Bitirme Projesi Konuları:
Prof. Dr. Hilmi ÜNLÜ
Optoelektronik ve Nanoteknoloji Uygulamaları
Prof. Dr. Z. Hakan AKPOLAT
1. Manyetik askılama sisteminin modellenmesi ve kontrolü
2. Robot kolun modellenmesi ve kontrolü
3. DC motor analog/dijital hız ve konum kontrol deney setinin tasarımı ve gerçeklemesi
4. Öğrenci önerileri
Prof. Dr. Şehabeddin Taha İMECİ
Mikrodalga devre elemanları (Antenler, filtreler, kuplörler) tasarımı
Dr. Asiye KAYMAZ OZCANLI
1. Generative AI-Based Regional Power Outage Prediction Using U.S. Major Outage Data and Weather Parameters
2. Intelligent Classification of Large-Scale Power Outages Using AI and Historical Outage Data
3. Impact of Renewable Energy Integration on Power System Resilience: An LLM-Supported Scenario Analysis
4. LLM-Powered Decision Support System for Outage Risk Assessment and Energy System Resilience
5. Multi-Region Load Forecasting with PECAN Street Data Using Hybrid Deep Learning and LLM-Supported Feature Engineering
6. Anomaly Detection and Predictive Maintenance in Smart Homes Using LLMs and PECAN Street Load Data
7. Raspberry Pi Pico-Based Smart Building Energy Efficiency and Temperature Control System Enhanced by Generative AI
8. Global Applications and Future Perspectives of Zinc-Based Energy Storage Systems for Renewable Integration
Dr. Demet YÜKSEL DAL
1. Graph Neural Network (GNN) Tabanlı Yöntemlerle Nörolojik Hastalıkların Sınıflandırılması
Beyin görüntülerinden elde edilen ağ yapılarının GNN kullanılarak analiz edilmesi ve sınıflandırma performanslarının incelenmesi.
2. fMRI Verilerinde Dinamik Fonksiyonel Beyin Ağlarının Topolojik Analizi
Zaman serisi pencereleri üzerinden çıkarılan fonksiyonel bağlantıların topolojik metriklerle değerlendirilmesi ve hastalık ilişkilerinin araştırılması.
3. Görüntü İşleme Teknikleri ile Beyin Ağlarının Topolojik Özelliklerinin İncelenmesi
dMRI ve fMRI görüntülerinden çıkarılan bağlantı ağlarının istatistiksel/topolojik parametreler kullanılarak analiz edilmesi.
4. Beyin Görüntülerinden Ağ Tabanlı Yöntemlerle Nörolojik Hastalıkların Tanılanması
Yapısal ve fonksiyonel beyin verilerinden oluşturulan grafik modelleriyle nörolojik hastalık sınıflandırmasının yapılması.
5. Yapısal ve Fonksiyonel Beyin Ağlarının Entegrasyonu ile Birleşik Ağ Modellerinin Geliştirilmesi
dMRI ve fMRI Verilerinin Birleştirilmesiyle Birleşik Ağ Yaklaşımı Kullanılarak Tanı Amaçlı Ağ Modellerinin Oluşturulması
Dr. Mahmud Esad ARAR
- [ ] Teletıp ve hasta takibi
- [ ] Elektronik stetoskop
- [ ] Akciğer seslerinin sınıflandırma
- [ ] Konuşmacı tanıma