Furkan Özçelik ile Mentörlük Oturumu

CogIST'te başlattığımız Mentörlük Oturumları serimize devam ediyoruz! Bu oturumlarda, bilişsel bilim alanına yeni adım atmış ya da bu alanda ilerlemeyi düşünen katılımcıları, bu yolu farklı akademik duraklardan geçmiş araştırmacılarla bir araya getiriyoruz. Başvuru süreçlerinden yurtdışı imkanlarına, disiplinler arası geçişlerden araştırma teması belirlemeye kadar pek çok soru, çoğu zaman yakın çevrede yanıt bulamayabiliyor. Bu serideki konuklarımız kendi yolculuklarını, karşılaştıkları zorlukları ve edindikleri deneyimleri paylaşırken, katılımcılar da doğrudan soru sorarak kişisel tavsiyeler alma imkanı buluyor.

Mentörlük Oturumlarının ikincisi, 5 Ocak Pazartesi günü saat 19:00'da gerçekleşecek. Bu oturumda konuğumuz, şu anda Yale Üniversitesi'nde araştırmalarını sürdüren Furkan Özçelik (PhD) olacak.

Yapay zeka, nörobilim, işlemlemsel nörobilim, nörogörüntüleme, nöral dekodlama gibi alanlarda araştırma yapmayı düşünen lisans ve yüksek lisans öğrencilerini, bu zengin deneyim aktarımına davet ediyoruz!

Furkan Özçelik (PhD) kimdir?

Furkan Özçelik, 2018 yılında İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden mezun oldu. Aynı üniversitede tamamladığı yüksek lisans sürecinde bilgisayarlı görme alanında çalışmalar yürüttü. Ardından doktora çalışmalarını Fransa’da, Toulouse Üniversitesi bünyesindeki Centre de Recherche Cerveau & Cognition (Beyin ve Biliş Araştırma Merkezi) çatısı altında sürdürdü. Burada, neuro-AI kesişiminde yer alan projelerde yer aldı ve özellikle nöral çözümleme alanına odaklandı. Doktora tezini "Deciphering Brain's Visual Language: Natural Image Reconstruction using Deep Generative Models from fMRI Signals" başlığıyla tamamladı. 2023–2025 yılları arasında New York Üniversitesi'nde (NYU) doktora sonrası araştırmacı olarak görev aldı. Şu anda ise araştırmalarına Yale Üniversitesi'nde devam etmektedir. Furkan Özçelik’in çalışmaları, yapay zekâ ile nörobilimi buluşturan disiplinlerarası bir çerçevede, beynin görsel temsil biçimlerini çözümleme ve bu temsilleri derin üretici modellerle yeniden inşa etme üzerine yoğunlaşmaktadır.