Geri Dön

Graf teorisinin yapay zekâ üzerine uygulamaları

Application of graph theory on artificial intelligence

  1. Tez No: 860619
  2. Yazar: KÜBRA NUR CANBAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL ÖZKAN KIZILIRMAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Novel deep learning based approaches for clutter removal and target detection in GPR

    Ynr'de kargaşa giderme ve hedef algılama için yeni derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar

    YAVUZ EMRE KAYACAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  2. Blok zincir ağlar üzerinde yasal olmayan para transferlerinin graf teorisi ve yapay zeka yöntemleri ile tespit edilmesi

    Detection of illegal money transfers on blockchain networks with graph theory and artificial intelligence methods

    EMİNE CENGİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT GÖK

  3. Polya'nın problem çözme adımlarına göre hazırlanmış yapay zeka tabanlı öğretim ortamının öğrencilerin problem çözme süreçlerine etkisi

    Artificial intelligence-based learning environments which preparing Polya's problem solving steps effect on students' problem solving processes

    ALİ KÜRŞAT ERÜMİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN KARAL

  4. Yapay zeka ile dolaşım algoritmalarının Türkiye haritasına uygulanması

    Application of circulation algorithms with artificial intelligence to the map of Turkey

    ZEHRANUR YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikGazi Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞERİFE BÜYÜKKÖSE

  5. Sombor indeksi ve enerisi

    Sombor index and Sombor energy

    KÜBRA ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikHakkari Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLİSTAN KAYA GÖK