta takibinin uzaktan yapılabilmesi ve tedavi süreçlerinin iyileştirilmesi hedeflenmiştir.
Doktora derecesini Selçuk Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı’ndan alan Dr. HATAY, bu süreçte özellikle derin öğrenme temelli model geliştirme, medikal görüntü sınıflandırma ve yapay zekâ mimarilerinin optimizasyonu konularında yoğunlaşmıştır. “Medikal Görüntülerin Sınıflandırılmasında Kapsül Ağ Tabanlı Derin Öğrenme Mimarilerinin Geliştirilmesi” başlıklı doktora tezinde, özellikle az örnekli ve yüksek karmaşıklığa sahip medikal veri setlerinde daha doğru ve güvenilir sınıflandırma sağlayacak yeni model önerilerinde bulunmuştur. Bu tez çalışması, Selçuk Üniversitesi BAP (Bilimsel Araştırma Projeleri) programı tarafından desteklenmiştir.
Dr. HATAY'ın uzmanlık alanları arasında derin öğrenme, yapay zekâ, görüntü işleme, tıbbi görüntü analizi ve model optimizasyonu yer almakta olup, özellikle öğrenme algoritmalarının karar alma süreçlerini daha açıklanabilir ve güvenilir kılmaya yönelik çözümler üretmektedir.
Yurt içi ve yurt dışında yayımlanmış çok sayıda dergi ve konferans yayını bulunan Dr. HATAY, çeşitli ulusal projelerde araştırmacı olarak görev almıştır.
Derin öğrenme yöntemlerinin matematiksel temelleri ve analitik düşünme becerileriyle harmanlanmış öğretim yaklaşımı sayesinde, Dr. Sümeyra Büşra HATAY, öğrencilerine yalnızca güncel teknolojileri aktarmayı değil, aynı zamanda bu teknolojileri sorgulayan, analitik düşünebilen ve çözüm odaklı bireyler olarak yetişmelerine rehberlik etmeyi amaçlamaktadır.
Dr. Öğr. Üyesi Selda ATALAR
Öğretim Üyesi
Dr. Öğr. Üyesi Selda ATALAR, lisans eğitimini Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde tamamlamıştır. Aynı yıl, KTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı’nda yüksek lisans eğitimine başlamış ve “İşaret Dilinin Bilgisayarlı Yorumlanması” başlıklı teziyle yüksek lisans derecesini almıştır. Doktora eğitimini ise “İşaret Dili Karakterlerinin Karmaşık Değerli Sinir Ağları ile Tanınması” konulu teziyle tamamlamıştır. Yüksek lisans ve doktora çalışmaları süresince işaret dili tanıma ve yapay zeka uygulamaları alanlarında uzmanlaşmıştır. Akademik kariyerine 2007 yılında KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde araştırma görevlisi olarak başlamıştır. 2017–2025 yılları arasında KTÜ Of Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü’nde öğretim görevlisi olarak görev yapmıştır. 2025 bahar yarıyılından itibaren Trabzon Üniversitesi Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü’nde öğretim üyesi olarak çalışmaktadır. Araştırma alanları arasında yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay sinir ağları, örüntü tanıma, özellik çıkarımı ve algoritmalar yer almaktadır.
Arş. Gör. Oğuzhan Topal
Araştırma Görevlisi
Arş. Gör. Oğuzhan TOPAL, lisans eğitimini Karadeniz Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünde 2022 yılında tamamlamıştır. Aynı yıl, aynı bölümde yüksek lisans eğitimine başlamış olup, Karadeniz Teknik Üniversitesi’nde "Sembolik yaklaşımlarla matematiksel ifadelerin sadeleştirilmesi" üzerine yürüttüğü çalışmayla yüksek lisans tez sürecini tamamlamak üzeredir. Bu süreçte özellikle trigonometrik ifadelerin simgesel olarak sadeleştirilmesini sağlayan Java tabanlı bir araç geliştirmiştir. 2024 yılı Nisan ayından itibaren Trabzon Üniversitesi Yapay Zekâ Mühendisliği Bölümü'nde araştırma görevlisi olarak görev yapmaktadır. Araştırma ilgi alanları arasında derleyici tasarımı, makine öğrenmesi, derin öğrenme, büyük dil modelleri, olasılık ve istatistik yer almakta olup, özellikle yapay zekâ temelli sistemlerin kuramsal ve uygulamalı yönleri üzerine yoğunlaşmaktadır. Lisans düzeyinde verilen “Programlama ve Uygulamaları I-II” derslerinde laboratuvar destek görevini üstlenmiş; öğrencilere algoritmik düşünme, temel programlama ve uygulama geliştirme konularında katkı sağlamıştır. Genç bir akademisyen olarak hedefi, yapay zekâ ve bilgisayar bilimleri alanında özgün katkılar sunmak ve bu süreçte edindiği bilgi ve deneyimleri öğrencilerle paylaşarak onları donanımlı, analitik düşünebilen ve yeniliklere açık mühendisler olarak yetiştirmektir.
Bölüm ve Üniversiteyi Yakından Tanıyın
Yapay Zekâ Alanında Seni Bekleyen Kariyer Alanları
Yapay zekâ sektörü; yazılım mühendisliğinden etik danışmanlığa, veri analizinden robotik sistemlere kadar birçok disiplini bir araya getirerek farklı uzmanlık alanları sunmaktadır.
Makine Öğrenmesi ve Model Geliştirme
Yapay zekânın kalbinde yer alan bu uzmanlar, veriden öğrenen modeller geliştirerek karar alma süreçlerini otomatikleştirir.
- Model eğitimi ve validasyonu
- Derin sinir ağı tasarımı (CNN, RNN, Transformer)
- Problem odaklı algoritma geliştirme
Veri Bilimi ve Analitiği
Veriyi toplayan, analiz eden ve içgörüye dönüştüren uzmanlar; yapay zekâ çözümlerinin temelini oluşturur.
- Büyük veri analizi ve veri temizleme
- Öngörüsel modelleme ve görselleştirme
- Veri hattı (data pipeline) ve iş akışı yönetimi
Doğal Dil İşleme (NLP)
Metin ve konuşma verilerinden anlam çıkaran bu uzmanlık alanı; sohbet botlarından otomatik çeviri sistemlerine kadar birçok çözüm üretir.
- Dil modeli eğitimi (BERT, GPT vb.)
- Anlam çıkarımı ve duygu analizi
- Chatbot ve metin tabanlı etkileşim sistemleri geliştirme
Görüntü İşleme ve Bilgisayarla Görü
Görüntü ve video verilerinden bilgi çıkaran uzmanlar; akıllı kameralar, medikal tanı sistemleri ve otonom araçlarda görev alırlar.
- Nesne tanıma ve segmentasyon
- Görsel veri ile sınıflandırma
- Gömülü sistemler ve sensör entegrasyonu
Yapay Zekâ Etiği ve Güvenilir Sistemler
Güvenli, adil ve hesap verebilir sistemlerin geliştirilmesi için etik, hukuki ve toplumsal boyutlarda çalışan uzmanlardır.
- Algoritmik önyargı analizi
- Açıklanabilir yapay zekâ (XAI)
- Regülasyonlara uyum ve sorumlu tasarım
Ürün ve Proje Yönetimi
Yapay zekâ projelerinin fikirden ürüne dönüşmesini sağlayan bu uzmanlar, teknik ekiplerle iş birliği içinde süreci yönetir.
- Ürün planlaması ve teknik yol haritası
- Ekip koordinasyonu ve kaynak yönetimi
- Müşteri odaklı yapay zekâ çözümleri geliştirme
Geleceğin Yapay Zekâ Mühendisi Ol!
Yapay zekâ, yalnızca bugünün değil, geleceğin de en stratejik alanlarından biri olarak her geçen gün daha fazla kariyer fırsatı sunuyor. Hangi alanda uzmanlaşacağını belirlemek için yapay zekâ dünyasının sunduğu farklı disiplinleri tanımak ve anlamak büyük önem taşıyor. Mezunlarımız; makine öğrenmesinden görüntü işlemeye, doğal dil işleme teknolojilerinden yapay zekâ etiğine kadar birçok alanda yetkinlik kazanarak, hem akademide hem de sektörde aranan profesyoneller arasında yerlerini alıyorlar.
Daha Fazlası İçin
Yapay zekâ alanındaki kariyer fırsatları, düşündüğünüzden çok daha geniş ve dinamik bir yapıya sahip. Hangi rolün size en uygun olduğunu keşfetmek için Trabzon Üniversitesi Yapay Zekâ Mühendisliği Bölümü’nün hazırladığı kapsamlı rehbere mutlaka göz atın:
