Profil
Marmara Üniversitesi'nde yapay zeka, makine öğrenmesi, doğal dil işleme, veri bilimi ve metin madenciliği alanlarında ders veriyor ve araştırmalar yürütüyorum. 2013 yılında kurulan bir üniversite spin-off şirketi olan VeriUs Teknoloji'de hukuk, sağlık ve kurumsal belge zekası alanlarına yönelik yapay zeka ürünleri ve özel yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine liderlik ediyorum. Ayrıca şirketlere endüstriyel Ar-Ge projeleri, bilimsel proje tasarımı, yapay zeka ürün stratejisi ve üniversite-sanayi iş birlikleri konularında danışmanlık veriyorum.
Akademik Araştırma ve Gerçek Dünya Yapay Zekası
Akademik çalışmalarım, özellikle Türkçe ve düşük kaynaklı diller için karmaşık metinsel ve ağ yapılı veri üzerinde öğrenme, bilgi getirme ve akıl yürütmeyi iyileştiren yöntemlere odaklanır.
Uygulamalı çalışmalarım ise bu fikirleri çalışan sistemlere dönüştürür: alan uyarlamalı RAG boru hatları, hukuk ve sağlık yapay zekası ürünleri, güvenli kurumsal yapay zeka kurulumları ve bilgi yoğun soru cevaplama sistemleri.
Bu site kimler için? Öğrenciler, akademik iş birlikleri, lisansüstü adaylar, endüstri ortakları ve yapay zeka, DDİ, BDM, RAG ve alan odaklı akıllı sistemler konusunda bilimsel danışmanlık arayan şirketler için hazırlanmıştır.
Güncel Çalışma Alanları
- Büyük dil modelleri, bilgi getiri destekli üretim, Graph-RAG, agentic RAG ve hibrit bilgi getirme mimarileri.
- Metin sınıflandırma, varlık adı tanıma, bilgi çıkarımı, özetleme, anlamsal arama ve BDM çıktılarının tutarlılık analizi dahil Türkçe DDİ ve düşük kaynaklı dil teknolojileri.
- Türk mevzuatı, içtihat, sözleşme analizi, dava analizi ve kaynaklara dayalı hukuki soru cevaplama için hukuk yapay zekası sistemleri.
- Klinik bilgi çıkarımı, radyoloji raporu analizi, kardiyolojik zeka ve tıbbi Graph-RAG dahil sağlık yapay zekası ve tıbbi DDİ.
- Güvenli kurulum, veri işleme boru hatları, bilgi ağı oluşturma, kavram çıkarımı, ilişki çıkarımı, etiketleme ve açıklanabilirlik içeren kurumsal belge zekası.
- Vektör veritabanları, arama motorları, ağ veritabanları, alan uyarlamalı modeller ve değerlendirme boru hatlarını birleştiren yerinde ve müşteri özelinde yapay zeka sistemleri.
Araştırma
Uzun vadeli araştırma alanlarım yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme, metin madenciliği, bağlı veri, ağ madenciliği, sosyal ağ analizi ve dağıtık veri madenciliğidir. Çalışmalarımda tekrar eden ana tema, özellikle Türkçe ve diğer düşük kaynaklı ortamlarda metinsel veriden öğrenmeyi geliştirmek için anlamsal ve ağ tabanlı temsiller kullanmaktır.
Marmara Üniversitesi'nde Big Data and Text Analytics Research Lab direktörlüğünü yürütüyorum. Daha önce Doğuş Üniversitesi'nde Social Network Analysis and Data Mining Research Lab direktörüydüm.
Uygulamalı Yapay Zeka ve VeriUs Teknoloji
VeriUs Teknoloji, makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve büyük dil modellerinin gerçek dünya uygulamalarını geliştirir. Son dönem çalışmaları, hukuk, sağlık ve kurumsal bilgi alanlarına yönelik alan odaklı konuşmalı yapay zeka sistemlerini ve RAG tabanlı ürünleri kapsamaktadır.
hukuk.chat
Türk hukuku için kaynaklara dayalı cevaplar, mevzuat ve içtihat getirme, hukuki belge analizi, sözleşme analizi ve dava analizi destekleyen yapay zeka destekli hukuk asistanı.
Health Chat / saglik.chat
Hekimler için yapay zeka asistanı, tıbbi literatür özetleme, klinik karar destek arayüzleri ve tıbbi Graph-RAG bileşenleri.
Private Document Intelligence
Güvenli özel belge arama, özetleme, analiz ve kurumsal bilgi yönetimi için yapay zeka tabanlı çözüm.
Endüstriyel Ar-Ge ve Bilimsel Danışmanlık
Yapay zeka, DDİ, BDM/RAG, hukuk yapay zekası, sağlık yapay zekası ve kurumsal bilgi sistemleri geliştiren şirketler için bilimsel danışmanlık ve uygulamalı Ar-Ge desteği.
Seçilmiş Güncel Yayınlar
- Shaqalaih, L. I. A., Belal, O. S., Küçük, F. M., Tuncer, Y., & Ganiz, M. C. (2025). Medical Graph-RAG: Bilingual Graph-Based Reasoning for Cardiological Intelligence. INISTA 2025. DOI: 10.1109/INISTA68122.2025.11249583.
- Abdullahi, A. A., Ganiz, M. C., Koç, U., Gökhan, M. B., Aydın, C., & Özdemir, A. B. (2025). Deep learning for named entity recognition in Turkish radiology reports. Diagnostic and Interventional Radiology, 31(5), 430–439.
- Tuncer, Y., Pekedis, H., Özeren, H., & Ganiz, M. C. (2025). New Approaches to Named Entity Recognition in Turkish: Improving Performance through Architecture Modification of Causal Large Language Models. SIU 2025. DOI: 10.1109/SIU66497.2025.11112472.
- Üzümcü, T., & Ganiz, M. C. (2025). Analysis of Consistency of Large Language Models for Low-Resource Languages like Turkish with Min-P and Top-P Sampling Parameters. SIU 2025. DOI: 10.1109/SIU66497.2025.11112080.
- Mehmetcik, H., Ganiz, M. C., Kölük, M., Yüksel, G., Yılmaz, M., İnce, M. M., et al. (2024). TFPsocialmedia: a public dataset for studying Turkish foreign policy. Discover Data, 2(1), 3.
- Alsaç, A., Yenisey, M. M., Ganiz, M. C., Dağtekin, M., & Ulusinan, T. (2023). The Efficiency of Regularization Method on Model Success in Issue Type Prediction Problem. Acta Infologica, 7(2), 360–383.
- Akça, O., Bayrak, G., Issifu, A. M., & Ganiz, M. C. (2022). Traditional Machine Learning and Deep Learning-based Text Classification for Turkish Law Documents using Transformers and Domain Adaptation. INISTA 2022.
- Çelikmasat, G., Aktürk, M. E., Ertunç, Y. E., Issifu, A. M., & Ganiz, M. C. (2022). Biomedical Named Entity Recognition Using Transformers with biLSTM + CRF and Graph Convolutional Neural Networks. INISTA 2022.
- Bayrak, G., Toprak, M. Ş., Ganiz, M. C., Kodaz, H., & Koç, U. (2022). Deep learning-based brain hemorrhage detection in CT reports. Challenges of Trustable AI and Added-Value on Health, 866–867.
- Issifu, A. M., & Ganiz, M. C. (2021). A Simple Data Augmentation Method to Improve the Performance of Named Entity Recognition Models in Medical Domain. UBMK 2021.
Dersler ve Danışmanlık
Lisans ve lisansüstü düzeyde doğal dil işleme, makine öğrenmesi, veri bilimi, sosyal ağ analizi, yazılım tasarımı ve temel bilgisayar mühendisliği alanlarında dersler verdim.
- Introduction to Natural Language Processing
- Data Science and Analytics
- Natural Language Processing
- Social Network Analysis
- Object-Oriented Software Design
- Introduction to Machine Learning
- Data Structures
- Database Systems
Detaylı dersler sayfasını görüntüleyin.
Hukuk DDİ, tıbbi bilgi çıkarımı, radyoloji raporu sınıflandırma, DDİ için veri artırma, finansal bildirim analizi, kelime gömmeleri, kelime anlamı belirsizliği giderme, anlamsal çekirdekler, duygu analizi ve yüksek mertebeli anlamsal yumuşatma konularında lisansüstü tezler yönettim.
Eğitim
- Computer Science Ph.D., Lehigh University, ABD, 2008. Tez: Higher-order Path Analysis for Supervised Machine Learning.
- Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans ve Lisans, Selçuk Üniversitesi, Türkiye, 2002 ve 2000.
İletişim
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Mühendislik Fakültesi, Marmara Üniversitesi
RTE Yerleşkesi, Maltepe, İstanbul, Türkiye
Ofis: M2-251
Big Data and Text Analytics Research Lab: M2-118
E-posta: murat.ganiz@marmara.edu.tr
Telefon: +90 216 777 3539