Geri Dön

Yapay zeka destekli öğrenci kulüpleri chatbot uygulaması

Artificial intelligence supported student clubs chatbot application

  1. Tez No: 841014
  2. Yazar: SEFA ALTUNYURT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSA AVCI, DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KOCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde teknolojinin gelişimi ile birlikte yapay zekanında derin öğrenme konusunda önemli ölçüde geliştiği görülmektedir. Derin öğrenme alanının bu kadar gelişmiş olması, beraberinde“Diyalog Bazlı Yapay Zeka (Conversational AI)”alanının ortaya çıkmasına ve gelişmesine öncülük etmiştir. İnsanlar için mesajlaşmanın ve zamanın oldukça önemli olduğu bu dönemde, diyalog bazlı yapay zeka teknolojisinden faydalanarak ortaya Chatbot'lar çıkmıştır. Chatbot, kullanıcıların karşılarında bir insan varmış gibi iletişim kurabildikleri, bilgi edinebildikleri, aynı zamanda birçok işlem yapabildikleri sohbet robotlarıdır. Bu tez çalışmasında üniversite öğrencilerinin eğitimlerinin yanında sosyal, kültürel ve sportif alanlarda da kendi gelişimlerine katkıda bulunabilmeleri için kurulmuş olan öğrenci toplulukları hakkında daha hızlı bilgi edinebilmeleri için bir Chatbot yapılması hedeflenmektedir. Bu tez çalışması ile birlikte öğrencilerin bu eksikliklerinin giderilmesi ve hızlı bir şekilde yönlendirilmeleri hedeflenmiştir. Ayrıca, bölümlerden bağımsız olarak yüz farklı öğrenci ile birebir görüşülerek en sık sorulan soruları ve öğrencilerin akıllarına ilk gelen sorular veri olarak toplanmıştır. Tezin uygulama geliştirme aşamasında Python programlama dili kullanılmıştır. Öğrencilerden alınan veriler uygulamanın veri kümesini oluşturmuştur. Makine öğrenmesi kütüphanesi olan Torch'un Pytorch kütüphanesini kullanılmıştır. Uygulama IntelijIDEA ürünü olan PyCharm ortamında kodlanmıştır ve NeuralNet algoritması kullanılmştır. NeuralNet algoritması kullanılırken SVM algoritmasının sonuçları da eklenmiştir. NeuralNet algoritmasının daha başarılı sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Algoritma kullanılırken veri kümesinin % 20'si test sınıfı ve % 80 'i eğitim sınıfı olarak ayrılmıştır. Epoch değeri 1000, batchSize 8, learningRate 0,001, hiddenSize 8 olarak verilmiştir. Bu değerler verildikten sonra kullanılan algoritma en iyi sonuçları üretmiştir. Test başarı oranımız %84.2 olarak gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

With the development of technology today, it is seen that artificial intelligence has also significantly improved in the field of deep learning. The fact that the field of deep learning is so advanced has led to the emergence and development of the field of“Conversational AI”. In this period when messaging and time are very important for people, Chatbots have emerged by benefiting from dialog-based artificial intelligence technology. Chatbots are chat robots that users can communicate as if there is a human in front of them, get information, and also do many transactions. In this thesis study, it is aimed to make a Chatbot for university students to get faster information about student communities established for them to contribute to their own development in social, cultural and sports fields besides their education. With this thesis study, it is aimed to eliminate these deficiencies of the students and to direct them quickly. In addition, regardless of the departments, one-on-one interviews were conducted with a hundred different students and the most frequently asked questions and the first questions that come to the students' minds were collected as data. Python programming language was used in the application development phase of the thesis. The data obtained from the students constituted the data set of the application. The Pytorch library of the machine learning library Torch was used. The application was coded in the PyCharm environment, which is a product of IntelijIDEA, and the NeuralNet algorithm was used. While using the NeuralNet algorithm, the results of the SVM algorithm were also added. It was observed that the NeuralNet algorithm produced more successful results. When using the algorithm, 20% of the data set was separated as the test class and 80% as the training class. The epoch value is 1000, batchSize 8, learningRate 0.001, hiddenSize 8 were given. After giving these values, the algorithm used produced the best results. Our test success rate was observed as 84.2%.

Benzer Tezler

  1. Çoklu zeka kuramına göre ortaokulda ideal sosyal kulüp seçiminde çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanılması

    Using multi-criteria decision making methods in selecting the ideal social club in secondary school according to multiple intelligence theory

    BUKET ÇETİNER LEYLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EBRU YILMAZ İNCE

  2. Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde yapay zekâ destekli metinlerin somut olmayan kültürel miras unsurlarını öğretmedeki yeterliği

    The effectiveness of ai-supported texts in teaching intangible cultural heritage elements in teaching Turkish as a foreign language

    İLKNUR ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH KANA

  3. The effects of AI-based emotional support on anxiety and motivation among EFL learners

    Yapay zekâ tabanlı duygusal desteğin yabancı dil öğrencilerinin motivasyon ve kaygı düzeyleri üzerindeki etkileri

    BEYZAGÜL ERAYDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAMİ AYDIN

  4. Yapay zekâ destekli makine öğrenmesi algoritmaları ile eğitsel veri madenciliği alanında öğrenci akademik performanslarının tahmin edilmesi

    Predicting student academic performance in the field of educational data mining with artificial intelligence supported machine learning algorithms

    FATİH BİNGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Gedik Üniversitesi

    Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTAÇ UĞUR YERDEN

  5. Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN MURAT KOÇTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM