TÜRKİYE’DE YAPAY ZEKA Uygulamaları

👤Berkay Kasal, Haluk Polat, Dr. Öğr. Üyesi Yelda Karatepe Mumcu Marmara Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Elektrik ve Enerji Bölümü

ÖZET
Yapay zeka tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de çok popüler bir konu. Kavram olarak somut bir kavram olan yapay ile soyut bir kavram olan zeka kelimelerinin birleşiminden oluşan yapay zeka; bilgisayar mühendisliği, felsefe, bilişsel bilim, elektronik bilimler gibi birçok alanla ilintilidir. MIT Bilgisayar Bilimleri laboratuar yöneticilerinden Edward Fredkin’e göre tarihte üç büyük olay yaşanmıştır. Birincisi kainatın oluşmasıdır. İkincisi yaşamın başlangıcıdır. Üçüncüsü ise yapay zekanın keşfidir [1]. Teknolojinin insan beyninden ilham ile geliştirmeye çalıştığı yapay zeka maalesef ülkemizde henüz dünyanın gerisinde bir gelişim ile var olmaya devam etmektedir. Bu çalışmada, mevcut çalışmalar ele alınmıştır. 

GİRİŞ
Geçmişten günümüze yapılmış bazı yapay zeka tanımları: “Yapay zeka insan tarafından yapıldığında zeki olarak adlandırılan davranışların makine tarafından yapılmasına denir.” “İnsan aklının nasıl çalıştığını göstermeye çalışan bir kuramdır”, “Yapay zekanın amacı insan zekasını bilgisayar aracılığıyla taklit etmektir.”, “Yapay zeka makineleri kontrol eden bilgisayar programları oluşturarak zekanın yapısını kavramaya çalışır.” [1-2]

Yapay Zeka Teknikleri Şöyledir:
a-)  Bilgi tabanlı uzman sistem tekniği
b-)  Yapay sinir ağları tekniği
c-)  Bulanık mantık tekniği
d-)  Geleneksel olmayan optimizasyon uygulamaları
d,1-) Genetik algoritma tekniği
d,2-) Tavlama benzetimi tekniği (Simulated annealing)
d,3-) Tabu arama tekniği
d,4-) Hyprid algoritmalar tekniği
e-)  Nesne tabanlı (Object-oriented) programlama tekniği
f-)  Coğrafi bilgi sistemleri tekniği (GIS)
g-)  Karar destek sistemlerinin gelişmesi
h-)  Yumuşak programlama tekniği (Soft computing )[3]

Yapay Zeka’nın Kısa Kronolojik Tarihçesi:
1943-McCulloch&Pitts: Beynin Boolean devre modelini yaptılar.
1950-Turing’in “Bilgi işleyen makineler ve zeka” keşfi.
1956-Dartmaouth Görüşmesi: “Yapay zeka” ismi ortaya atıldı.1952-1969-IBM satranç oynayabilen ilk programı yazdı. YZ konusundaki ilk uluslararası konferans düzenlendi.
1950ler-İlk YZ programları, Samuel’in konrol edici programı, Newell ve Simon’ın mantık teoristi, Gelernter’ın geometri motoru üretildi.
1965-Robinson’un mantıklı düşünme için geliştirdiği tam bir algoritma bulundu.
1966-73-YZ hesapsal karmaşayla karşıtı ve sinir ağları araştırmaları hemen hemen kayboldu.
1969-79-Bilgiye dayalı sistemlerin ilk gelişme adımları atıldı.
1980-YZ Endüstri haline geldi.
1986-Yapay sinir ağları tekrar popüler oldu.
1987-YZ bilim haline geldi.
1995-Zeki ajanlar (terimsel kullanımdır) ortaya çıktı.
1997-Deep Blue Kasparov’u yenmeyi başardı.
1998-İnternetin yaygınlaşması ile YZ tabanlı birçok program geniş kitlelere ulaşmış oldu.
2000-05-Robot oyuncaklar piyasaya sürüldü ve halen birçok elektronik cihazda YZ uygulamaları kullanılıyor. [1]

Zeka Uygulaması: Etiya
2015 yılında yapay zeka alanındaki yatırımlarına başlayan Etiya, bir yıllık AR-GE çalışmaları sonucunda Türkiye’nin ilk yapay zeka ürününü piyasaya çıktı. Etiya’nın yapay zekası, yazılı iletişimin yoğunlukla kullanıldığı müşteri hizmetleri ve çağrı merkezlerine yönelik olarak geliştirilmiştir. Ürün Türkçe doğal dil işleme yeteneği ile müşterilerden dijital kanallar üzerinden gelen yazılı e-posta, mesaj ya da sosyal medya içeriklerini otomatik analiz ederek müşteriye anında cevap verebiliyor veya konunun en kısa sürede çözülerek müşteriye dönüş yapılabilmesi için konunun uzmanı müşteri temsilcisine yönlendirebilme özelliğine sahip. Yapılan pilot denemelerde yapay zeka çözümünün, yazılı kanallarda müşteriye dönüş süresini yüzde 50’ye yakın kısalttığı, hızlı içerik anlama yeteneği ile de çağrı merkezlerinde yazılı iletişime ayrılan sürede yüzde 40 tasarruf sağladığı görüldü [4].🔍 

Türkiye’de ki Diğer Yapay Zeka Uygulamaları:
Udentify:
Fiziksel mağazalar için Google Analitik olarak bilinen Udentify, müşteri davranışlarını analiz ediyor. Öncelikle bir resim karesi içinde insan figürünün tüm özelliklerini (omuz yapısı, bel yapısı, yüz yapısı) makinelere öğreten Udentify, kameraya olan uzaklığa göre bu figürlerin boyutları değiştiği için sürekli bir öğretim yaparak ilerleyebiliyor. Gerçekleşen hareket ve insanın temel özelliklerinin tespitinden sonra video içindeki her fotoğrafta makinenin aynı insanı bulmasını sağlayabiliyor. Bu da sisteme takip yeteneği kazandırmış oluyor. Bir sonraki aşamada ise elde edilen veri senaryolar haline getirilerek deneyim tanımlanabiliyor. Henüz çok yeni bir girişim olan Udentify, şu anda üçü tam zamanlı 5 kişilik bir ekiple geliştirme yapmaya devam ediyor. 
ODTÜ YFYİ girişimlerinden olan Udentify, Chicago merkezli hızlandırma programı Sente.link‘e bu sayede seçilmeyi başarmış. Şirket sırasıyla Dubai ve ABD pazarlarında büyümeyi hedefliyor [5].
Monument:
Kickstarter’da en fazla fon toplayan yerli girişim olan Monument, resim ve video odağında, ‘deep learning’ teknolojileri üzerine çalışmalar yapan bir firma. Şirket son kullanıcıya yönelik resim ve video medyalarının yönetiminde farklılaştırıcı özelliklere odaklanan bir merkezi depolama donanımı geliştirdi. Bu ürün için yüz tanıma ve içerik tanıma özellikleri geliştiren Monument, otomatik albüm oluşturma, resimleri benzerliklerine göre gruplama, bulanık resimleri anlama gibi özellikleri de zamanla gerçekleştirmeyi öngörüyor. Öğrenen algoritmalar sayesinde analiz ettiği içerik sayısı arttıkça daha iyi sonuçlar sunmayı hedefliyor.

Kickstarter’daki hedefinin 11 katından fazla destek toplayan Monument, şu anda 10 kişilik bir ekiple çalışıyor ve iki kişi tamamen derin öğrenme üzerine odaklanmış durumda. Monument girişiminde ihtiyaç duyulan konulardan en önemlisi yetenekli ve tecrübeli eleman eksiği.

Dahi.ai / Yapaytech:
Yapaytech, öncelikli olarak doğal dil işleme ve makine öğrenmesine odaklanan bir teknoloji şirketi olarak kuruldu. En çok bilinen ürünü ise sohbet botu platformu ‘Dahi.ai’. Dahi.ai, kullanıcıların herhangi bir teknik bilgiye sahip olmadan kendi sohbet botunu oluşturmasını sağlayan bir altyapı vaat ediyor. Yapaytech de bu altyapıyı bilgi toplama, heceleme ve tahminleme gibi yöntemlerle güçlendirebiliyor. Öğrenen algoritmalarla sohbet botu-insan etkileşimini mümkün olduğunca doğal hale getirmeye çalışıyorlar.

Yapaytech bünyesinde geliştirilen ‘ifsedo’ isimli “şöyle olunca böyle yap” (if this than that) projesiyse herkesin belirli koşullar gerçekleştiğinde belli işlemleri yapmasını başarıyor. Bu araç çıplak haliyle bir yapay zeka teknolojisi değil lakin Yapaytech, toplanan veriye göre durum gerçekleşmesini önceden tahminleyebilmek (predict this than that) gibi yapay zeka temelli bir modelden faydalanıyor. 2013 yılında kurulan Yapaytech şirketi, şu anda beş kişilik bir ekiple hizmet vermeye devam ediyor.

Veslabs / Jetlink:
Jetlink, doğal dil işleme kütüphanesini kullanarak sohbet botu geliştiren girişimlerdendir.
Jetlink Chatbot Framework ile hızla büyüyerek, hem akış bazlı sohbet botu kurgularına hem de doğal dil anlama noktasındaki müşteri ihtiyaçlarına cevap verebiliyor. Bir yandan da canlı destek paneliyle, müşteri temsilcilerinin günlük hayatını kolaylaştıracak makine öğrenmesi temelli birçok öneri mekanizması hizmeti veriyor.

Toplamda 7 kişilik bir ekibe sahip olan Veslabs da bu dikeyde kendini geliştirmiş yetenek eksikliğinden muzdarip. Dışa dönük bir programı düzenlemek yerine ekibe katılan yeni çalışanları yoğun eğitimden geçirmeyi tercih eden Veslabs, enerjisini ekip içinde sarf etmeyi tercih edenlerden.

Anatolian Technologies&Labs:
Anatolian Technologies&Labs, gerçek manada otomobillerin dış dünya ile günlük konuşma diliyle (Türkçe ve İngilizce) bağlantı kurabilmesine imkan veren yapay zeka teknolojileri geliştiren bir şirket. Otomobillerin, tıpkı insanlar gibi arızalarını, kendi durumlarını gözlemleyebilmesini ve bu gözlemleri tıpkı bir insan gibi dile getirerek dış dünyaya aktarılması hizmetini veriyor. Aynı zamanda kullanım karakteristiklerindeki hataların çözülmesi için sesli bildirimlerle optimizasyon imkanı veriyor. SeaSong Asistant, makine öğrenmesi yoluyla otomobilleri profilleyerek, her otomobilin bir insan gibi karakteristik kimlik kazandırmak için görev yapabiliyor. On iki yıllık sektör tecrübesine sahip olan Anatolian Technologies Kurucu Ortağı Kamuran Candan, Anatolian Technologies için 6 mühendisin çalıştığını söylüyor.
Paym.es:
Paym.es, mesajlaşma uygulamaları için geliştirdiği sohbet botlarıyla güvenli alışveriş ve satış yapmalarına olanak sağlayan bir girişim olarak karşımıza çıkıyor. Sosyal ticaret yapan kullanıcılara karmaşık formlar, uzun onay süreleri olmayan bir e-ticaret deneyimi sunmak isteyen Paym.es’in amacı da kullanıcıların karşısında bir insan zekası olduğunu hissettirmek. Bunun için sizin sosyal medyadaki hareketlerinize, ürünlerinize ve konuşmalarınıza göre size özel bir deneyim yaşatmayı amaçlıyor.

Ürünü yayına almak, filtreleme yapmak, popüler ürün listesi oluşturmak, satın almada yaşanan problemleri çözmek gibi çeşitli kararlar alan Paym.es platformu, satıcıların alıcılarla olan diyaloglarını analiz ederek birçok yanıtı otomatik veren bir sistem geliştirmeyi amaçlıyor. Üç yıldır bu alanda çalışan girişim şu anda 5 kişilik bir ekiple geliştirme yapmaya devam ediyor. Geleceği tasarlama vizyonuna sahip yetenekleri aradıklarını aktaran Paymes Kurucu Ortağı Hasan Jabbarov, yapay zekanın karar verici rolüne dikkat çekiyor.
Türkİye’de Yapay Zeka Alanında Yazılmış Bazı Tez Çalışmaları
Yapay zeka tabanlı optimizasyon algoritmaları ile AISI 1050 çeliğinin yüzey pürüzlülük değerinin hesaplanması:
Endüstride önemli bir malzeme olan çelik, kolayca üretilip şekil alabilmektedir. Bunun yanında mekanik özellikleri de dikkate alındığında imalat sektöründe oldukça yaygın olarak kullanılır. Çelik imalatında yüzey pürüzlülüğü önemli bir faktördür ve yüzey pürüzlülüğünü etkileyen birçok parametre mevcut. Bu çalışmada, AISI 1050 çeliğinin yüzey pürüzlülüğünün hesaplanmasında yakın zamanda yapay zeka optimizasyon algoritması olarak geliştirilen yapay arı koloni algoritması kullanılarak elde edilen yeni ve basit bir matematiksel ifade sunuluyor. Bu ifadenin yanında yapay sinir ağları kullanılarak geliştirilen bir model de öneriliyor. Bir CNC işleme merkezi yardımıyla kesme hızı, ilerleme hızı ve kesme derinliği gibi kesme parametrelerinden oluşan deney verileri kullanarak matematiksel ifade ve model geliştirilmiş. Matematiksel ifade ortaya çıkarılırken birçok formülasyon denenmiş.
Denemelerin sonucunda ifadenin basit olmasının yanında kabul edilebilecek hatayla hesaplanabilmesi sebebiyle sunulmuş olan ifade de karar kılınmış. Bu ifadenin bilinmeyen katsayıları optimum bir şekilde belirlenirken çoğu probleme başarılı çözümler sunan yapay arı koloni algoritması kullanılmış. Geliştirilen formülden elde edilen sonuçlar daha önce literatürde bildirilen yöntem ile karşılaştırılmış. Yapay arı kolonisi ile önerilen ifade %2,95 ortalama hata oranı ile yüzey pürüzlülüğünü hesaplamaktadır ve literatürdeki ifadeyle kıyaslandığında daha uyumlu olduğu gözlemlenmiş. Ayrıca kesme parametrelerinin AISI 1050 çeliğinin yüzey pürüzlülüğü üzerindeki bireysel etkilerini değerlendirmek adına bir parametrik çalışma gerçekleştirilmiş. Bu parametrik çalışmanın sonuç verileri tablo ve şekil olarak gösteriliyor. Bunlara ek olarak kesme parametrelerine bağlı olarak AISI 1050 çeliğinin yüzey pürüzlülüğünün tahminini gerçekleştiren yapay sinir ağı modeli sunulmakta. Yapay sinir ağının eğitimi aynı deneysel veriler yardımıyla Levenberg-Marquardt algoritması kullanılarak gerçekleştirilmiş. Ağ ortalama %3,10 hata ile yüzey pürüzlülüğü tahmininde bulunuyor. Son olarak çeşitli algoritmalar ile yapay sinir ağı modelleri oluşturulmuş ve bunların yüzey pürüzlülüğü tahminindeki başarı yüzdelerinin karşılaştırması tablo ve şekillerle sunulmaktadır [6].

Türkiye'deki Resmi Dairelerde Talep Tarafı Yönetimi ve Yapay Zeka Uygulamaları:
Günümüzde elektrik enerjisiyle çalışan cihazların hayatımızın her alanına girmesi ile elektrik enerjisine duyulan ihtiyaç oldukça fazlalaşmıştır. Teknolojide yaşanan gelişmeler de bu ihtiyacı arttıran bir diğer nedendir. Yapılan araştırmalar ve bilimsel çalışmalar sonucunda bu yüzyılın ikinci yarısında petrol ve doğal gaz gibi fosil yakıtların rezervlerinin tamamına yakınının tükeneceği öngörülmektedir. Bu nedenle son yirmi yıl içerisinde enerji verimliliği ve tasarrufu konusunda çok sayıda araştırma ve çalışma yapıldı hala da yapılmaktadır. Bunun sonucunda enerjinin verimli bir şekilde kullanılmasının önemi daha da artmıştır. Bu çalışmaların bir diğer nedeni ise enerji fiyatlarında belirli nedenlerle oluşan istikrarsızlıkların tüketiciyi etkilemesi olmuştur. Bu amaçlarla son yıllarda tüketicinin kontrol edildiği ve yönlendirildiği Talep Tarafı Yönetimi (TTY) önemli bir hale gelmiştir. Bu çalışmada, bu amaçlar doğrultusunda, ülkemizdeki resmi dairelere TTY'nin uygulanmasına bir örnek olması açısından, Milli Eğitim Bakanlığı'na (MEB) bağlı bir okul ve Kırıkkale Üniversitesi Mühendislik Fakültesinde (KÜMF) bir pilot talep tarafı yönetimi uygulaması yapılmış ve hem uygulama alanlarına hem de ülkeye TTY'nin katkıları tartışılmıştır.
Çalışma esnasında Matlab yazılımında Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağı gibi yöntemler ile maddeler oluşturularak sonuçların iyileştirilmesi sağlanmıştır. Buna göre İncekaralar İlköğretim Okulu'nda (İİO) %33,19 ve KÜMF'nde %21,15 kadar enerji tasarrufu sağlanmıştır. Bunun maddi karşılığı olduğu ve bu şekilde birçok kurumun olduğu düşünüldüğünde, tezde TTY uygulamalarının önemi de ortaya çıkmaktadır [7].

Yapay Zeka Temelli Fotometrik Ölçüm Yazılımı Geliştirilmesi ve Yeni Bir Yol Aydınlatma Uygulaması:
Uluslararası Aydınlatma Komisyonu (CIE-115 "Motorlu ve Yaya Trafiği Yollarının Aydınlatması için Öneriler, 1995) ilgili yayınında farklı yol türlerine göre sağlanması gereken fotometrik değerleri belirlemiştir. Yetersiz yol aydınlatma sistemleri sürücülerin ve yayaların yol güvenliğini tehlikeye sokmaktadır. Yol aydınlatmasında uluslararası standartlardaki fotometrik değerler sağlanırken aynı zamanda ekonomik ve konforlu olması talep edilmektedir. Bu çalışmada yol aydınlatmasında kullanılmak üzere mevcut armatürlere oranla daha verimli, ekonomik ve daha az kamaşma sağlayan LED armatür tasarımı ve imalatı yapılmıştır. Bunun için sırasıyla lens tasarımı, lens üretimi ve armatür imalatı aşamaları yapılmıştır. Üretilen ürünün test yolları üzerinde denemeleri yapılmış olup; benzer armatürlere oranla avantaj ve dezavantajları belirtilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında günümüzde donanımsal olarak yapılmakta olan fotometrik ölçümleri yazılımsal olarak gerçekleştirmek için de web uygulaması geliştirilmiştir. Yolun çekilen fotoğrafı üzerinde belirlenen noktaların piksel değerleri üzerinde yapay zeka tekniklerinden yapay sinir ağları(YSA), bulanık mantık(BM) ve ANFIS yöntemleri kullanılarak parıltı hesaplamaları yapılmıştır. Ölçü aletinden ve yapay zeka tekniklerinden elde edilen sonuçların daha net ve görsel görülebilmesi için yolun parıltı değerine göre renk haritalandırması oluşturulmuştur. Çalışmanın üçüncü aşamasında geliştirilen LED armatürlerin yol üzerindeki kritik cisimlerin görülebilirliğine etkisi web uygulaması kullanılarak hesaplanılmıştır. Farklı yaş gruplarındaki kişilerde yapılan testler sonuçları matematiksel olarak karşılaştırılabiliyor [8].

Elektrostatik MEMS Eyleyicilerin Voltaj-Konum Fonksiyonunun Analitik Olarak Modellenmesi ve Yapay Zeka Teknikleriyle Optimize Edilmesi:
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte ortaya çıkan yeni cihaz ve ürünler insanların gündelik hayatında giderek daha fazla yer almaya başlamıştır. Günümüzde insanlar hem iletişim kurabilmek hem de günlük hayatlarının gereksinimlerini daha pratik bir şekilde karşılayabilmek adına birçok teknolojik cihaza ihtiyaç duymaktadırlar
İlerleyen teknolojinin insan hayatına daha fazla müdahil olmasının sonucu olarak birçok alanda makineler insanların yerini almış, insan gücü yerine makine kullanımı ve otomasyon giderek yaygınlaşır olmuştur. Bu güç değişimi bilim ve sanayi dünyasının hem daha ekonomik ve küçük boyutlu hem de daha işlevli cihazlar ortaya çıkarması kaçınılmaz olmuştur. Bugün gelinen noktada, yeni teknolojiye sahip cihazların çevresel değişkenleri otomatik algılayacak şekilde çok işlevli olmaları amaçlanmakta ve bunun yegane yolu ise bu cihazların sensörlerle donatılmasından geçmektedir. Günümüzde hem çevresel değişkenleri algılama hem de bu değişkenlere cevap verme bakımından ihtiyaç duyulan birçok elektromekanik sensörün üretiminde Mikro Elektromekanik Sistemler (MEMS) ve MEMS eyleyicilerden faydalanılıyor. Bu sebeple gerek boyut avantajı gerekse üretim kolaylığı bakımından MEMS giderek daha fazla yaygınlaşıp, önem kazanmaktadır. Bugüne kadar yapılan çalışmalarda bilim insanları MEMS eyleyicilerin mekanik hareketlerini tahmin edebilmek için birçok matematiksel model ortaya koydular. Fakat literatürdeki modellerin bir kısmı deneysel veriler ile karşılaştırıldığında yeterince hassas sonuçlar verememekte, diğer bir kısmı ise çok karmaşık hesaplama ifadeleri içerdiğinden pratik anlamda uygulanabilirliğini yitirmektedir. Dolayısıyla hem hassas hem de hızlı sonuç veren ve hesaplanması daha kolay yeni bir matematiksel modele ihtiyaç duyuluyor.

Bu çalışma, hem eyleyici için daha hassas kontrol imkanı sunan hem de deneysel ölçümlere daha yakın sonuçlar veren yeni matematiksel ifadeler elde edebilmek amacıyla yapılmıştır. Öncelikle sonlu eleman metodunu(SEM) kullanan COMSOLTM programı yardımıyla MEMS eyleyiciler için benzetimler oluşturulmuştur. Elde edilen benzetim sonuçları kullanılarak, MATLABTM programı yardımıyla matematiksel modellerde oluşturulmuştur. Nihai olarak bu modeller en iyi sonuçları verecek şekilde hem yapay zeka teknikleri ile optimize edilmiş hem de yapay sinir ağı ile modellenmiştir. Böylece hem gerçek ölçümlere daha yakın sonuçlar veren hem de hızlı ve kolay hesaplanabilen matematiksel formüller ile modeller literatüre ve pratik kullanıma sunulmuş oluyor [9].

SONUÇ
Yapay zeka, ülkece üzerinde ciddi şekilde durmamız gereken aciliyeti yüksek bir konu haline gelmiştir. Yapay zeka, sadece devletin veya üniversitelerin değil özel sektörün ve bireysel girişimlerin de emek vermesi gereken hayati bir konu ile ön plana çıkmaktadır. Adana’da ki Imaginite Games’in animasyon stüdyosu için kendine eleman yetiştirmesi gibi bir an önce özel şirketlerinde üniversitelerden beklenti içinde olmaksızın benzer bir azimle girişimde bulunması gerekmektedir. Özellikle yeni neslin bu konuya ilgisini ve bilgisini arttırmak çok önemli bir konudur. Yetişmiş elemana bu kadar ihtiyaç duyulan bir sektörde insan kaynakları bakımından ciddi bir gücü olan ülkemizin stratejik davranması geleceğimiz için çok önemli. Yapay zeka teknolojisi, ülkemizin artık geri kalmaması gereken konular içerindeki en öncelikli konulardan biridir.

KAYNAKLAR
[1]  Harun Pirim, Journal of Yasar University, Yapay Zeka
[2]  Yelda KARATEPE MUMCU, “Farklı kömür yakıtları ile elektrik enerjisi üretimi ve yakıt performansının yapay zeka yöntemi kullanılarak saptanması”, Doktora tezi, 2006
[3]  Yapay Zekâ Tekniklerinin Trafik Kontrolünde Kullanılması Üzerine Bir İnceleme, Mehmet TEKTAŞ, Ahmet AKBAŞ, Vedat TOPUZ, Marmara Üniversitesi, Teknik Bilimler MYO
[4] Türkiye'nin ilk yapay zekâ uygulaması Etiya'dan, NTV.com.tr https://www.ntv.com.tr/teknoloji/turkiyenin-ilk-yapay-zekâ-uygulamasi-etiyadan,4clNxk7W7kyWkbqPN3WNFw
[5]  Türkiye’deki yapay zekâ girişimleri neler yapıyor ve neler yapabilir?, Webrazzi.com, https://webrazzi.com/2017/09/18/yapay-zeka-girisimleri/
[6]  Tekin, Eray Mert Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı yüksek lisans 2017
[7]  Aksakal, Ayşegül  Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2017
[8]  Kayakuş, Mehmet, Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2018
[9]  Ak, Cevher Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı, 2016