Browsing by Author "Aburas, Abdurazzag Ali A"

Now showing 1 - 6 of 6

Beykoz Üniversitesi, Bilgisayar Bölümü İçin Öğrenci QR Kod Tabanlı Devam Sistemi
(2026) Shehu, Sani Sani; Aburas, Abdurazzag Ali A
Beykoz Universitesi, dersler için öğretim elemanlarının sınıf oluşturmasına ve yoklama almak amacıyla öğrencilerle şifre paylaşmasına olanak tanıyan, parola tabanlı bir sistem olan Eyoklama devam sistemini kullanmaktadır. Beykoz Üniversitesi'nde, QR kod tabanlı bir devam izleme sistemi, öğretim elemanlarının gerekli devam verilerini hızlı bir şekilde elde etmelerine ve ihtiyaç duyulan raporları mümkün olan en kısa sürede oluşturmalarına yardımcı olmaktadır. Mevcut devam sistemi, QR kod tabanlı sisteme kıyasla daha az kullanıcı dostudur ve uygulanması için önemli ölçüde manuel iş gücü gerektirmektedir. Otomatik bir sistem ile yoklama alma sürecinin verimliliği artırılabilir ve insan emeği azaltılabilir. Bu sayede öğretim elemanları, devam kayıtlarına harcadıkları zamanı azaltarak akademik konulara daha fazla odaklanabilecektir. Proje, kullanılabilirliğin ürün başarısında kritik bir faktör olduğu kullanıcı merkezli bir yazılım geliştirme yaklaşımıyla geliştirilmiştir. Çalışmanın kapsamı, Beykoz Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü ile sınırlandırılmıştır. Projenin hedeflerine ulaşmak için çeşitli araçlar ve yöntemler kullanılmıştır. Sistem geliştirme sürecinde PHP, SQL, Python ve bir makine öğrenmesi kütüphanesi gibi teknolojilerden yararlanılmıştır. İnceleme, öğretmenler, yöneticiler ve politika yapıcılar tarafından kullanılan panellere tahmine dayalı zekânın entegrasyonu için en iyi uygulamalara dair önemli içgörüler sunmaktadır. Bu yaklaşım; erken uyarı mekanizmalarının geliştirilmesini, kişiselleştirilmiş öğrenme planlarının oluşturulmasını ve hedefe yönelik telafi programlarının uygulanmasını kolaylaştırmaktadır. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi destekli tahminleme yöntemlerinin eğitimde karar alma süreçlerini geliştirme, eşit öğrenme çıktıları sağlama ve farklı öğrenme ortamlarında proaktif akademik destek sistemleri oluşturma açısından dönüştürücü bir potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Anahtar Kelimeler: QR kod, Devam, öğretim elemanları, Makine Öğrenmesi, XGBoost Modeli
Derin Öğrenmeyi Kullanarak Yapay Zeka Destekli Tarım Ürünlerinde Hastalık Tespiti
(2026) Umer, Azzam; Aburas, Abdurazzag Ali A
Bitki hastalıkları, mahsul verimini ve kalitesini düşürerek çiftlik gelirlerini ve gıda güvenliğini tehdit eder. Bu tez, 14 farklı mahsul türünü kapsayan 38 hastalık ve sağlıklı kategoriye yaprak fotoğraflarını sınıflandıran yapay zeka destekli bir mahsul hastalığı tespit sistemi geliştirmektedir. Çalışma, Kaggle'da dağıtılan ve yaygın olarak kullanılan PlantVillage tabanlı bir kıyaslama veri setini kullanmakta ve verimli, uygulanabilir çıkarım için MobileNetV2 evrişimsel sinir ağı ile transfer öğrenmesini uygulamaktadır. Genelleme yeteneğini geliştirmek için muhafazakar veri artırma ile birlikte iki aşamalı bir eğitim stratejisi (özellik çıkarımı ve ardından kısmi ince ayar) benimsenmiştir. Eğitilmiş model, çevrimdışı çıkarım yapan ve güven puanlarıyla sıralı tahminler döndüren bir masaüstü karar destek uygulamasına entegre edilmiştir. Tez, toplam performansı raporlamanın ötesinde, ayrıntılı hata analizi sunmakta, veri seti yanlılığı ve alan kayması risklerini tartışmakta ve sistemin ne zaman bir teşhis, ne zaman da 'belirsiz' bir sonuç döndürmesi gerektiğine dair pratik karar kuralları önermektedir. Ortaya çıkan çalışma, uçtan uca, tekrarlanabilir bir süreç ve saha verisi toplama, güven kalibrasyonu ve açık küme tanıma mekanizmaları yoluyla genişletilebilen, dağıtıma yönelik bir temel sunmaktadır. Anahtar kelimeler: bitki hastalığı tespiti, derin öğrenme, MobileNetV2, transfer öğrenme, PlantVillage, karar destek.
IoT Cihazlarında Yüz Tanıma Güvenliğinin Artırılması için Görüntü İşleme Tekniklerinin Entegrasyonu
(2025) Mustafa, Duha; Aburas, Abdurazzag Ali A
IoT tabanlı sistemlerde erişim kontrolü çoğunlukla yüz tanımaya bağlıdır, ancak yine de birçok sorunla karşı karşıyadır. Yüz tanıma hataları, yüz özelliği değişiklikleri ve sahtecilik girişimleri gibi güvenlik sorunları gibi sorunlar. Bu çalışmadaki temel odak, derinlik analizi, canlılık tespiti ve yinelenen kimlik doğrulama güncellemeleri gibi gelişmiş görüntü işleme tekniklerini yöneterek sistemin güvenliğini ve güvenilirliğini iyileştirmekti Sistemi sahte erişime daha fazla kısıtlamak ve kritik durumları yönetmede optimize etmek için, yalnızca bazı teknik güncellemeler değil, aynı zamanda önemli bir rol oynayan bu eklemeler yapıldı. Ayrıca, anormallik tespiti ve özellik çıkarma gibi diğer yöntemler, sistemin sağlamlığını artırmak ve yeni sorunlara etkili bir şekilde uyum sağlamasını sağlamak için kullanıldı. Bu çalışma üzerinde çalışırken, algoritmik önyargı ve kullanıcı gizliliğiyle ilgili sorunlar da dikkate alındı ve yalnızca sistemin güvenli değil, aynı zamanda önyargılı olmadığı ve etik olduğu değerlendirildi. Sonuçlarda, sistemin güvenliğe odaklı ve etik açıdan bilinçli bir tasarıma sahip olması, onu daha etkili ve güvenilir bir yüz tanıma sistemi haline getirirken, IoT tabanlı kimlik doğrulama ortamlarında gelecekte kullanım için güçlü bir potansiyele sahip olduğu öne sürülen çalışmaların birleştirilmesi önerilmiştir.
Metin veya Görüntü Girdilerine Dayalı Kişiselleştirilmiş İlaç Öneri Sistemi
(2026) Bashir, Ihtisham; Aburas, Abdurazzag Ali A
Bu tez, elektronik sağlık kayıtlarındaki metin (yapılandırılmış kodlar ve/veya notlar) veya görüntü girdilerinden (dermatoloji tarzı) güvenli çoklu ilaç kombinasyonları öneren bir Derin Öğrenme (DL) sistemidir; dermatoloji tarzı vakalar için isteğe bağlı bir görüntü dalı da mevcuttur. Odak noktam (i) önerilen setin etkinliği ve (ii) ilaç-ilaç etkileşimi (DDI) riski ile ölçülen güvenliktir. Kamuya açık araştırma veri kümelerini (örneğin, metin olarak Medicine csv dosyası ve görüntüler için HAM10000/ISIC) kullanarak, standart çok etiketli metrikleri (F1, Karışıklık) ve DDI oranını değerlendiriyorum. Ayrıca, önerileri açıklamalar ve güvenlik uyarılarıyla birlikte sunan, yalnızca araştırma amaçlı bir gösterim uygulaması da sunuyorum. Bu çalışma, açık bir güvenlik katmanına sahip bir Derin Öğrenme metodolojisidir.
Online Elektrik Fatura Yönetim Sistemi: Somali'deki Bir Enerji Tedarikçi Firmasına Yönelik Web Uygulaması
(2024) Hilowle, Mohamed Maawıye; Ergenecoşar, Gizem Temelcan; Aydın, Zeynep Behrin Güven; Aburas, Abdurazzag Ali A
Bu tezde, Software Development Life Cycle yapısal yöntemi, Waterfall metodu, kullanılarak çevrimiçi bir elektrik faturası yönetim sistemi tasarımı ve geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu yapıda, programın kavramsallaştırılması, tasarlanması ve uygulanması sürecini basitleştirir. Müşteriler, çevrimiçi uygulamanın kullanıcı dostu arayüzünü kullanarak faturalarını etkili bir şekilde ödeyebilmektedir. Faturalandırma sürecinde otomasyon kullanımıyla, sistem insan işinin gereksinimini etkili bir şekilde azaltmakta ve hataların oluşumunu önemli ölçüde engellemektedir. Ayrıca, kağıda bağlı faaliyetlerin gerekliliğini ortadan kaldırmakta ve dolayısıyla dijital iş akışının uygulanmasına teşvik etmektedir. Bu tezin temel amacı, bağlantılar, güç panelleri ve müşteri bilgileri hakkında ayrıntılar da dahil olmak üzere elektrik verilerinin yönetimini merkezîleştirmektir. Bu görevi gerçekleştirmek için, sistem regresyon modelleri ve rastgele ormanlar gibi makine öğrenme yöntemlerini kullanmaktadır. Sonuç olarak, sistem temel faturalandırma verilerinin sadece sunulmasının ötesinde kapsamlı raporlar sağlayabilmektedir. Bu, talebin potansiyel artışlarını tahmin eden raporlar oluşturma veya tüketim trendlerini gösteren tüketim segmentlerini keşfetme yeteneği olarak da kabul edilebilir. Sistem, veri tabanı yönetim sistemi olarak MySQL sunucusunu kullanırken, bir Apache web sunucusu kullanıcı erişimi için web arayüzünü barındırmaktadır. Bu tezin bir diğer amacı, manuel fatura hesaplamalarından kaynaklanan yanlışlıkları ve kağıda bağlı prosedürlerden kaynaklanan verimsizlikleri ele almaktadır. Fatura yönetim sistemi, sözü geçen bu işlemlerin verimliliğini ve doğruluğunu artırmak için otomatikleştirmeyi amaçlamaktadır.
Trafik Sinyal Sistemini İyileştirmek İçin Bulanık Mantık ve Makine Öğrenmesinin Entegrasyonu
(2024) Bashi, Abdullahi; Aburas, Abdurazzag Ali A
1868 yılında icat edildiklerinden bu yana trafik sinyal sistemleri, çağdaş şehirlerin trafik yönetiminde önemli bir rol oynamıştır. Geliştirilmiş trafik yönetimi, günlük yolculukların kolaylığını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda çevresel sürdürülebilirlik açısından da önem taşır. Trafik sinyal sistemlerinin birincil amacı kazaları azaltmak ve yaya ve araç hareketlerini yönetmek olsa da, geleneksel trafik sinyal sistemleri, kentsel genişlemenin değişken karakteristiklerine uyum sağlamakta sıklıkla zorlanmaktadır. Tarih boyunca, sabit trafik sinyal sistemleri, kentsel trafiğin düzenlenmesi ve düzenin sağlanması için hizmet etmiştir. Ancak, bu sistemler mevcut trafik gereksinimlerini yeterince karşılayamamaktadır. Sensörler ve dedektörler gibi yeni teknolojiler, gerçek zamanlı trafik koşullarına dayalı olarak trafik sinyallerinin zamanlamasını dinamik olarak değiştirerek bu sorunu çözmektedir. Bulanık mantık, bu bağlamda trafik sinyal kontrolünü iyileştirmek için uygun fırsatlar sunmaktadır. Belirsiz veya şüpheli verileri işleme yeteneği sayesinde bulanık mantık, trafik kontrolünün daha incelikli kararlar almasına olanak tanır. Bulanık mantık algoritmalarının trafik sinyal sistemlerine entegrasyonu, uzman bilgisi ve gerçek zamanlı verileri kullanarak gelişmiş karar alma süreçlerini kolaylaştırır. Bu, daha duyarlı ve uyumlu trafik yönetim stratejilerinin uygulanmasını sağlar. Araştırmamız, trafik yönetimi için zeki çözümler geliştirmek amacıyla bulanık mantık ve makine öğrenmesi metodolojilerini trafik sinyal sistemlerine entegre etmeyi hedeflemektedir. Hedefimiz, Şehir İçi Hareketlilik Simülasyonu (SUMO) kurulumu kullanarak bireysel kavşaklarda trafik akışını başarıyla simüle etmektir. Amacımız, trafik koşullarındaki dalgalanmalara yanıt olarak sinyal zamanlamasını dinamik olarak değiştirme yeteneğine sahip makine öğrenmesi algoritmaları ve bulanık mantık içeren uyarlanabilir trafik kontrol sistemleri oluşturmaktır. Bulanık mantık ve makine öğrenmesinin Özet Trafik Sinyal Sistemini İyileştirmek İçin Bulanık Mantık ve Makine Öğrenmesinin Entegrasyonu 1868 yılında icat edildiklerinden bu yana trafik sinyal sistemleri, çağdaş şehirlerin trafik yönetiminde önemli bir rol oynamıştır. Geliştirilmiş trafik yönetimi, günlük yolculukların kolaylığını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda çevresel sürdürülebilirlik açısından da önem taşır. Trafik sinyal sistemlerinin birincil amacı kazaları azaltmak ve yaya ve araç hareketlerini yönetmek olsa da, geleneksel trafik sinyal sistemleri, kentsel genişlemenin değişken karakteristiklerine uyum sağlamakta sıklıkla zorlanmaktadır. Tarih boyunca, sabit trafik sinyal sistemleri, kentsel trafiğin düzenlenmesi ve düzenin sağlanması için hizmet etmiştir. Ancak, bu sistemler mevcut trafik gereksinimlerini yeterince karşılayamamaktadır. Sensörler ve dedektörler gibi yeni teknolojiler, gerçek zamanlı trafik koşullarına dayalı olarak trafik sinyallerinin zamanlamasını dinamik olarak değiştirerek bu sorunu çözmektedir. Bulanık mantık, bu bağlamda trafik sinyal kontrolünü iyileştirmek için uygun fırsatlar sunmaktadır. Belirsiz veya şüpheli verileri işleme yeteneği sayesinde bulanık mantık, trafik kontrolünün daha incelikli kararlar almasına olanak tanır. Bulanık mantık algoritmalarının trafik sinyal sistemlerine entegrasyonu, uzman bilgisi ve gerçek zamanlı verileri kullanarak gelişmiş karar alma süreçlerini kolaylaştırır. Bu, daha duyarlı ve uyumlu trafik yönetim stratejilerinin uygulanmasını sağlar. Araştırmamız, trafik yönetimi için zeki çözümler geliştirmek amacıyla bulanık mantık ve makine öğrenmesi metodolojilerini trafik sinyal sistemlerine entegre etmeyi hedeflemektedir. Hedefimiz, Şehir İçi Hareketlilik Simülasyonu (SUMO) kurulumu kullanarak bireysel kavşaklarda trafik akışını başarıyla simüle etmektir. Amacımız, trafik koşullarındaki dalgalanmalara yanıt olarak sinyal zamanlamasını dinamik olarak değiştirme yeteneğine sahip makine öğrenmesi algoritmaları ve bulanık mantık içeren uyarlanabilir trafik kontrol sistemleri oluşturmaktır. Bulanık mantık ve makine öğrenmesinin kentsel ortamlarda potansiyel faydaları arasında trafik akışının optimize edilmesi, tıkanıklığın azaltılması ve yakıt tüketiminin minimize edilmesi yer almaktadır. Amacımız, bu teknolojileri kullanarak çağdaş kentsel ulaşım sistemlerinde güvenlik, verimlilik ve sürdürülebilirliğin artırılmasına olumlu katkılarda bulunmaktır. Anahtar Kelimeler: Uyarlanabilir Trafik Kontrolü, Bulanık Mantık, Sumo, Makine Öğrenmesi ortamlarda potansiyel faydaları arasında trafik akışının optimize edilmesi, tıkanıklığın azaltılması ve yakıt tüketiminin minimize edilmesi yer almaktadır. Amacımız, bu teknolojileri kullanarak çağdaş kentsel ulaşım sistemlerinde güvenlik, verimlilik ve sürdürülebilirliğin artırılmasına olumlu katkılarda bulunmaktır.