Topluluk Amacı

Bozok Üniversitesi Yapay Zeka Topluluğu'nun hedef ve amaçları, genellikle üniversite öğrencilerini yapay zeka (YZ) alanında bilinçlendirmek, eğitimlerini desteklemek ve bu alanda yenilikçi projeler geliştirmelerini teşvik etmek üzerine odaklanmaktadır. Ancak, tam olarak Bozok Üniversitesi'ne ait resmi bir açıklama veya kaynak olmadan genel olarak üniversitelerdeki yapay zeka topluluklarının hedef ve amaçlarını şu şekilde özetleyebiliriz: 1. Yapay Zeka Eğitimi ve Bilinçlendirme Öğrencilere yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi konularda teorik ve pratik eğitim sağlamak. Yapay zeka teknolojilerinin toplumsal ve ekonomik etkilerini anlatmak ve bu alandaki farkındalığı artırmak. 2. Projeler ve Uygulamalar Geliştirmek Öğrencileri, YZ ile ilgili projelerde aktif olarak yer alarak gerçek dünya problemleri üzerinde çalışmaya teşvik etmek. Yapay zeka uygulamaları geliştirmek için hackathonlar ve yarışmalar düzenlemek. 3. İşbirlikleri ve İleri Düzey Eğitim Sektör profesyonelleri ile işbirlikleri kurarak, öğrencilerin endüstri ile tanışmalarını sağlamak. Seminerler, konferanslar, atölye çalışmaları ve panel gibi etkinlikler düzenleyerek bilgi alışverişini desteklemek. 4. Yapay Zeka Araştırmalarını Desteklemek Akademik çalışmalar yaparak yapay zeka alanında araştırmalar ve yenilikçi fikirler geliştirmek. Öğrencilerin araştırma projelerinde yer almalarını ve akademik yazılar üretmelerini teşvik etmek. 5. Yapay Zeka Topluluğunu Geliştirmek YZ alanına ilgi duyan öğrencilere bir araya gelme ve işbirliği yapma fırsatı sunmak. Topluluk üyeleri arasında bilgi paylaşımını teşvik etmek ve ilgi alanlarına göre bir ağ kurmak. Bu hedefler, Bozok Üniversitesi Yapay Zeka Topluluğu'nun genel amaçlarıdır.

Topluluk Çalışma Alanları

Bozok Üniversitesi Yapay Zeka Topluluğu'nun çalışma alanları, genellikle yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi teknolojilerinin farklı uygulama ve teorik yönlerini kapsar. Yapay Zeka Uygulamaları Görüntü işleme (Computer Vision): Görsel verilerin analizi ve yorumlanması, nesne tanıma, yüz tanıma gibi uygulamalara odaklanılır. Veri Bilimi ve Veri Analizi Büyük veri (Big Data): Veri madenciliği, veriyi analiz etme, veriyi anlamlandırma ve modelleme üzerine çalışmalar. Veri görselleştirme: Veri setlerini görsel yollarla analiz etme ve sonuçları anlamayı kolaylaştıran grafikler oluşturma. Robotik ve Otomasyon Yapay Zeka ve Sağlık :Yapay zeka kullanarak hastalık teşhisini iyileştirme, tedavi öneri sistemleri geliştirme. Eğitim ve Seminerler

Başkan

İbrahim TULUMCU -

Danışman

Dr. Öğr. Üyesi Gökalp ÇINARER - gokalp.cinarer@yobu.edu.tr