Geri Dön

Yapay zeka yöntemlerinin bilgisayar mühendisliğiuygulamalarında başarılara etkileri

Effects of artificial intelligence methods on success in computer engineering applications

PDF İndir

  1. Tez No: 972066
  2. Yazar: ÖZMEN KARACAOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU
  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: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay zeka, son yıllarda bilgisayar mühendisliği uygulamalarında önemli bir dönüşüm yaratmış ve mühendislik süreçlerinin etkinliğini artırmıştır. Yapay zeka, makinelerin insan zekasını taklit etmesine olanak tanırken, veri analizi, yazılım geliştirme, otomasyon ve makine öğrenimi gibi mühendislik alanlarında önemli ilerlemeler sağlamaktadır. Yapay Zeka teknolojilerinin bu süreçlerde nasıl kullanıldığı ve mühendislik projelerinin başarısını nasıl etkilediği, günümüz mühendislik uygulamalarının verimliliği açısından kritik bir konudur. Bu çalışmanın amacı, yapay zeka yöntemlerinin bilgisayar mühendisliği uygulamalarındaki başarılar üzerindeki etkilerini detaylı bir şekilde incelemektir. Özellikle yazılım geliştirme, veri analizi, makine öğrenimi ve otomasyon gibi mühendislik disiplinlerinde Yapay zekanın kullanımını ve bu kullanımın mühendislik süreçlerine katkılarını araştırmayı hedeflemektedir. Bu çalışma, Yapay zekanın mühendislik projelerindeki etkinliğini belirleyerek, gelecekteki mühendislik uygulamalarında Yapay zeka teknolojilerinin nasıl daha verimli bir şekilde kullanılabileceğine dair öneriler sunmaktadır. Yapay zeka, mühendislik süreçlerinde hız, doğruluk ve verimlilik açısından önemli avantajlar sunmaktadır. Bu araştırma, Yapay zekanın mühendislik problemlerini çözme yeteneğini ve mühendislik projelerinde süreçlerin optimize edilmesindeki rolünü vurgulamaktadır. Yapay zeka teknolojilerinin mühendislik alanında sağladığı bu faydalar, mühendislik projelerinin daha etkili ve hızlı bir şekilde tamamlanmasına olanak tanımaktadır. Bu çalışma, Yapay zekanın mühendislik alanındaki potansiyelini daha iyi anlamamıza ve bu teknolojilerin gelecekteki mühendislik projelerinde nasıl kullanılması gerektiği konusunda fikir sahibi olmamıza yardımcı olacaktır. Araştırmanın metodolojik çerçevesi, incelenen konunun derinlemesine anlaşılmasını sağlamak amacıyla çok yönlü bir yaklaşım benimsemiştir. Bu kapsamlı metodoloji hem teorik bir temel oluşturmayı hem de Yapay Zeka (YZ) uygulamalarının gerçek dünya mühendislik projelerindeki pratik etkilerini ampirik olarak değerlendirmeyi hedeflemiştir. Bu çerçevede kullanılan temel yöntemlerden biri, titizlikle yürütülen literatür taraması olmuştur. Bu tarama, sadece yüzeysel bir bilgi edinme çabası olmaktan öte, Yapay Zekanın bilgisayar mühendisliği alanındaki çeşitli uygulamalarını ve bu uygulamalar üzerine yapılmış bilimsel araştırmaları, akademik makaleleri, konferans bildirilerini, teknik raporları ve patentleri sistematik bir şekilde incelemeyi amaçlamıştır. Bu süreçte, makine öğrenimi algoritmalarının yazılım geliştirme süreçlerindeki rolünden, sinir ağlarının donanım tasarımı ve optimizasyonundaki kullanımına; uzman sistemlerin ağ yönetimi ve siber güvenlikteki yerinden, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşünün insan-bilgisayar etkileşimi ve robotikteki yenilikçi uygulamalarına kadar geniş bir yelpazede bilgi toplanmıştır. Literatür taraması sayesinde, Yapay Zeka teknolojilerinin bilgisayar mühendisliği disiplinlerindeki mevcut durumu, ortaya çıkan eğilimler, karşılaşılan zorluklar ve gelecekteki potansiyel gelişim alanları hakkında kapsamlı bir teorik altyapı oluşturulmuştur. Bu sayede, araştırmanın ampirik bulgularının yorumlanması için sağlam bir bağlam sağlanmıştır. Literatür taramasından elde edilen teorik bilgileri tamamlamak üzere, araştırmada derinlemesine bir vaka analizi yöntemi de kullanılmıştır. Bu nitel araştırma yaklaşımı, Yapay Zeka uygulamalarının somut, gerçek dünya mühendislik projelerinde nasıl uygulandığını, performans gösterdiğini ve ne tür sonuçlar doğurduğunu detaylı bir şekilde anlamak için stratejik olarak seçilmiştir. Vaka analizleri için seçilen projeler, Yapay Zeka teknolojilerinin farklı mühendislik disiplinlerindeki çeşitliliğini ve karmaşıklığını yansıtacak şekilde özenle belirlenmiştir. Her bir vaka özelinde, Yapay Zeka uygulamalarının başarısı ve etkileri çok boyutlu bir perspektiften incelenmiştir. Bu inceleme, verimlilik artışları, maliyet düşüşleri, karar alma süreçlerindeki iyileşmeler, sistem performansındaki artışlar ve genel olarak Yapay Zeka'nın sağladığı katma değer gibi nicel ve nitel göstergeleri kapsamıştır. Ayrıca, projelerin uygulama aşamasında karşılaşılan teknik ve operasyonel zorluklar, etik hususlar ve Yapay Zeka çözümlerinin mühendislik ekosistemine entegrasyonu da detaylıca analiz edilmiştir. Bu kapsamlı incelemeyi desteklemek amacıyla, her vaka analizinde çeşitli veri toplama teknikleri kullanılmıştır. Bu teknikler arasında, proje yöneticileri, mühendisler ve son kullanıcılarla yapılan yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış mülakatlar; proje dokümantasyonları, teknik şartnameler ve performans kayıtlarının detaylı analizi; ve mümkün olduğunca doğrudan gözlemler yer almıştır. Toplanan veriler ışığında, hem vaka içi (örneğin, Yapay Zeka entegrasyonu öncesi ve sonrası durumların karşılaştırılması) hem de vakalar arası karşılaştırmalar yapılmıştır. Bu karşılaştırmalı analiz, farklı mühendislik bağlamlarında Yapay Zeka'nın benimsenme oranları, etkililik düzeyleri ve karşılaşılan ortak zorluklar ile en iyi uygulamalar hakkında önemli örüntülerin ve farklılıkların ortaya çıkarılmasını sağlamıştır. Sonuç olarak, geniş kapsamlı literatür taraması ve titiz vaka analizi yöntemlerinin birleşimi sayesinde, araştırmada Yapay zekanın gerçek dünya mühendislik projelerinde nasıl sonuçlar doğurduğu hakkında somut veriler elde edilmiştir. Bu ampirik bulgular, Yapay Zeka teknolojilerinin pratik uygulamaları, faydaları ve sınırlamaları hakkında değerli iç görüler sunarak, teorik bilgi ile pratik uygulama arasındaki boşluğu doldurmuş ve alanın gelecekteki araştırma ve geliştirme faaliyetleri için sağlam bir kanıt tabanı oluşturmuştur. Araştırma bulguları, yapay zekanın bilgisayar mühendisliği uygulamalarındaki başarılarını net bir şekilde ortaya koymuştur. Yapay Zeka, özellikle veri analizi, yazılım geliştirme ve otomasyon süreçlerinde önemli iyileşmeler sağlamaktadır. Ayrıca, makine öğrenimi ve diğer Yapay zeka yöntemlerinin mühendislik projelerinde sağladığı hız, doğruluk ve verimlilik artışları, projelerin daha etkin bir şekilde yönetilmesine olanak tanımaktadır. Bu bulgular, Yapay zekanın mühendislik alanındaki potansiyelini ve gelecekteki mühendislik uygulamalarına katkı sağlama gücünü ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Artificial intelligence has brought significant transformation to computer engineering applications in recent years, enhancing the efficiency of engineering processes. Artificial Intelligence enables machines to mimic human intelligence while driving major advancements in engineering fields such as data analysis, software development, automation, and machine learning. Understanding how Artificial Intelligence technologies are utilized in these processes and how they impact the success of engineering projects is a critical aspect of modern engineering efficiency. The Artificial intelligence aim of this study is to examine in detail Artificial intelligence l the effects of Artificial intelligence methods on the success of computer engineering applications. Specifically, it Artificial intelligence aims to explore the use of Artificial Intelligence in engineering disciplines such as software development, data analysis, machine learning, and automation, as well as its contributions to engineering processes. By assessing the effectiveness of Artificial Intelligence in engineering projects, this study provides recommendations on how Artificial Intelligence technologies can be utilized more efficiently in future engineering applications. Artificial Intelligence offers significant advantages in terms of speed, accuracy, and efficiency in engineering processes. This research highlights Artificial Intelligence's ability to solve engineering problems and its role in optimizing processes in engineering projects. The benefits provided by Artificial Intelligence technologies in the field of engineering enable projects to be completed more effectively and rapidly. This study will help us Artificial intelligence n a deeper understanding of Artificial Intelligence 's potential in engineering and provide insights into how these technologies should be applied in future engineering projects. The methodological framework of the research adopted a multifaceted approach to ensure a deep understanding of the subject matter. This comprehensive methodology aimed to both establish a theoretical foundation and empirically evaluate the practical impacts of Artificial Intelligence (AI) applications in real-world engineering projects. One of the primary methods employed within this framework was a meticulously conducted literature review. This review was more than just an effort to gain superficial knowledge; it aimed to systematically examine various applications of Artificial Intelligence in the field of computer engineering and the scientific research, academic articles, conference proceedings, technical reports, and patents conducted on these applications. During this process, information was gathered across a wide spectrum, ranging from the role of machine learning algorithms in software development processes to the use of neural networks in hardware design and optimization; from the place of expert systems in network management and cybersecurity to the innovative applications of natural language processing and computer vision in human computer interaction and robotics. Through the literature review, a comprehensive theoretical infrastructure was established regarding the current state of AI technologies in computer engineering disciplines, emerging trends, encountered challenges, and potential future development areas. This provided a solid context for interpreting the empirical findings of the research. To complement the theoretical knowledge gained from the literature review, the research also utilized an in-depth case study method. This qualitative research approach was strategically chosen to understand in detail how AI applications are implemented, perform, and what kinds of results they yield in concrete, real-world engineering projects. The projects selected for case analyses were carefully determined to reflect the diversity and complexity of AI technologies across different engineering disciplines. For each specific case, the success and impacts of AI applications were examined from a multi-dimensional perspective. This examination encompassed quantitative and qualitative indicators such as efficiency gains, cost reductions, improvements in decision-making processes, increases in system performance, and the overall added value provided by AI. Furthermore, technical and operational challenges encountered during the project implementation phase, ethical considerations, and the integration of AI solutions into the engineering ecosystem were also analyzed in detail. To support this comprehensive examination, various data collection techniques were employed in each case analysis. These techniques included structured and semi-structured interviews with project managers, engineers, and end-users; detailed analysis of project documentation, technical specifications, and performance records; and direct observations whenever possible. In light of the collected data, both intra-case (e.g., comparing situations before and after AI integration) and inter-case comparisons were made. This comparative analysis enabled the identification of important patterns and differences regarding the adoption rates, effectiveness levels, common challenges, and best practices of AI in different engineering contexts. Consequently, through the combination of an extensive literature review and rigorous case study methods, the research obtained concrete data on how Artificial Intelligence yields results in real-world engineering projects. These empirical findings offered valuable insights into the practical applications, benefits, and limitations of AI technologies, bridging the gap between theoretical knowledge and practical application, and establishing a robust evidence base for future research and development activities in the field. The research findings clearly demonstrate the success of Artificial Intelligence in computer engineering applications. Artificial Intelligence has led to significant improvements, particularly in data analysis, software development, and automation processes. Furthermore, the increased speed, accuracy, and efficiency provided by machine learning and other Artificial Intelligence methods enable engineering projects to be managed more effectively. These findings highlight Artificial Intelligence's potential in engineering and its ability to contribute to future engineering applications.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    919555

    On sekiz yaş ve altı çocuklarda yapay zeka kullanılarak kemik yaşı tespitinin greulich-pyle ve tanner-whitehouse yöntemleriyle karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of bone age detection using artificial intelligence in children eighteen years and under with the greulich-pyle and tanner-whitehouse methods

    UMUT OKTAY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Adli TıpÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Adli Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESİN AKGÜL KALKAN

  2. Tez No

    847173

    Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  3. Tez No

    994203

    Zaman alanı performans kriterlerine dayalı yapay zekâ destekli pıd denetleyici parametre ayarı

    Ai-assisted pid controller parameter tuning based on time-domain performance criteria

    MUHAMMET ENSAR AÇIKMEŞE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN

  4. Tez No

    788630

    Dudak damak yarıklı hastalarda sefalometrik referans noktalarının hekim ve yapay zeka tarafından belirlendiği bilgisayar destekli sefalometrik analiz yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of computer aided cephalometric analysis methods in which cephalometric reference points are determined by physician and artificial intelligence in patients with cleft lip and palate

    HAZAL KARAGÖZ

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Diş HekimliğiHacettepe Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BENGİSU AKARSU GÜVEN

  5. Tez No

    185242

    Yapay zeka tekniklerinden genetik algoritma ve tabu arama yöntemlerinin eğitim kurumlarının haftalık ders programlarının hazırlanmasında kullanımı

    Using two artificial intelligence techniques, genetic algorithms & tabu search, in the preparation of weekly timetables in academic institutions

    AYLA GÜLCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU

Geri Dön