Prof. Dr. Fatma Deniz, bilgisayar bilimleri ile bilişsel sinirbilimin kesişiminde çalışan, yapay zekâ, dil işleme, beyin görüntüleme ve hesaplamalı modeller üzerine araştırmalar yürüten bir akademisyendir. 2025 yılında Berlin Teknik Üniversitesi (TU Berlin) rektörlüğüne seçilmiş ve görevine 1 Nisan 2026’da başlayacak olması kararlaştırılmıştır. Daha önce aynı üniversitede dijitalleşme ve sürdürülebilirlikten sorumlu rektör yardımcılığı görevini üstlenmiştir.

Fatma Deniz, 11 Haziran 1983 tarihinde Almanya’nın Münih kentinde doğmuştur. Ailesi Türk kökenlidir. Ortaöğrenimini Türkiye’de Bursa Kız Lisesinde tamamlamıştır. 1997–2001 yılları arasında öğrenim gördüğü bu liseden okul birincisi olarak mezun olmuştur. Lise eğitiminin ardından Almanya’ya dönmüş ve Münih’te bilgisayar bilimi alanında lisans eğitimini tamamlamıştır. Bilgisayar bilimleri alanındaki doktora derecesini Berlin Teknik Üniversitesinden, Berlin Bernstein Hesaplamalı Sinirbilim Merkezi (BCCN) iş birliğiyle almıştır.

2013–2020 yılları arasında ABD’nin Kaliforniya eyaletindeki Berkeley Üniversitesinde araştırmalar yürütmüştür. Bu dönemde büyük ölçekli beyin verilerinin hesaplamalı yöntemlerle modellenmesi üzerine çalışmış; aynı zamanda BIDS (Berkeley Institute for Data Science) bünyesinde görev almıştır.

ABD’deki çalışmalarının ardından Berlin’e dönmüş, Nisan 2023’te TU Berlin’de Biyolojik ve Yapay Sistemlerde Dil ve İletişim Bölümü başkanlığını üstlenmiştir. Bu profesörlük pozisyonu Berlin Eşit Fırsatlar Programı tarafından finanse edilmiştir.

Berlin Bernstein Hesaplamalı Sinirbilim Merkezi’nin (BCCN) bir üyesidir. Ayrıca FU Berlin, HU Berlin, TU Berlin ve Charité – Universitätsmedizin Berlin’den oluşan Berlin Üniversite İttifakı'nda aktif olarak yer almaktadır.

Prof. Dr. Deniz’in araştırmaları bilgisayar bilimi, sinirbilim, dilbilim ve müzik gibi farklı disiplinleri bir araya getirmektedir. Çalışmalarının temel odak noktaları şunlardır:

• Duyusal bilginin beyinde temsili: Beynin dil ve diğer duyusal uyarıları nasıl kodladığını incelemektedir.
• fMRI tabanlı hesaplamalı modelleme: Büyük ölçekli beyin görüntüleme verilerine makine öğrenimi yaklaşımı uygulamaktadır.
• Dil ve iletişim süreçleri: Hem biyolojik sistemlerde hem de yapay sistemlerde dil işleme mekanizmalarını araştırmaktadır.
• Çapraz-modallik çalışmaları: İnsan beyninde dilin farklı duyusal modaliteler arasında nasıl temsil edildiğine odaklanmaktadır.
• Açık bilim, tekrarlanabilir araştırma ve yapay zekânın sorumlu kullanımı: Akademik üretim süreçlerinin iyileştirilmesine yönelik katkılar sunmaktadır.

TU Berlin Genişletilmiş Akademik Senatosu’nun 24 Ocak 2024 tarihli toplantısında Prof. Dr. Fatma Deniz, dijitalleşme ve sürdürülebilirlikten sorumlu rektör yardımcısı olarak seçilmiştir. Bu görev kapsamında üniversitenin dijital dönüşüm stratejilerinin ve sürdürülebilir kampüs politikalarının geliştirilmesine liderlik etmiştir.

Görevi süresince eğitim altyapılarının dijitalleşmesi, veri bilimi ve yapay zekâ uygulamalarının sorumlu entegrasyonu ve kurumsal sürdürülebilirlik süreçlerinin güçlendirilmesi gibi alanlarda görev almıştır.

TU Berlin rektörlük seçimi 2025 yılı aralık ayında gerçekleştirilmiştir. Beş adayla başlayan süreç, ilk turda üç adayın çekilmesiyle iki aday arasında devam etmiş; Prof. Dr. Fatma Deniz ile mevcut rektör Prof. Dr. Geraldine Rauch ikinci turda yarışmıştır.

Akademik Senato’nun yaptığı oylamada:

• Prof. Dr. Fatma Deniz: 42 oy
• Prof. Dr. Geraldine Rauch: 18 oy
• Geçersiz oy: 1

Bu sonuçla Fatma Deniz, senatonun üçte ikisinden fazlasının desteğini alarak Berlin Teknik Üniversitesi’nin yeni rektörü seçilmiştir. Görevine 1 Nisan 2026 tarihinde başlayacaktır.

• Kitzes, J., Turek D., Deniz F., editors, The Practice of Reproducible Research: Case Studies in Data Science , UC Press, 2017.^【1】 

• Deniz F., "pyMooney: Generating a Database of Two-Tone, Mooney Images ". In The Practice of Reproducible Research: Case Studies in Data Science. Kitzes, J., Turek D., Deniz F., editors. UC Press, 2017.
• Turek D., Deniz F., "Introducing the Case Studies". In The Practice of Reproducible Research: Case Studies in Data Science. Kitzes, J., Turek D., Deniz F., editors. UC Press, 2017.^【2】 

• Negi, A.*, Oota, S. R.*, Nunez-Elizalde, A., Gupta, M., Deniz F., Brain-Informed Fine-Tuning for Improved Multilingual Understanding in Language Models. NeurIPS, 2025.
• Chen C., Dupre la Tour T., Gallant J. L., Klein D., Deniz F., The cortical representation of language timescales is shared between reading and listening. Nature Communications Biology 7, 284, 2024
• Elfaramawy N. Deniz F. Grunske L., Hilbrich M., Kehrer T., Lamprecht A-L., Mendling J., Weidlich M., On Managing Large Collections of Scientific Workflows. Modellierung 2024 Satellite Events. Gesellschaft für Informatik e.V.. RDiMOD. Potsdam. March 12-15.
• Gong X. L., Huth A. G., Deniz F., Johnson K., Gallant J. L., Theunissen F. E. Phonemic segmentation of narrative speech in human cerebral cortex. Nature Communications, 14:4309, 2023.
• Deniz F.*, Tseng C.*, Wehbe L., Dupre la Tour T., Gallant J. L., Semantic representations during language comprehension are affected by context. Journal of Neuroscience, Featured Research March 28th, 2023
• Lamarre M., Chen C., Deniz F., Attention weights accurately predict language representations in the brain. Association for Computational Linguistics: EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing), pages 4513–4529, 2022.
• Popham S., Huth A. G., Bilenko N. Y., Deniz F., Gao, S. J., Nunez-Elizalde A., Gallant J. L., Visual and linguistic semantic representations are aligned at the border of human visual cortex.Nature Neuroscience 24, 1628-1636, 2021.
• Ramakrishnan K. and Deniz F., Non-Complementarity of Information in Word-Embedding and Brain Representations in Distinguishing between Concrete and Abstract Words . In Proceedings of NAACL HLT Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics (CMCL), 2021.
• Deniz F., Nunez-Elizalde A.O., Huth A. G., Gallant J. L., The representation of semantic information across human cerebral cortex during listening versus reading is invariant to stimulus modality. Journal of Neuroscience, 39(39):7722-7736, 2019.
• Wu M.*, Deniz F.*, Prenger R., Gallant J. L., The unified maximum a posteriori (MAP) framework for neuronal system identification. (* First authorship shared), arXiv, https://arxiv.org/abs/1811.01043, 2018.
• Holdgraf C., Culich A., Rokem A., Deniz F., Ushuzima D., Alegro M., Portable learning environments for hands-on computational instruction: Using container- and cloud-based technology to teach data science. In Proceedings of the Practice and Experience in Advanced Research Computing on Sustainability, Success and Impact (p. 32), ACM, 2017.
• Castelluccia C., Duermuth M., Golla M., Deniz F.., MooneyAuth: Towards Practical Implicit Memory-based Authentication. In Network and Distributed System Security Symposium (NDSS), 2017.
• Kizilirmak J. M., Gomes da Silva J. G., Imamoglu F., Richardson-Klavehn A., Generation and the subjective feeling of "aha!": Independent contributions to learning from insight. Psychological research 80 (6), 1059-1074, 2015.
• Castelluccia C., Duermuth M., Imamoglu F., Learning from Neuroscience to Improve Internet Security. ERCIM News, Research and Innovation, 99:46, 2014.
• Imamoglu F., Heinzle J., Imfeld A., Haynes J.-D., Activity in high-level brain regions reflects visibility of low-level stimuli. Neuroimage, 102:688-694, 2014.
• Imamoglu F., Kahnt T., Koch C., Haynes J.-D., Changes in functional connectivity support conscious object recognition. Neuroimage, 63:1909-17, 2012.^【3】