Graf teorisinin yapay zekâ üzerine uygulamaları
Application of graph theory on artificial intelligence
- Tez No: 860619
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL ÖZKAN KIZILIRMAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Graf teorisi ve yapay zekâ, son zamanlarda önemli gelişmeler gösteren birbiriyle yakından ilişkili iki alandır. Graf teorisi, karmaşık ağları temsil etmek ve analiz etmek için güçlü bir matematiksel çerçeve sunarken, yapay zekâ teknikleri verileri işleme, analiz etme ve iç görüler çıkarma konusunda devrim niteliğinde bir etki ortaya çıkarmıştır. Bu tez, graf teorisi ile yapay zekâ arasındaki ilişkiyi keşfeder ve bu iki alanın birbirini nasıl etkilediğini vurgular. Graf teorisinin; graflar, düğümler, kenarlar ve çeşitli graf algoritmaları gibi temel kavramlarına genel bir bakış sunar. Ayrıca graf teorisinin rolünü, makine öğrenmesi algoritmalarının, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme gibi alanlarda nasıl kullanıldığını açıklar. Bu iki alanın güçlü yönlerini birleştirerek araştırmacılar, karmaşık verileri analiz etmek ve anlamak için yeni teknikler geliştirebilir. Bu çalışma, graf teorisinin matematiksel temelleri ve Graf Konvolüsyon Ağları üzerine odaklanmaktadır. GCN modelinin olası bir İstanbul depremi senaryosunda kurtarma ekibi rotalarını oluşturmak için nasıl kullanıldığı, modelin performansı ve elde edilen sonuçlar açıklanmıştır.
Özet (Çeviri)
Graph theory and artificial intelligence are two closely related fields that have seen significant developments recently. While graph theory provides a powerful mathematical framework for representing and analyzing complex networks, artificial intelligence techniques have revolutionized the way we process, analyze, and extract insights from data. This thesis explores the relationship between graph theory and artificial intelligence and highlights how these two fields influence each other. Graph theory: It provides an overview of basic concepts such as graphs, nodes, edges, and various graph algorithms. It also explains the role of graph theory and how machine learning algorithms are used in fields such as natural language processing and computer vision. By combining the strengths of these two fields, researchers can develop new techniques for analyzing and understanding complex data. This study focuses on the mathematical foundations of graph theory and Graph Convolution Networks. How the GCN model is used to create rescue team routes in a possible Istanbul earthquake scenario, the performance of the model, and the results obtained are explained.
Benzer Tezler
- Yapay zeka ile dolaşım algoritmalarının Türkiye haritasına uygulanması
Application of circulation algorithms with artificial intelligence to the map of Turkey
ZEHRANUR YILMAZ
- Sombor indeksi ve enerisi
Sombor index and Sombor energy
KÜBRA ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MatematikHakkari ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLİSTAN KAYA GÖK
- A Graph theoretical approach to the dynmical binary associative memory design
İkili dinamik çağrışımlı bellek tasarımına graf temelli bir yaklaşım
MEHMET KEREM MÜEZZİNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Graf teorisinin bilgisayar bilimine uygulaması
The application to the computer science of the Graph theory
HÜLYA GÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
MatematikUludağ ÜniversitesiFen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ARISOY