Çekişmeli üretici ağlar destekli fikri ürünler için hibrit eser kavramı önerisi
Hybrid artifact concept proposal for intellectual products supported by generative adversarial networks
- Tez No: 804902
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAŞİM YURTTAKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zekâ (AI) teknolojileri ulaşım, sağlık, eğitim, sanat gibi birçok alanda kullanılırken ve hızla gelişmeye devam ederken, ortaya çıkan yapay zekâ çözümleri de farklı disiplinler ile temas etmektedir. Hukuk kurallarının teknolojik gelişmelerin hızına erişim sorunlarının yanı sıra, AI alanında kaydedilen gelişmelere ayak uydurabilecek bir hukuksal altyapının varlığı arayışı son yıllarda kendini hissettirmeye başlamıştır. Görsel ürünler ve sanat eserleri üretimi amacıyla AI alanında yaşanılan önemli gelişmeler, süreçlerin irdelenmesi gerekliliğini gözler önüne sermiştir. Bu tez çalışmasında derin öğrenme algoritmalarından derin evrişimli üretici çekişmeli ağlar kullanılarak oluşturulan dijital sanat eserlerinin teknik aşamaları fikir ve sanat eserleri hukuku kapsamında ele alınmış ve değerlendirilmiştir. Çalışmada Wiki-Art veri setinin bir alt kümesi olan 6989 adet soyut ve portre resmi kullanılmıştır. Sonuç olarak veri setindeki görüntü sayısının ve çıktıların özgünlüğünü etkilediği ve sonuçların veri setlerine bağımlı olarak üretildiği gözlemlenmiştir. Konvansiyonel sanat eserleri ve dijital eserlerin yaratım süreçleri karşılaştırmalı olarak irdelenmiştir. Bu araştırma sonucunda disiplinlerarası kabul görebilecek, hukuk ve teknolojiyi birleştirebilen“hibrit eser”olarak adlandırdığımız yeni bir kavram önerisinde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
As AI technologies continue to rapidly develop and be utilized in various fields like transportation, healthcare, education, and art, there has been a growing need for a legal framework that can keep up with the pace of technological advances and the resulting legal issues. Significant developments in AI for the purpose of creating visual products and art have highlighted the need to examine the processes involved. This thesis examines the technical stages of digital art created using deep convolutional generative adversarial networks, a deep learning algorithm, within the context of intellectual property law. A subset of 6,989 abstract and portrait images from the Wiki-Art dataset were used. The results showed that the number of images in the dataset and the originality of the outputs were affected, and the results were dependent on the datasets used. The creation process of conventional art and digital art were compared. As a result of the research, a new concept was proposed that could be accepted by interdisciplinary fields, which combines law and technology, called a“hybrid artifact”.
Benzer Tezler
- Artificially intelligent fashion designer and evaluator with generative adversarial networks
Çekişmeli üretici ağlar ile yapay zekalı moda tasarımcısı ve değerlendiricisi üretme
CANER KIVANÇ HEKİMOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SÜLEYMAN ÜNLÜTÜRK
- Yapay zeka destekli mimari tasarımın kuramsal çerçevesi üzerine inceleme ve konut tasarımı önerisi
A review on the theoretical framework of artificial intelligence aid architectural design and a proposal for housing design
MELİS DAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
- A prescriptive analytics approach towards critical ship machinery operations
Kritik gemi makine işlemlerine yönelik bir preskiriptif analitik yaklaşım
BARIŞ YİĞİN
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ÇELİK
- Derin öğrenme yöntemleri ile siber saldırıların tespıtı
Detecttion of cyber attacks using deep learning methods
ABDOLREZA GHAFFARLOU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP ERYİĞİT
- Mimari kesit aracıyla sentetik üretim: Oditoryum örneği
Synthetic generation with the architectural section tool: An example of auditorium
ŞEMSİ BARIŞ TERZİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
DR. ÖZGÜN BALABAN