Me

Merve Ayyüce Kızrak; 2009 yılında Haliç Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü’nde lisans eğitimini tamamladı.

2011 yılında, yine Haliç Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği programında, İTÜ Bilişim Enstitüsü’nden de dersler alarak, yüksek lisans eğitimini tamamladı.

Şu anda Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Programında Doktora eğitimine devam etmektedir. Eş kurucusu olduğu Türkiye’nin en büyük yapay zeka topluluğu Deep Learning Türkiye ile Türkiye’de yapay zeka çalışmalarına hız kazandırmak için gönüllü çalışmalar yürütmektedir. 

Lisans mezuniyetinden Şubat 2019’a kadar Haliç Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümlerinde çeşitli dersleri yürüterek ve Şubat 2019’dan bu yana da Bahçeşehir Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünde akademik kariyerini sürdürmektedir.

Araştırma konuları arasında yapay sinir ağları, makine öğrenmesi, derin öğrenme, (CNN, GAN, RL, CapsNet), örüntü tanıma, biyomedikal görüntü işleme, ses işleme ve video işleme bulunmaktadır.

Çeşitli çalışma gruplarıyla akademik ve ürün geliştirme çalışmalarını sürdürmektedir. Türkiye Teknoloji Geliştirme Vakfı bünyesinde ideaport yapay zeka çalışma grubunda yer almaktadır.

Ayrıca Udemy‘de “Derin Öğrenmeye Giriş kursu ile derin öğrenme eğitmenliğine devam etmektedir. 

Türkiye’nin en büyük kar amacı gütmeyen yapay zeka topluluğu Deep Learning Türkiye olarak kuruluşunun ilk yılında Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu (BTK) iş birliği ve Havelsan‘ın desteği ile 5 ve 6 Ekim 2018 tarihlerinde Ankara’da BTK‘da gerçekleştirilen DeepCon’18 Büyük Yapay Zeka Konferansı’nın Düzenleme Kurulunda Eş Başkanlık görevini yürütmüştür.

Araştırmaları:

Akıllı sistemler, işlemsel zeka, optimizasyon, yapay sinir ağları, makine öğrenmesi, derin öğrenme (CNN, GAN, RL, CapsNet) yöntem ve uygulamalarını aşağıdaki konularda uygulayarak ve yeni algoritmalar geliştirerek araştırmalarını gerçekleştirmektedir.

Sinyal işleme: EEG-EKG gibi tıbbi sinyaller, Ses-Müzik tanıma ve sınıflandırma problemleri

Görüntü İşleme: Parmak izi-göz irisi gibi biyometrik görüntülerin tanımlanması ve sınıflandırılması, Akut Lenfosit Lösemi (ALL) hücrelerinin sınıflandırılmasına yönelik uzman yardımcı uygulamalar geliştirilmesi, Genel görüntü sınıflandırma

Video İşleme: Kalabalık Görüntülerinin Analizi, Bilgisayarlı Görü

Üyelikleri:

  • Deep Learning Türkiye Topluluğu Kurucu Ortağı (2017-Halen)
  • Haliç Üniversitesi Mezunlar ve Mensuplar Derneği Yönetim Kurulu Üyesi (2017-Halen)
  • IEEE Öğrenci Kolu Kurucu Başkan (2006-2011)