hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Finansal zaman serileri için makine öğrenmesi teknikleri ile trend tahmini
Trend forecasting with machine learning techniques for financial time series
Yazar: NUH YURDUSEVEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ANIL MÜNGEN
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: ARIMA modelleri = ARIMA models ; Doğrusal olmayan zaman serileri = Non-linear time series ; Döviz kuru tahmini = Exchange rate forecasting ; Ekonomik zaman serisi = Economic time series ; Finansal teknolojiler = Financial technologies ; Kısa dönemli öngörü = Short-term forecasting ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Tahminleme = Forecasting ; Zaman serileri = Time series ; Çok değişkenli zaman serileri = Multivariate time series

Özet:
Geçmişte olduğu gibi günümüzde de yatırımcılar için finansal verilerin trendinin tahmin edilebilmesi ve bu bilgi kullanılarak bir finansal strateji oluşturulması oldukça önemlidir. Fakat günümüzde hızlı internet bağlantıları ile finansal verilerin hızlı ulaşması ve bilişim ve bulut sistemlerindeki gelişmeler, finansal tahminleme için yapay zekâ algoritmalarının kullanılması bu alanda rekabeti artırmaktadır. Fintech uygulamaları içinde portföy yönetimi gibi alanlarda yapay zekâ uygulamalarının kullanım payı gittikçe artmaktadır. Bu çalışmanın amacı finansal zaman serisi verileri tahminlemek için yapılan daha önceki akademik çalışmaları derlemek, zaman serilerinin tahmin etmek için kullanılan yapay zekâ algoritmalarını açıklamak ve deney kısmında toplanan finansal veriler ile altın ons fiyatı ve dolar güç endeksini tahmin eden modellerin performanslarını karşılaştırmaktır. Çalışmada farklı senaryolarda eğitilip test edilen ARIMA, LSTM ve C-LSTM modelleri kullanılmıştır ve model performansları karşılaştırılıp çıkarımlar yapılmıştır.

Abstract:
As in the past, it is very important for investors to be able to predict the trend of financial data and to create a financial strategy using this information. However, nowadays, rapid access to financial data with fast internet connections, developments in informatics and cloud systems, use of artificial intelligence algorithms for financial forecasting increase competition in this field. The share of artificial intelligence applications in areas such as portfolio management among Fintech applications is increasing. The aim of this study is to compile previous academic studies for estimating financial time series data, to explain artificial intelligence algorithms used to predict time series, and to compare the performance of models that predict the gold ounce price and dollar power index with the financial data collected in the experimental part. In the study, ARIMA, LSTM and C-LSTM models, which were trained and tested in different scenarios, were used and model performances were compared, and inferences were made.
Derin öğrenme ile borsa fiyatlarının tahmini: LSTM yaklaşımı
Stock market price prediction with deep learning: LSTM approach
Yazar: SAHIB RAHIMOV
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ŞİMŞEK
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Borsa, ekonomik kalkınmanın ve bireysel refahın önemli bir göstergesi olarak kabul
edilmektedir. Yatırımcılar ve finansal analistler için, borsa fiyatlarının doğru tahmini, karar
verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Geleneksel yöntemler uzun süredir bu
tahminlerde kullanılmasına rağmen, son zamanlarda yapay zeka ve derin öğrenme teknikleri,
finansal piyasaların karmaşıklığını modellemek için daha fazla tercih edilmektedir. Bu tez,
derin öğrenme modellerinden biri olan Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarının borsa
fiyatlarını tahmin etmedeki etkinliğini incelemektedir. LSTM, zaman serisi verilerindeki
uzun vadeli bağımlılıkları öğrenebilme kapasitesiyle finansal piyasaların dinamiklerini
modelleyebilen güçlü bir araçtır. Bunun yanı sıra, hibrit modellerin (LSTM-GRU, LSTM-
CNN, LSTM-Autoencoder ve LSTM-Transformer) LSTM tabanlı yaklaşımlara göre
performansını değerlendirerek, borsa fiyat tahminlerinde daha iyi sonuçlar elde edilip
edilemeyeceğini araştırmaktadır. Çalışma, LSTM modelinin ve hibrit modellerin geleneksel
yöntemlerle karşılaştırıldığında avantajlarını ve sınırlılıklarını deneysel bir yaklaşımla
sunmaktadır. Ayrıca, bu modellerin gerçek dünya verileri üzerindeki uygulanabilirliği ve
finansal analizlerdeki kullanımı ele alınmaktadır.

Abstract:
The stock market is considered an important indicator of economic development and
individual prosperity. For investors and financial analysts, the accurate prediction of stock
prices plays a critical role in decision-making processes. Although traditional methods have
been used for these predictions for a long time, recently, artificial intelligence and deep
learning techniques have been increasingly preferred to model the complexity of financial
markets. This thesis examines the effectiveness of Long Short-Term Memory (LSTM)
networks, one of the deep learning models, in predicting stock prices. LSTM is a powerful
tool capable of modeling the dynamics of financial markets with its ability to learn long-
term dependencies in time series data. Additionally, it investigates whether hybrid models
(LSTM-GRU, LSTM-CNN, LSTM-Autoencoder, and LSTM-Transformer) can achieve
better results in stock price predictions compared to LSTM-based approaches. The study
presents an experimental approach to evaluate the advantages and limitations of the LSTM
model and hybrid models compared to traditional methods. Furthermore, the applicability of
these models on real-world data and their use in financial analysis are discussed. This thesis
aims to contribute to both academic literature and the financial sector by being at the
intersection of deep learning and financial forecasting.
Bir kamu binasının mevcut klima ve güç tedarik sistemlerinin toplam karbon ayakizinin incelenmesi ve ekserji tabanlı optimum bir sistem önerisi ile mukayesesi
Examination of the total carbon footprint of the existing air conditioning and power supply systems of a public building and comparison with an optimal exergy-based system proposal
Yazar: ABDULLAH BUZ
Danışman: PROF. DR. BİROL KILKIŞ
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Makine Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Doğal dengenin bozulmaması ve kaynakların tükenmemesi için bizlere sorumluluk düşmektedir. Bu sorumluluğun farkında olarak çevreye verdiğimiz zararlardan bizler sorumluyuz. Dünya da enerji tüketiminin büyük bir kısmı binalarda ısınma, cihaz kullanımı ve aydınlatma gibi konfor ihtiyaçlarını gidermek için gerçekleşmektedir. Bu ülkemiz içinde geçerlidir. Bu tüketimlerin her biri enerjinin kaynağına bağlı olarak atmosfere zararlı gazlar bırakmaktadır. Bu gazlar absorbe edilmediği sürece dünyamızı kötü günler beklemektedir.
Bu çalışmada ülkemizde ki en büyük kamu binalarından birinde mevcut sistemlerin CO2 salım sorumluluğu, REMM ( Rational Exergy Management Model, Akılcı Ekserji Yönetim Modeli) methodu ile hesaplanmıştır. Hali hazırda bulunan sistemlerde ekserji tabanlı optimum bir sistem önerisi ile değişikliğe gidildiğinde karbon ayakizi miktarının ne kadar değiştiği tespit edilmiştir.
Trijenerasyon sisteminin kamu binalarında kullanılabilmesi için tüketim sürekliliği şartının oluşmadığı durumlarda, buz depolama gibi enerji depolayan ve ihtiyaç halinde bunları kullanan sistemlerin, üçlü üretim sistemini elverişli hale getirdiği görülmüştür. Ayrıca ekserji tabanlı sistemlerin karbon salım sorumluluğunu her koşulda azaltmadığı görülmüş, tasarlanan sistemin önemi anlaşılmıştır.

Abstract:
It is our responsibility to ensure that the natural balance is not disrupted and resources are not depleted. Being aware of this responsibility, we are responsible for the damage we cause to the environment. Most of the energy consumption in the world occurs to meet comfort needs such as heating, device use and lighting in buildings. This is valid in our country. Each of these consumptions releases harmful gases into the atmosphere, depending on the source of energy. 
In this study, the CO2 emission responsibility of existing systems in one of the largest public buildings in our country was calculated with the REMM (Rational Exergy Management Model) method. It has been determined how much the carbon footprint changes when existing systems are changed with an exergy-based optimum system proposal.
In cases where the consumption continuity requirement is not met for the trigeneration system to be used in public buildings, it has been observed that systems that store energy such as ice storage and use them when needed make the trigeneration system suitable. In addition, it has been observed that exergy-based systems do not reduce carbon emission liability under all circumstances, and the importance of the designed system has been understood.
Python ve Arduino haberleşmesi kullanarak uyku modu uyarı sistemi
Sleep mode warning system using Python and Arduino communication
Yazar: SARKHAN RZAYEV
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL TEKİN
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Uykulu araç kullanmanın erken tespiti, trafik kazalarının önlenmesi, fiziksel ve ekonomik kayıpların önlenmesi açısından önemlidir. Bu çalışmanın amacı, esneme ve gözlerin kapanması gibi uykululuk belirtilerini algılayarak sürücüyü uyaran bir uyku modu uyarı sistemi geliştirmektir. Sistem, OpenCV ve MediaPipe kütüphanelerinin yardımıyla sürücünün yüz ifadesini izlemek ve uykuluk belirtilerini tespit etmek için web kamerası kullanıyor. Esneme veya göz kapalılığı algılandığında Arduino Uno, 8Ω 1W hoparlöre ses verecektir.
Günümüzde sürücüler uzun süre araç kullanırken uyuyakalmaktadır. Bu durum ciddi kazalara ve ölümlere yol açmaktadır. Bu nedenle geliştirilen sistem, sürücülerin konsantre olmasını ve kazalardan kaçınmasını sağlayan önemli bir güvenlik özelliğidir.
Tez kapsamında sistemin donanım ve yazılım bileşenleri incelenmiş, kurulum süreci ve performans testleri yapılmıştır. Sonuçlar, sistemin uyku hali ve kapalı göz belirtilerini yüksek doğrulukla tespit edebildiğini ve sürücüyü uyarabildiğini gösteriyor. Bu araştırma, sürücülerin güvenliğini artırarak, yolda meydana gelebilecek kazaların önlenmesine katkı sağlayacaktır.

Abstract:
This thesis aims to develop a Sleep Mode Warning System that detects signs of drowsiness, such as yawning and eye closure, to alert drivers. The system uses a webcam to monitor the driver's facial expressions and employs OpenCV and MediaPipe libraries to detect yawning and eye closure. When detection occurs, the system triggers audible alerts using an Arduino Uno and 8Ω 1W speaker.
In today's world, falling asleep at the wheel during long drives poses a serious risk of accidents and fatalities. Therefore, the developed system serves as a critical safety measure by helping drivers regain their focus and prevent potential dangers.
The thesis covers the detailed examination of the system's hardware and software components, integration process, and performance testing. The results show that the system can accurately detect signs of yawning and eye closure and effectively alert drivers. This work contributes to enhancing driver safety and preventing road accidents.
Beş faktör kişilik modeli özelliklerinin uyuşturucu madde bağımlılığı tahmininde makine öğrenmesi kullanımı
The use of machine learning in predicting drug addiction based on big five personality traits
Yazar: MURAD NAGHIYEV
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İCLAL ÇETİN TAŞ
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Madde bağımlılığı risk faktörlerini öngörmek amacıyla makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak Beş Faktör Kişilik Modelinin (BFKM) alt boyutları ile bağımlılık arasındaki ilişkileri detaylı bir şekilde incelemektedir. Bu çalışma, madde bağımlılığı etkeni tahmininde makine öğrenmesi yöntemleri ile BFKM özelliklerinin ilişkisi incelemektedir. Bağımlılık, toplumsal ve bireysel düzeyde ciddi bir sorun teşkil etmekte ve özellikle genç yaş grubunda artan oranlarla endişe verici hale gelmektedir. Bu doğrultuda, duygusal dengesizlik, dışadönüklük, deneyime açıklık, uyumluluk ve sorumluluk alt boyutlarının bağımlılık potansiyeli üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Makine öğrenmesi modelleri kullanılarak, kişilik özelliklerine dayalı olarak uyuşturucu madde bağımlılığı potansiyelini tahmin etme yetenekleri analiz edilmiştir. Bu modeller, bağımlılık önleme ve tedavi stratejilerinde daha etkili yaklaşımlar geliştirilmesine katkı sağlayacağı ön görülmektedir. Bağımlılıkla mücadelede daha etkili ve önleyici stratejilerin geliştirilmesine olanak sağlayacağı düşünülmektedir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, en yüksek tahmin doğruluğunun %89'a kadar ulaştığı gözlemlenmiştir.  Yaklaşımla ortaya konulan ikili dönüşümün analizleri daha yüksek doğruluğa çıkardığı görülmektedir.

Abstract:
The study utilizes machine learning techniques to predict risk factors for substance addiction by examining the relationships between the subdimensions of the Big Five Personality Model (BFPM) and addiction in detail. This research investigates the relationship between BFPM traits and substance addiction prediction using machine learning methods. Addiction poses a serious problem at both societal and individual levels, becoming particularly concerning with increasing rates among young people. In this context, the effects of the subdimensions of emotional instability, extraversion, openness to experience, agreeableness, and conscientiousness on addiction potential were evaluated. Using machine learning models, the ability to predict drug addiction potential based on personality traits was analyzed. These models are anticipated to contribute to the development of more effective approaches in addiction prevention and treatment strategies. It is believed that they will enable the creation of more effective and preventive strategies in combating addiction. The results obtained show that the highest prediction accuracy reached up to 89%. It was observed that the analyses of the binary transformation presented by this approach led to higher accuracy.
Elektrikli iş makinalarının çevre kirliliğine etkisi
The effects of the electrical earth moving machines on the environmental pollution
Yazar: ONUR ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. BİROL KILKIŞ
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Ana Bilim Dalı / Termodinamik ve Enerji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Yapılan bu çalışmada, ekskavatör modelleri ve faaliyetlerinin çevre kirliliği üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Literatürde yer alan çalışmalarda, ekskavatörlerin yaşam döngüsü boyunca imalata, işletmeye ve imha süreçlerine bağlı olarak meydana gelen atıklar, karbondioksit salımları, titreşim ve gürültü çevre kirliliğini etkileyen temel faktörler olarak yer almaktadır. Bu çalışmada özellikle çevre kirliliğine etki eden faktörlerden olan ekskavatörlerin karbondioksit salımları üzerine incelemeler yapılmıştır. İçten yanmalı motora sahip bir ekskavatör üzerinde yapılan dönüşüm çalışması sonucunda, elektrik motoruyla çalışan bir ekskavatör elde edilmiştir. Dönüşüm çalışması sonucu elde edilen kablolu tip bir elektrikli ekskavatörün, bataryalı tip elektrikli ekskavatör modelinin içten yanmalı motora sahip bir ekskavatör modellerinin karbondioksit salımları ayrı ayrı hesaplanmıştır. Karbondioksit salım hesaplamaları sırasında makine üzerindeki sistem kayıpları, makine komponentlerinin verimlilik değerleri, diversite oranı, güç santrali verimliliği gibi faktörler göz önünde bulundurulmuştur. Yapılan araştırmaların ve elde edilen sonuçların iş makinesi sektöründeki gelişmelere katkıda bulunması amaçlanmıştır.

Abstract:
This study examines, the types of earth moving machines and their activities that effect the degree of their environmental pollution potential. According to the literature, wastes, carbon dioxide emissions, vibration and noise are the main concerns about the earth moving machines affecting environmental pollution in throughout their life cycle such as manufacturing, operations, and their disposal processes. This study examines, the carbon dioxide emission of the earth moving machines is one of the factors that affects the environmental pollution potential and carbon footprint. An internal combustion engine type of the earth moving machine was retrofitted to convert it electrical one. Two options were considered, namely electric cabled model and a battery-operated model. Their emission characteristics were compared with internal combustion engine type. The system inefficiencies, energy losses of different components, diversity ratio and power plant efficiency were taken into consideration in the excavators' carbon dioxide emissions. Results show that this study sheds light to the transition period to electric mobility in the industry.
Prediction of lung cancer risk using machine learning models
Makine öğrenme modellerini kullanarak akciğer kanseri riskinin tespit edilmesi
Yazar: YUNUS GEZER
Danışman: DR. MURAT ŞİMŞEK
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Akciğer kanserinin erken teşhisi, hasta sonuçlarının iyileştirilmesinde ve ölüm oranlarının azaltılmasında çok önemli bir rol oynar. Son yıllarda akciğer kanseri riskini tahmin etmek için makine öğrenimi modellerinin uygulanması, yüksek riskli bireylerin belirlenmesinde klinisyenlere yardımcı olma potansiyelleri nedeniyle büyük ilgi topladı. Bir dizi makine öğrenimi tekniği kullanarak, klinik veri kümelerini kullanarak akciğer kanserine yakalanma riski yüksek olan bireyleri ayırt edebilecek sağlam bir tahmin çerçevesi oluşturmayı amaçlıyoruz. Araştırmamız, titiz veri analizi ve model değerlendirmesi yoluyla, akciğer kanseriyle mücadelede kişiselleştirilmiş tıp ve halk sağlığı stratejilerinin geliştirilmesinde ilerleme kaydetmeye çalışmaktadır. Çalışmamız, 10 kat çapraz doğrulama ile hem az hem de fazla örnekleme tekniklerini uyguladıktan sonra karşılaştırmalı bir performans değerlendirmesi içermekte olup, önerilen topluluk modelimizin güvenilirliğini ve uygulanabilirliğini arttırmaktadır.

Abstract:
Early detection of lung cancer plays a pivotal role in improving patient outcomes and reducing mortality rates. In recent years, the application of machine learning models for predicting lung cancer risk has garnered significant attention due to their potential to aid clinicians in identifying high-risk individuals. By employing a range of machine learning techniques, we aim to construct a robust predictive framework capable of discerning individuals at heightened risk of developing lung cancer using clinical datasets. Through meticulous data analysis and model evaluation, our research endeavors to make strides in advancing personalized medicine and public health strategies for combating lung cancer. Our study includes a comparative performance evaluation after implementing both under and over-sampling techniques with 10-fold cross-validation, enhancing the reliability and applicability of our proposed ensemble model.
Anonim şirketlerde yönetimin devri
Transfer of management in corporations
Yazar: NURDAN GÜRGEN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. IŞIK ÖZER
Özyeğin Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Özel Hukuk Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Hukuk = Law
Dizin: Anonim şirketler = Joint stock companies ; Yönetim devri = Succession ; Yönetim kurulu = Board directors ; Şirket yönetimi = Company management

Özet:
Bu çalışma kapsamında, anonim şirketin yönetim faaliyetini daha verimli bir şekilde yerine getirmesi amacı ile yönetim yetkilerinin devredilmesi imkânı incelenecektir.Yönetim kurulunun uhdesinde bulunan yönetim yetkisinin devri en çok sorumluluk bahsinde etkisini göstermektedir. Bu sebeple, de bu çalışmada yönetimin devri konusunun hukuki boyutu incelenirken en çok yönetimin devrinin sorumluluğa etkileri üzerinde durulmaya çalışılmıştır.

Abstract:
In this study, the possibility of transfer of management powers which is more efficient way of fulfilling management tasks will be examined.The transfer of management powers which are vested in the board shows the impacts mostly at the responsibility area. For this reason, we have tried to focus on the effects of transfer of management on the responsibility, when examining the legal aspects of the transfer of management.
Özel hastanede çalışan hekimlerin tıbbi müdahaleden doğan özel hukuk sorumluluğu
The private law liability from medical intervention of medical doctors working at private hospitals
Yazar: AYŞE PALANDUZ
Danışman: PROF. DR. HAVVA KARAGÖZ
Özyeğin Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Özel Hukuk Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Hukuk = Law
Dizin: Doktorlar = Physicians ; Haksız fiil = Torts ; Hukuki sorumluluk = Legal responsibility ; Tıbbi müdahale = Medical treatment ; Vekaletsiz iş görme = Negotiorum gestio ; Özel hastaneler = Private hospitals

Özet:
Bu çalışmada, özel hastanelerde hizmet veren hekimlerin tıbbi müdahaleden kaynaklanan özel hukuk sorumlulukları ele alınmıştır. Öncelikle tıbbi müdahale başta olmak üzere sağlıkla ilgili temel kavramlar ile özel hastanelerin yönetimi ve işleyişi açıklanmıştır. Daha sonra özel hastanelerde hizmet veren hekimlerin tıbbi müdahaleden doğan özel hukuk sorumluluğunun kaynakları sırasıyla incelenmiştir. İlk olarak hekimlik sözleşmesinin unsurları belirtilmiş, hukuki nitelemesi hakkındaki tartışmalar açıklanmış ve sözleşmeden doğan borçlar sayılmıştır. Kanaatimizce hekimlik sözleşmesi bir vekâlet sözleşmesi olarak nitelendirilmelidir; ancak Yargıtay estetik ameliyatlar gibi hekimin görünür bir sonuç vadettiği müdahaleler ile ilgili sözleşmeleri eser sözleşmesi olarak nitelendirmektedir. İkinci olarak culpa in contrahendo sorumluluğu hakkındaki tartışmalara kısaca değinilmiştir. Üçüncü olarak haksız fiil sorumluluğunun şartları açıklanmış, özellikle hukuka uygunluk sebepleri ve hastanın rızası üzerinde durulmuştur. Son olarak hekimler açısından vekâletsiz iş görme hükümlerinin uygulanması tartışılmıştır.

Abstract:
This dissertation aims to address the private law liability from medical intervention of physicians working at private hospitals. It begins with a brief explanation of basic concepts of healthcare and of management and operation of private hospitals. An overview of all sources of private law liability of doctors working at private hospitals follows. The scope is limited to private law liability from medical intervention. Firstly, rights and obligations contained in doctor-patient contract are explained and discussions on the characterization of these contracts are analyzed. The conclusion is that doctor-patient contract is an example of contract of mandate. However, the Court of Cassation holds that in case of treatments such as cosmetic surgery where a visible outcome is promised, the contract in question should be characterized as a contract for work and services. Secondly, liability based on culpa in contrahendo is outlined. Thirdly, tort liability is explained with a particular emphasis on consent as defence against criminal liability. Finally, application of negotiorum gestio to medical intervention by physicians is discussed.