TED Üniversitesi Yüksek Lisans Öğrencisi Bora Başaran’dan Yapay Zekâ ve Derin Öğrenme Alanında Dikkat Çeken Sunumlar
TED Üniversitesi Yüksek Lisans Öğrencisi Bora Başaran’dan Yapay Zekâ ve Derin Öğrenme Alanında Dikkat Çeken Sunumlar
5-6 Şubat 2026 tarihlerinde “Dijital Dönüşüm Sonrası: Dijital Egemenlik ve Sürdürülebilirlik” ana temasıyla Ankara Meyra Palace Hotel’de düzenlenen TBD 42. Ulusal Bilişim Kurultayı, akademi ve sektör temsilcilerini bir araya getirerek yapay zekâ ve dijital dönüşüm alanındaki güncel çalışmalara ev sahipliği yaptı. Etkinlik kapsamında gerçekleştirdiğimiz röportajda, TED Üniversitesi Yüksek Lisans Öğrencisi Bora Başaran, kurultayda sunduğu iki önemli çalışmayı anlattı.
Tez öğrencisi olduğunu belirten Bora Başaran, kurultayda derin öğrenme ve yapay zekâ alanında iki ayrı sunum gerçekleştirdiklerini ifade etti. Başaran, konferans ortamının akademisyenler, sektör temsilcileri ve öğrencileri bir araya getirmesi bakımından oldukça kıymetli olduğunu vurguladı.
Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki ilişkiye de değinen Başaran, makine öğrenmesinin yapay zekânın alt dallarından biri olduğunu, derin öğrenmenin ise makine öğrenmesinin daha özel bir alanını oluşturduğunu söyledi. Bu sistemlerin, otomatik karar verme becerilerini geliştirerek süreçlerin daha hızlı ve verimli şekilde yürütülmesini sağladığını ifade etti.
Başaran’ın ilk çalışması, dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunun derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması üzerineydi. Bu çalışmada altı farklı yapay zekâ yönteminin kullanıldığını belirten Başaran, literatürde daha önce yer almayan bir hibrit model geliştirdiklerini söyledi. Swin Transformer V2, ConvNeXt V2 ve QuadNet gibi modelleri içeren bu çalışma ile yüksek performans elde ettiklerini aktaran Başaran, bu araştırmada emeği geçen Deniz Polat ve Prof. Dr. Gökçen Nurur Yılmaz’a teşekkür etti.
İkinci çalışmada ise hisse senedi fiyat tahmini üzerine yoğunlaştıklarını belirten Başaran, dört farklı hisse senedi üzerinde derin öğrenme yöntemleriyle analiz gerçekleştirdiklerini ifade etti. Bu kapsamda LSTM, QNN, ENN ve CNN modelleri kullanılarak çeşitli tahminleme süreçleri yürütüldüğünü anlatan Başaran, özellikle hibrit modellerin literatüre katkı sunması açısından önemli olduğunu söyledi.
Kullandıkları Hibrid 2 modelinin literatürde ilk kez kendi çalışmalarında yer aldığını belirten Başaran, bunun hem Türkiye’de hem de dünyada dikkat çekici bir yenilik olabileceğini dile getirdi. Çalışmalarında yüksek performans elde etmeye odaklandıklarını ifade eden Başaran, ilerleyen süreçte bu modelleri daha da geliştirerek daha güçlü sonuçlar elde etmeyi hedeflediklerini söyledi.
Kurultayın genel yapısına ilişkin değerlendirmelerde de bulunan Başaran, organizasyonun oldukça düzenli geçtiğini, tüm programın saatlerine uygun şekilde ilerlediğini ve akademi ile sektörün başarılı biçimde bir araya getirildiğini belirtti. Lisans, yüksek lisans öğrencileri ve akademisyenlerin aynı çatı altında sunum yapabilmesinin etkinliği daha da değerli hale getirdiğini ifade etti.
TBD 42. Ulusal Bilişim Kurultayı, yapay zekâ ve derin öğrenme alanında geliştirilen yenilikçi çalışmaları görünür kılarken, Bora Başaran’ın sunduğu araştırmalar da genç akademisyenlerin teknoloji üretimindeki katkısını bir kez daha ortaya koydu.
About The Author
