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Oğuz Ergin 的简历（2020 年 5 月 17 日，星期日）
TOBB 经济技术大学，土耳其安卡拉 o 校长办公室 校长顾问 – 战略规划 (2015 年 1 月 – 至今) (2013 年 4 月 – 2013 年 8 月) o 计算机工程系 系主任 (2016 年 7 月 – 至今) 教授 (2018 年 1 月 – 至今) 副教授 (2012 年 4 月 – 2018 年 1 月) 助理教授 (2006 年 6 月 – 2012 年 4 月) 讲师 (2005 年 12 月 – 2006 年 6 月) o 人工智能工程系 副系主任 (2019 年 7 月 – 至今) o 工程学院 机电一体化辅修课程咨询委员会成员 (2013 年 4 月 – 至今) 学院董事会助理教授代表 (2008 年 7 月 – 2011 年 8 月) o 科学研究所 副主任 (2011 年 12 月 – o 委员会 招生委员会起始 (双主修、辅修及横向转学) (2017 年 3 月 – 至今) 大学流程委员会成员 (2010 年 11 月 – 2011 年 9 月) 联合教育委员会成员 (2009 年 10 月 – 2010 年 6 月) o 软件开发协调员 (2007 年 8 月 – 2008 年 5 月)
讲师。成员AyşenurEminoğlu -Avisis
AyşenurEminoğlu博士讲师。 Member E-Mail: aysenur.eminoglu@erdogan.edu.tr Business Phone: +90 464 223 4093 Internal: 1842 Address: Recep Tayyip Erdoğan University Faculty of Arts and Literature Faculty: 4 Biology Department 53100 Lantern/Rize International Researcher IDs Schosid: 86760707070526917342984 Orcıd: 0000-0003-1693-6332 Publons / Web of Science研究人员：A-7495-2016Scopusıd：56707465700达特茅斯学院，泰耶工程学院，化学和生化工程 /能源技术，美国硕士2010-2012雷德·泰耶普·埃尔多安大学，科学学院，阿纳比尔斯，生物学系 /分子生物学，土耳其生物学，2003年 - 2004年数学现场教育，土耳其本科生1999年 - 2003年塞索克大学，艺术与科学学院，生物学，土耳其外语英语，C1高级证书，课程和培训职业课程，DNAMarkır在植物生物技术学和基因表达方法中的应用，Ankara University biotechnology，Ankara University Institute，2004改善嗜热细菌乙醇产生的代谢（英语），黑海技术大学，科学研究所，生物学/ molkeular Biology，2018 Master，Anoxybacillus flavithermus afcda afcda GenerAyşenurEminoğlu博士讲师。Member E-Mail: aysenur.eminoglu@erdogan.edu.tr Business Phone: +90 464 223 4093 Internal: 1842 Address: Recep Tayyip Erdoğan University Faculty of Arts and Literature Faculty: 4 Biology Department 53100 Lantern/Rize International Researcher IDs Schosid: 86760707070526917342984 Orcıd: 0000-0003-1693-6332 Publons / Web of Science研究人员：A-7495-2016Scopusıd：56707465700达特茅斯学院，泰耶工程学院，化学和生化工程 /能源技术，美国硕士2010-2012雷德·泰耶普·埃尔多安大学，科学学院，阿纳比尔斯，生物学系 /分子生物学，土耳其生物学，2003年 - 2004年数学现场教育，土耳其本科生1999年 - 2003年塞索克大学，艺术与科学学院，生物学，土耳其外语英语，C1高级证书，课程和培训职业课程，DNAMarkır在植物生物技术学和基因表达方法中的应用，Ankara University biotechnology，Ankara University Institute，2004改善嗜热细菌乙醇产生的代谢（英语），黑海技术大学，科学研究所，生物学/ molkeular Biology，2018 Master，Anoxybacillus flavithermus afcda afcda GenerMember E-Mail: aysenur.eminoglu@erdogan.edu.tr Business Phone: +90 464 223 4093 Internal: 1842 Address: Recep Tayyip Erdoğan University Faculty of Arts and Literature Faculty: 4 Biology Department 53100 Lantern/Rize International Researcher IDs Schosid: 86760707070526917342984 Orcıd: 0000-0003-1693-6332 Publons / Web of Science研究人员：A-7495-2016Scopusıd：56707465700达特茅斯学院，泰耶工程学院，化学和生化工程 /能源技术，美国硕士2010-2012雷德·泰耶普·埃尔多安大学，科学学院，阿纳比尔斯，生物学系 /分子生物学，土耳其生物学，2003年 - 2004年数学现场教育，土耳其本科生1999年 - 2003年塞索克大学，艺术与科学学院，生物学，土耳其外语英语，C1高级证书，课程和培训职业课程，DNAMarkır在植物生物技术学和基因表达方法中的应用，Ankara University biotechnology，Ankara University Institute，2004改善嗜热细菌乙醇产生的代谢（英语），黑海技术大学，科学研究所，生物学/ molkeular Biology，2018 Master，Anoxybacillus flavithermus afcda afcda Gener
教授博士Ali BekirYıldız -Avisis -Kocaeli University
教授博士Ali BekirYıldız个人信息电子邮件：abyildiz@kocaeli.edu.tr Web：https：//avesis.kocaeli.tr/abyildiz International Researcher IDSorcıd：0000-0003-4043-7859 Publons/publons/publons/publin 7102365437 YOKSIS研究人员ID：154056教育信息博士学位，Kocaeli University，科学研究所，电气工程系，土耳其电气工程系，1993年，1993 - 1998年硕士，Yildiz技术大学，Star技术大学，科学，电气工程研究所，电气工程学院（YL） B2中间中期博士学位，使用线性开关模型，电力电路的时间关注分析，Kocaeli University，Kocaeli University，Science，1998年，通过数值方法对电路的计算机辅助分析，Yıldız技术大学，Institute of Institute of Science，1993 Kocaeli大学博士教授，工程工程学院，2020年 - 持续协会。，Kocaeli大学博士，电气工程系工程学院，2014年至2020年助理。合作。，Kocaeli University，Electrical Engineering系学院，1998年至2014年，2014年Kocaeli大学研究助理，工程系，电气工程系，1992年至1998年，科学学学院科学系/科科尔大学学院科学系，科卡利大学工程学院，电气工程学院，电气工程学院，Kocaeli University，Electrical Engineering系学院，1998年至2014年，2014年Kocaeli大学研究助理，工程系，电气工程系，1992年至1998年，科学学学院科学系/科科尔大学学院科学系，科卡利大学工程学院，电气工程学院，电气工程学院
研究
在过去的十年中，人工智能（YZ）和机器学习（BC）的使用有所增加。的最新发展导致对不同领域的脑电图（EEG）的使用兴趣。在医学和生物医学应用中，例如分析心理工作量和疲劳，识别脑肿瘤以及中枢神经系统疾病的康复；从临床应用到脑大氨酸界面和机器人应用，基于EEG的运动分析和分类广泛用于许多领域。本文回顾了EEG信号处理中使用的许多MS算法的应用，并介绍了广泛使用的算法，典型的应用程序方案，重大进展和现有问题。在研究中，研究了脑电图中现有的MS，包括脑部计算机界面，认知神经科学，诊断脑疾病和包括不同受试者在内的不同受试者。首先，简要描述了EEG信号处理中使用的MS算法的基本原理，包括Evolution神经网络，支持向量机，K-AT K-EEG K-EEG附近的K-EEG，神经网络。还介绍了一项关于脑电图分析中使用的MS应用的一般研究。结果，确定在研究中使用了最多的DVM和CNN方法，并且工作头主要在癫痫，BCI和酒精，睡眠和感知中进行。
人工智能及其在教育中的应用人工智能...
自己。人工智能这一概念由约翰·麦卡锡在1956年多特蒙德会议上首次提出，自本世纪上半叶以来，它就被公认为计算机工程领域的重要研究领域之一，并毫无争议地成为技术的驱动力，并一直延续至今。人工智能具有学习、做出智能预测、解决复杂问题、适应多变条件、适应不同的人类语言和经验等特性，这些都可以算作人工智能的定义，人工智能也被纳入对教育培训过程的直接贡献阶段，特别是在教育信息管理方面。事实上，如今人工智能早已进入课堂，学生、教师或家长甚至还未来得及说一声“欢迎”，它就以“智能、自适应或个性化学习系统”的名义，将世界各地的高中和大学教育带入了一个全新的维度。这个维度延续了收集和分析每个学生产生的“大数据”的过程，这些数据现在是不可能管理和获取的。总而言之，可以说人工智能对教育的贡献有两点：一是在教育管理阶段，向学生和教育工作者管理和呈现信息；第二，在教学角色阶段，直接参与学习和教学过程。本研究从三个标题和三个问题来探讨人工智能在教育中的应用，并通过“人工智能到底是什么？”这一问题来回答智能及相关概念。带着问题；人工智能将如何助力教育？“人工智能将如何改善教育？”带着问题；最后一节“人工智能在教育领域有哪些应用？”议题下将介绍在教育培训领域可以使用的人工智能应用。人们认为这项研究将通过在教育的标题下以一般框架呈现人工智能主题，并揭示教师和学生如何使用人工智能，为该领域做出贡献。关键词：教育中的人工智能、智能、大脑、人工智能、专家系统。抽象的。人工智能的概念由约翰·麦卡锡在1956年多特蒙德会议上首次提出，自本世纪上半叶以来，人工智能被公认为技术驱动力之一，无疑是计算机科学最重要的研究领域之一。人工智能具有学习、做出智能预测、解决复杂问题、适应不断变化的条件、适应不同的语言和经验等特殊定义，它直接在教育和培训过程，特别是在教育信息管理方面发挥着贡献作用。事实上，人工智能早已被引入课堂环境，在学生、教师或家长尚未表示“欢迎”之前，它就以“智能、适应性或个性化学习系统”。这个维度延续到每个学生形成的“大数据”收集和分析，而管理和访问这些数据几乎是不可能的。简而言之，可以用两种形式来表达人工智能对教育的贡献；第一种方式是在教育管理阶段通过信息管理和向教师和学生呈现；第二种是教学角色，直接参与学习和教学过程。在本研究中，人工智能在教育中分为三个主题和三个问题进行分析。第一部分通过“什么是人工智能？”的问题讨论人工智能和相关概念。第二部分试图通过询问“人工智能如何发展教育？”来发现人工智能如何为教育做出贡献。在最后一部分，通过“人工智能在教育教学中的实践是什么”来分析可以/正在用于教育和教学的人工智能应用。
孩子们可以利用人工智能服务编写什么程序？
核心理念#1：计算机利用传感器感知世界。感知是从感觉信号中提取信息的过程。计算机具有足够“看”和“听”的能力并能实际应用，这是人工智能最重要的成就之一。学生必须了解机器感知口语或视觉图像需要广泛的领域知识；例如，对于口语来说，一个人不仅要知道语言的声音，还要知道语言的词汇、语法和使用形式。缺乏这样的知识，机器语音识别就无法达到人类的准确度。 K-2 的学生应该知道如何与基于语音的解决方案进行交互，并具有一些机器视觉方面的经验（例如，他们可以使用网络摄像头和基于网络的应用程序进行面部或物体识别，或者演示 Google 的 QuickDraw）。 3-5。在课堂上，学生应该能够修改采用结合儿童人工智能原理的编程框架编写的基于感知的应用程序。例如，他们可以创建对口头表达或视觉标记或特定面孔的出现做出反应的应用程序。 6-8。在课堂上，学生应该能够自己创建更复杂的应用程序。 9-12。在课堂上，学生应该能够识别和展示机器感知系统的局限性，并使用机器学习工具来训练感知器分类器。核心理念#2：代理维护世界的模型/表征并使用它们进行推理。人工智能系统通常被定义为感知和表征世界并产生有意图的、影响世界的输出的智能代理。表征是自然智能和人工智能的基本问题之一。学生应该理解表示的概念，例如地图如何表示某个区域或图表如何表示棋盘游戏的情况。学生还必须了解，计算机使用数据构建表示，并且可以通过应用从已知信息中获取新信息的推理算法来操纵这些表示。虽然人工智能代理可以思考非常复杂的问题，但它们的思考方式并不像人类。许多人类可以轻松进行的推理超出了当今人工智能系统的能力。在 K-2 年级，我们希望学生能够检查智能代理创建的演示文稿（例如，Calypso 为 Cozmo 创建的世界地图）并能够使用纸和铅笔创建简单的演示文稿。 3-5。在课堂上，我们希望学生能够使用简单的计算机程序中的表示，例如 Scratch 中的精灵可以将画布和精灵视为世界的表示，并使用触摸块来查询它。这个级别的学生，哪种动物有“翅膀”？他们还可以通过练习来检查推理算法，例如建立决策树来根据一系列是/否问题确定他们的想法，例如： 6-8。在课堂上，学生应该能够检查诸如 Google 知识图谱之类的演示文稿并模拟简单的图形搜索算法。 9-12。在课堂上，学生应该能够使用基本数据结构（列表和字典）来编写简单的推理算法。重要创意#3：计算机可以从数据中学习。机器学习算法允许计算机使用人类提供的或机器本身接收的训练数据来创建自己的表示。近年来，得益于机械工程技术，人工智能的许多领域都取得了重大进展，但要取得成功，就需要大量的数据。例如，Open Image Dataset V4, 9