Değerli öğrencilerimiz Hüseyin Cahit Dönmez ve Vedat Ayaz ile “Latency-Aware Speaker Identification in Browser Environments: A Comparative Study of Lightweight vs. Deep Architectures” adlı çalışmaları ile AICCONF 2026 – 4th Cognitive Models and Artificial Intelligence Conference kapsamında gerçekleştirdikleri sunum hakkında konuştuk.
-Bize biraz kendinizden bahseder misiniz?
Hüseyin: Merhaba, ben Hüseyin Cahit Dönmez, Abdullah Gül Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği son sınıf öğrencisiyim. Şu an hali hazırda devam eden bir uzun dönem staj sürecindeyim. Alanım olan data ve yazılım üzerine hem stajımı hem de projelerimi eş zamanlı yürütüyorum.
Vedat: Merhaba, ben Vedat Ayaz. Bilgisayar Mühendisliği son sınıf öğrencisiyim. Ben de şu an uzun dönem stajımı yapmaktayım. Aynı zamanda Bytecraft ekibi içerisindeyiz. Ekibimizle birlikte projeler geliştiriyor, yeni ürünler ortaya çıkarıyoruz; uygulamalar yazıyoruz. Ayrıca akademik çalışmalarda bulunuyoruz, üzerinde çalıştığımız pek çok makale çalışması var.
-Bu projenin konusunu ve günlük hayattaki yerine anlatabilir misiniz?
Hüseyin: Projemizin adı “Latency-Aware Speaker Identification in Browser Environments: A Comparative Study of Lightweight vs. Deep Architectures” . Bu çalışmada tarayıcı ortamında çalışabilecek bir kullanıcı tanıma sistemi yaptık. Yaptığımız kullanıcı tanıma sistemi ile sadece doğruluk açısından değil aynı zamanda hem kullanıcıya gelen tanımanın gecikme süresi, hem de gerçek zamanılı kullanabilirlik kısımlarını değerlendirerek, farklı modeller ortaya koyduk ve bu modeller arasından hangisi kullanıcı için en kullanışlı olur bunu karışılaştırdık. Koyduğumuz bu modeller klasik machine örnek modelleri ve derin öğrenme algoritmalar üzerineydi. Hem hafif mimari hem de derin modellemelerle çalıştık. Ve bunların pratikte kullanımda ne kadar hızlı ve ne kadar başarılı olabileceğini göstermeye çalıştık.
Vedat: Ben diğer bir projemiz ve ana yazar olduğum, eş zamanlı yürttüğümüz “Plant Leaf Segmentation Using – Unet++: A Comparative Evaluation with Classical Baseline” makalemizden bahsetmek istiyorum. Bu makalemiz ise bilgisayarda görüntü işleme yöntemlerini kullanarak bitki yapraklarındaki hastalıklı bölgeleri otomatik olarak tespit etmeyi ve bu lekeli bölgelerle sağlıklı kısımları ayırt etmeyi amaçlayan bir proje çalışmamız. Bu projede klasik yöntemlerle, yapay zeka modellerini karşılaştırdık. Burada yaptığımız şey biraz daha görüntüdeki renk ve parlaklıkları klasik olan yöntemlerde histogram eşitleme veya K-means algoritmaları yerine şu anki trend olan yapay zeka algoritmalarında Unet++ ile geliştirdik. Bu sayede çiftçi bitkilerinin durumundan daha hızlı şekilde haberdar olabiliyor ve eş zamanlı olarak da süreçler hız kazanıyor.
-Bu projeyi yapma fikri ortaya nasıl çıktı? Bu süreçte neler yaşadınız?
Hüseyin: Bu proje aslında bitirme projemiz. Ben, Burak, Samet ve Vedat birlikte çalıştık. Proje sürecinde Rıfat Hocamızın yönlendirmeleriyle ilerledik. Bize çalışmanın bir makaleye dönüştürülebileceğini söyledi. Onun yönlendirmeleriyle çalışmayı yazıya döktük, düzenledik ve konferans başvuru sürecini araştırdık. Uzun bir hazırlık sürecinin ardından konferansa başvurduk ve çalışmamız kabul aldı. Tabii bu süreç her zaman olumlu olmadı bizler için, maalsef ekip arkadaşlarım gri pasaport edinemediklerinden konferansa fiziksel olarak tek ben katılabildim. Gönül isterdi ki orada hep beraber bulunabilelim. Ayrıca, bölüm hocalarımızdan olan ve bize bu süreçte danışmanlık yapan Dr. Rıfat Kurban hocama da çok teşekkür etmek istiyorum. Kendisi bize bu süreçte çok yardımcı oldu.
Vedat: Benim ana yazar olduğum makale, Image Processing dersindeki bir dönem projesi olarak ortaya çıktı. AGÜ’de her proje aslında potansiyel bir akademik çalışmaya dönüşebilecek nitelikteydi ve hocalarımız da bu konuda bizi sürekli teşvik ediyordu. Bir konferans fırsatı ortaya çıkınca, elimizde hazır bir rapor olduğu için projeyi yeniden ele almaya karar verdik. Hocamızın da yönlendirmeleriyle çalışmayı akademik bir formata getirerek konferans başvurusuna hazır hale getirdik ve süreci bu şekilde ilerlettik.
-Bize Prag'dan bahseder misiniz? Konferansta en çok ne dikkatinizi çekti?
Hüseyin: Konferansta farklı ülkelerden akademisyenler ve sektör temsilcileri vardı. En dikkat çekici şey, herkesin kendi çalışmasını paylaşmak için orada olmasıydı. Ben ise lisans öğrencisi olarak katıldım ve bu farkı doğal olarak hissettim. Diğer katılımcıların çoğu akademik ya da kurumsal düzeydeydi. Bir kişiyle sohbet ederken öğrenci olduğumu söylediğimde şaşırdı ve bu durum onun dikkatini çekti. Türkiye’den gelip üniversiteyi temsil etmemiz de ilgi uyandırdı. Genel olarak, öğrenciyken böyle bir uluslararası konferansta yer almak benim için önemli ve motive edici bir deneyimdi.
-Yapay zeka alanında çalışmak isteyen öğrencilerimize ne önerirsiniz?
Hüseyin: Yapay zeka sürekli gelişen ve değişen bir alan olduğu için, yeni teknolojilerle daha verimli ve optimize çözümler üretilebildiğini görüyoruz. Bu da insanı sürekli öğrenmeye ve kendini geliştirmeye zorlayan bir durum. Alanın içinde olan herkes, hatta akademik olarak ileri düzeyde çalışan hocalar bile kendini sürekli güncellemek zorunda kalıyor. Aksi halde gelişmeleri takip etmek ve güncel kalmak zorlaşıyor. Kısacası bu alanda başarılı olabilmek için sürekli öğrenmeye açık olmak ve gelişmeleri yakından takip etmek gerekiyor; yoksa hızla ilerleyen bu “treni kaçırmak” oldukça kolay.
Vedat: Yapay zekayı iki ana başlıkta ele almak gerektiğini düşünüyorum. Özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler) tarafı çok büyük bir fırsat alanı sunuyor. Bu teknolojilerin inanılmaz hızlı gelişiyor neredeyse her gün yeni bir model çıkıyor ve bu da bizi sürekli güncel kalmaya zorluyor. Bugün geldiğimiz noktada, hiç fikri olmayan biri bu araçları kullanarak fikir üretebilir, proje geliştirebilir ve hatta bunu bir ürüne dönüştürebilir. Burada önemli olan şey, tek başına her şeyi kodlamak değil; bu araçları doğru şekilde kullanabilmek. Önemli olan, kendi ilgi alanımızı bulup bunu yapay zeka ile birleştirmek ve sürekli araştırmaya devam etmek.
