Dr. Öğr. Üyesi
Peren Jerfi Canatalay
İstanbul Aydın Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden 2013 yılında mezun olmuş, 2016 yılında Elektrik Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı’nı İğnecikle Sinir Ağları ile Ses Kaynağı Sınıflandırma tezi ile tamamlamıştır. Doktora eğitimini, Altınbaş Üniversitesi Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği'nde Derin Öğrenme Yöntemiyle Meme Kanseri Teşhisi alanında 2022 yılında tamamlamıştır. 2022 yılında Haliç Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’ne Dr. Öğretim Üyesi olarak atanmıştır. Özel sektörde Proje Yöneticisi, Proje Koordinatörü ve Saha Mühendisi olarak çalışarak, hem akademik hem de sektör bilgilerini hayata geçirmiştir. Araştırma alanları Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Doğal Dil İşleme, Bulanık Hesaplama, Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi yer almaktadır. Ekim 2023 tarihi itibariyle İstinye Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde göreve başlamıştır.
Çalışma Alanları
- Mühendislik Temel Alanı
- Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği
- Görüntü İşleme
- Yapay Zeka
- Makine Öğrenmesi
- Protein Katlanmasının Çözülmesi: Evrimsel Algoritmalar ve Yapay Zekanın Gücüyle Yenilikçi Yaklaşımlar, 2025
- Biyoinspirasyon tabanlı derin öğrenme algoritması, 2025
- V-shaped and S-shaped binary artificial protozoa optimizer (APO) algorithm for wrapper feature selection on biological data , 2025
- Hybrid Deep Learning Approach for Accurate Tumor Detection in Medical Imaging Data, 2023
- An Ensemble Model for the Diagnosis of Brain Tumors through MRIs, 2023
- Multilayer Perceptron and Their Comparison with Two Nature-Inspired Hybrid Techniques of Biogeography-Based Optimization (BBO) and Backtracking Search Algorithm (BSA) for Assessment of Landslide Susceptibility, 2023
- A Bidirectional LSTM-RNN and GRU Method to Exon Prediction Using Splice-Site Mapping, 2022
- DIAGNOSIS OF BREAST CANCER FROM X-RAY IMAGES USING DEEP LEARNING METHODS, 2021
- Confidence-Based Regression with Energy-Based Models in Deep Learning,
- MODELING THE COMPLEX INTERACTIONS OF TUMOR GROWTH AND MACROPHAGE RESPONSE: A MATHEMATICAL EXPLORATION OF TUMOR SUPPRESSION AND PROGRESSION,