Hakkımda

Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Aktüerya Bilimleri Bölümünde doktor öğretim üyesi olarak görev yapıyorum. İstatistik alanındaki doktora eğitimimden gelen analitik altyapımı yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle birleştirerek veri odaklı problemlere yönelik araştırmalar yürütüyorum.

Akademik çalışmalarımın merkezinde yalnızca tahmin üreten modeller geliştirmek değil, bu modellerin ne kadar güvenilir olduğunu, hangi koşullarda başarısız olabileceğini ve ürettikleri sonuçlara ne ölçüde güvenilebileceğini anlamak yer alıyor.

Araştırma ve akademik çalışmalarım

Araştırmalarım yapay zekâ ve makine öğrenmesinin farklı uygulama alanlarını kapsıyor. Özellikle güvenilir yapay zekâ (Trustworthy AI), model güvenilirliği, belirsizlik ölçümü, konformal tahmin ve hata tespiti üzerine çalışıyorum.

Tıbbi yapay zekâ ve biyomedikal görüntü analizi kapsamında derin öğrenme tabanlı sınıflandırma ve segmentasyon modellerini; güvenilirlik, veri farklılıkları, başarısızlık analizi ve model güvenliği perspektiflerinden inceliyorum. Bunun yanında çok modlu öğrenme, büyük dil modelleri, bilgi getirim destekli üretim sistemleri (RAG), makine unlearning ve endüstriyel anomali tespiti gibi alanlarda da araştırmalar yürütüyorum.

Çalışmalarımda deneysel değerlendirme, istatistiksel analiz, karşılaştırmalı yöntemler ve yeniden üretilebilir araştırma süreçlerine önem veriyorum. Temel amacım, yalnızca yüksek performans gösteren değil, sınırları ve güvenilirlik koşulları da bilimsel olarak değerlendirilebilen yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmak.

Eğitim ve teknoloji

Araştırmalarımın yanı sıra programlama, veri bilimi, veri madenciliği, blokzincir teknolojileri ve finansal teknolojiler alanlarında dersler veriyorum.

Eğitim yaklaşımımda teorik bilgiyi uygulamayla birleştirmeyi önemsiyorum. Öğrencilerin yalnızca hazır araçları kullanmalarını değil; veriyi elde etme ve işleme, uygun yöntemleri seçme, yazılım geliştirme, deney sonuçlarını değerlendirme ve bulgularını bilimsel bir çerçevede sunma becerileri kazanmalarını hedefliyorum.

Python, makine öğrenmesi ve veri analizi gibi araçları gerçek veri kümeleri ve somut problemler üzerinden ele alarak öğrencilerin araştırma ve proje geliştirme yetkinliklerini destekliyorum.

Akademik yaklaşımım

Bilimsel ilerlemenin yalnızca yeni yöntemler önermekle değil, bu yöntemleri eleştirel biçimde sınamak ve sonuçlarını şeffaf bir şekilde değerlendirmekle mümkün olduğuna inanıyorum.

Bu doğrultuda araştırmalarımda performans kadar güvenilirliğe, ortalama başarı kadar başarısızlık koşullarına ve model sonuçları kadar bu sonuçların hangi sınırlar içinde yorumlanabileceğine de odaklanıyorum.

Bu web sitesi üzerinden akademik yayınlarıma, araştırma alanlarıma, ders izlencelerine, haftalık ders programıma ve güncel duyurularıma ulaşabilirsiniz.