Yapay Zeka Mühendisliği

Çeşitli kaynaklardan alınan görüntüler üzerinde işlemler yaparak görüntünün daha istenilir bir şekile dönüştürülmesi, görüntüden bilgi çıkarımına uygun hale getirilmesini amaçlayan araştırma alanıdır. Görüntü işleme sonucu elde edilecek yeni görüntü bilgisayarla görü, örüntü tanıma, gerçek zamanlı video gibi aşamalarda kullanılacak şekle getirilmektedir. Görüntü işlemenin başlıca uygulama alanları arasında görüntü iyileştirme, arka plan çıkarımı, görüntü sıkıştırma, hareket tespiti, görüntü ayrıştırma gibi çalışmalar bulunmaktadır.

Büyük miktarda veri arasından işe yarar verilerin tespiti, bilgi çıkarımı, veri analizi ve buna bağlı karar verme işlemi ile ilgilenen araştırma alanıdır. Belli başlı uygulama alanları arasında sosyal ağ analizi, büyük veri (big data) analizi, döküman içerik tespiti, metin madenciliği, biyoinformatik, meteorolojik veri analizi, coğrafi bilgi sistemleri, vb. sayılabilir.

Makinelerin insanlar gibi öğrenerek karar verebilmeleri üzerinde çalışan araştırma alanıdır. Üzerinde yoğunlaşılan teknikler arasında doğrusal sınıflandırıcılar, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, İstatistiksel Öğrenme Metotları, Destek Vektör Makineleri, Bulanık Uzman Sistemler gibi yaklaşımlar bulunmaktadır. Çok değişik uygulama alanları mevcuttur. Bunların bazıları arasında otonom arabalar, konuşma tanıma, protein dizileri, finansal risk analizi, çizelgeleme, sosyal ağlar, oyun oynama sayılabilir.

Sürekli artan biyolojik verinin saklanması ve analiz edilmesi için metotlar geliştirmeyi hedefleyen, biyoloji ve bilgisayar bilimi disiplinlerini bir araya getiren araştırma alanıdır. Üzerinde çalışılan temel konulardan bazıları, proteinlerin yapısı ve işlevlerinin tahmini, kanser araştırmaları, ilaç keşfi süreçlerinin iyileştirilmesi/hızlandırılması ve moleküllerin canlılardaki etkileşimlerini ortaya çıkarmaya çalışan sistem biyolojisi olarak sayılabilir. Biz de protein/gen etkileşimleri, moleküllerin sınıflandırılması, kanser sistem biyolojisi ve ilaçların diğer moleküllerle etkileşimleri üzerinde çalışmaktayız.

Türkçe, İngilizce gibi doğal diller ile oluşturulmuş sözlü veya yazılı verilerin analiz edilmesini, insanlar arası iletişimin ve insan-bilgisayar arası etkileşimin daha kolay hale getirilmesini amaçlayan araştırma alanıdır. Kelimelerin ve cümlelerin dilbiçimsel analizi, metinlerin anlamsal analizi, otomatik özetleme, yazım hatalarının düzeltilmesi, bir dilden başka dile otomatik çeviri doğal dil işleme alanının temel konularındandır. Dilbilimsel işlemlerin yanı sıra, metinlerin duygusal analizi, sosyal medyada nefret söylemi tespiti, insanlar ile iletişime geçen sohbet botları gibi birçok güncel konu ile ilgili de araştırma yapılmaktadır.

Bilgi erişim sistemleri bir önişlemden geçirilip herhangi bir düzene sokulmamış büyük miktarda ham verinin içinden kullanıcıların öğrenmek istedikleri konuya dair ilgili dokümanları hızlı bir şekilde dönüp kullanıcıların bilgi ihtiyacını karşılamayı amaçlayan sistemlerdir. En bilindik örneği Google gibi internet arama motorları olmakla birlikte, hukuk ve akademik makaleler gibi konu bazlı arama motorları, dokümanların tasnifi, sosyal medyada ilgisiz bilgilerin filtrelenmesi, sosyal ağlarda kullanıcı arama ve tavsiyesi, doğal diller arası arama, internette yayılan herhangi bir iddianın otomatik olarak doğruluğunun tespiti bu alanda çalışılan araştırma konularındandır. Metinsel veriler üzerinden arama işlemi yapıldığı için doğal dil işleme, sonuçların hızlı bir şekilde dönülmesi hedeflendiğinden  dağıtık ve paralel hesaplama gibi bilgisayar biliminin birçok farklı konuları ile ilgili bir alandır.

İnsanların gözleriyle gördükleri nesneleri tanıyabilmesi işlemini bilgisayarların da gerçekleştirebilmesi için uğraş veren araştırma alanıdır. Kameralardan alınan görüntüler üzerinde işlemler yapılarak, istenilen bilginin görüntüden çıkarılması bilgisayarla görü sayesinde gerçekleştirilmektedir. Bilgisayarla görünün belli başlı uygulama alanları arasında araç takibi, yüz tanıma, karakter tanıma, plaka tanıma, vb. konular yer almaktadır.

Disiplinler arası bir alan olan robotik, bilgisayar mühendisliği, elektrik ve elektronik mühendisliği ve makine mühendisliği alanlarından konular içerir. Robotik konusu, mobil robotlar (yerde, havada, suda, başka gezegenlerde bir yerden bir yere gidebilen) ve manipulator (robot kol) robotlar üzerine çalışmalar olmak üzere ikiye ayrılabilir. Robotların hareket şekilleri (rota planlama, hareket planlama), sensörlerden gelen bilginin işlenip anlamlı hale getirilmesi, elde edilen bilgiyi belirli bir amaca yönelik olarak kullanabilecekleri programların yazılması, farklı uygulama alanlarına göre robot gövde tasarımları, robotların insanlarla etkileşimi, robot takımların etkin şekilde çalışmalarını sağlayacak algoritmalar, vb. konularda araştırma ve uygulama alanları bulunmaktadır.

 
Finansal piyasalarda işlem yapılan hemen her an çok büyük miktarlarda veri ortaya çıkmakta olup, bu veriler hisse senedi fiyatlarının tahmini, enflasyon oranının anlık olarak belirlenmesi ve ekonomik büyümenin anlık olarak tahmin edilmesi gibi pekçok alanda yatırımcılar ve politika yapıcıları icin değerli bilgiler içermektedir.  Finansal piyasaların dinamik yapıları, ortaya çıkan verilerin çokluğu ve çeşitliliği ve ayrıca bu verilerin birbirleriyle çok yönlü ilişkiler oluşturarak etkileşmesi, finansal verilerin analiz ve tahmin edilmesinde öğrenerek karar verebilen yapay zeka sistemlerinin kullanılmasını gerektirmektedir. Evrimsel algoritmalar, yapay sinir ağları, destek vektör makineleri, karar ağaçları, karar destek sistemleri gibi çeşitli biçimlere sahip bu akıllı sistemler, finans alanında portföy eniyilemesinde, döviz ve hisse senedi piyasalarında temel ve teknik alım-satım kurallarının geliştirilmesinde, bilanço defteri kullanılarak iflas tahmininde, kredi derecelendirmelerinde, (bankalar için piyasa riski ve operasyonel risk analizi başta olmak üzere) finansal risk analizinde, finansal zaman serisi analizinde ve tahmin modelleri geliştirilmesinde, davranışsal finans ve blokzincir modellemelerinde, finansal duygu analizinde ve metin madenciliğinde ve ayrıca sosyal ağ analizi bağlantılı finansal karar destek sistemleri geliştirilmesinde kullanılmaktadır.