'Yapay Zeka ve Yapay Öğrenme' Etkinliği Her Ay TOBB ETÜ'de

TOBB ETÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nün sponsorluğunda her ayın ilk Pazartesi günü Yapay Zekâ ve Yapay Öğrenme alanlarında çalışan insanların bir araya geldiği etkinlik dizisi gerçekleştiriliyor. Etkinliklerde Yapay Zeka ve Yapay Öğrenme alanında çalışan değerli bilim insanlarını ve sektörde bu alanda çalışan kişileri konuk ederek çalışmaları hakkında bilgi almak ve konuyla ilgilenenleri bir araya getirmek amaçlanıyor.

Geçmiş Buluşmalarımız

11. Buluşma

Tarih: 14.11.2019

Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

Prof. Dr. Bedri Kamil Onur Taş, Özgeçmiş

Prof. Taş TOBB ETÜ İktisat ve Yapay Zeka Mühendisliği bölümlerinde öğretim üyesi olarak görev yapmaktadır. Prof. Taş uygulamalı makroekonomi, finans ve uygulamalı ekonometri alanlarında çalışmaktadır. Prof. Taş'ın Economica, Review of Industrial Organization, Journal of Macroeconomics, Oxford Bulletin of Economics and Statistics gibi uluslararası akademik dergilerde otuzdan fazla yayını bulunmaktadır. Prof. Taş'ın yeni çalışmaları makine öğrenmesi yöntemleri ile Avrupa Birliği kamu alımı ihalelerinde verimlilik analizi ve büyük veri ile finansal piyasalarda getiri tahmini konularını içermektedir. Doktora derecesini Ekonomi alanında Boston College'tan alan Prof. Taş Jean Monnet Fellow olarak bir yıl European University Institiute'ta Avrupa Birliği kamu alımı ihalelerinde verimlilik ile ilgili çalışmalarda bulunmuştur.

Ekonomi ve Finans Araştırmalarında Makine Öğrenmesi Uygulamaları: Avrupa Birliği Kamu Alımlarında Verimlilik Analizi

Ekonomi ve Finans alanında makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulama alanları kısaca tanıtıldıktan sonra kamu alımlarında makine öğrenmesi yöntemleri ile verimlilik analizi hakkında değerlendirmeler yapılacaktır. Kamu alımlarında verimlilik analizi için literatürde hali hazırda kullanılan yöntemler çok ayrıntılı veri setlerine ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışma ihale literatüründe elde edilen teorik sonuçlar ile makine öğrenmesi yöntemlerini uygulayarak kamu alımı ihalelerinde verimlilik analizi için yeni bir yöntem ortaya koymaktadır. Bu yöntem sekiz milyondan fazla kamu alımı hakkında bilgi içeren Avrupa Birliği veri setine uygulanarak %30 dan fazla AB ihalesinin yüksek fiyatlar ile gerçekleştirildiği ortaya konulmuştur.

Merve Nur Yılmaz, Özgeçmiş

Merve Nur Yılmaz, 1994 yılında Ankara’da doğmuştur. Lisans eğitimini TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünde 2018 yılında tamamlamıştır. 2018 yılından itibaren STM A.Ş.'nin Siber Güvenlik ve Büyük Veri Direktörlüğü'nde Yazılım Mühendisi olarak görev almaktadır.

PyCon ve Python için Jupyter Notebook

Bu konuşmada uluslararası bir konferans olan PyCon hakkında bilgiler verilecek, PyCon'da gerçekleştirilen konuşmaların yaygın konularından biri olan ve yapay zeka çalışmalarında sıklıkla tercih edilen "Python için Jupyter Notebook" kullanımından bahsedilecektir.

PyCon, Python programlama dili üzerine gerçekleştirilen çalışmaların paylaşılması amacıyla her yıl dünyanın çeşitli ülkelerinde düzenlenen Python Konferansıdır. Yeni kullanıcılardan çekirdek geliştiricilere kadar tüm deneyim seviyelerinden Python meraklılarına hitap eder.

Jupyter Notebook, kod, metin ve görselleştirme içeren belgeler oluşturmanıza ve paylaşmanıza imkan sağlayan açık kaynaklı bir web uygulamasıdır.

10.Buluşma

Tarih: 21.10.2019
Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

Dr. Mücahid KUTLU, Özgeçmiş

2008 yılında Bilkent Bilgisayar Mühendisliği'nden mezun olup, 2010'da aynı bölümden doğal dil işleme alanında yüksek lisans derecesi almıştır. 2015 yılında Ohio State University'de büyük veri üzerine doktorasını almıştır. [masked] yılları arasında University of Texas at Austin ve Katar Üniversitesi'nin ortak bir projesinde doktora sonrası araştırmacı olarak çalışmıştır. 2018 Eylül ayından beri de TOBB ETÜ Bilgisayar Mühendisliği'nde çalışmaktadır. Bilgi erişim sistemleri, doğal dil işleme ve sosyal medya analizi üzerine araştırma yapmaktadır.

Yalan Habere Karşı Yapay Zeka Tabanlı Çözümler

Büyük bir hızla gelişen internet ve sosyal medya platformları ile herhangi bir bilgiye ulaşmak veya herhangi bir fikri yaymak eskiye nazaran artık çok daha kolay. Bu durum konuşma özgürlüğü ve bilgiye erişim hakkı gibi temel insani haklar için çok önemli olmakla birlikte, aynı platformlar yanlış bilginin de yayılmasında kullanılmaktadır. Son 10 yılda internet üzerinden yayılan yanlış bilginin insanların hayatını nasıl olumsuz etkilediğine dair birçok üzücü olaya şahit olduk. Hatta, enterasan bir şekilde, internette yayılan yanlış bilgiler yüzünden dünyanın düz olduğuna inanan insanların sayısı gittikçe artmaktadır ve bu inanıştaki insanlar 2019 yılında 3. uluslararası konferanslarını düzenleyeceklerdir. Bu sorun için gazeteciler internette yayılan iddiaların doğruluğunu araştırıp insanları bilgilendirmeye çalışsa da, bu değerli çalışmalar sorunu çözmekte yeterli olmamaktadır. Son yıllarda bilgisayar bilimi araştırmacıları da bu konu üzerine eğilmiş ve herhangi bir iddianın doğruluğunu otomatik tespit eden yapay zeka tabanlı yöntemler geliştirmişlerdir. Bir iddianın kontrol etmeye değer olup olmadığı, açıklanabilir yapay zeka yöntemleri ile kullanıcıları tahmin sürecine dahil etmek, dokümanlarının güvenilirliğini tespit etmek gibi birçok alt sorun ile uğraşılmaktadır.

Seren ÖZBEK, Özgeçmiş

Seren Özbek, 1989 yılında Ankara’da doğmuştur. Lisans eğitimini Bilkent Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümünde, yüksek lisans eğitimini ise Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünde tamamlamıştır. Garanti Teknoloji şirketinde İş Analisti olarak 2 yıl çalışmıştır. 2015 yılından beri STM A.Ş. bünyesindeki Siber Güvenlik ve Büyük Veri Direktörlüğü’nde Kıdemli Sistem Mühendisi olarak görev almaktadır ve yapay zeka uygulamaları üzerinde çalışmaktadır.

Transfer Öğrenme ile Tahminlenebilir Bakım

Farklı makineler arasında bilgi transferi yapılarak, makinelerin bozulma durumlarının tahminlenmesi anlatılacaktır. Tahminlenebilir bakım uygulamasında, transfer öğrenme ve derin öğrenme mimarileri aktarılacaktır.

9.Buluşma

Tarih: 08.04.2019
Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

Dr. Hamdi Dibeklioğlu, Özgeçmiş

Hamdi Dibeklioğlu, Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde Dr. Öğretim Üyesi olarak çalışmaktadır. 2006 yılında Yeditepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden mezun olmuş, yüksek lisans öğrenimini 2008 yılında Boğaziçi Üniversitesi’nde tamamlamıştır. Doktora derecesini 2014 yılında Amsterdam Üniversitesi'nden alan Dr. Dibeklioğlu, Bilkent Üniversitesi'ne katılmadan önce, Delft Teknoloji Üniversitesi'nde Doktora Sonrası Araştırmacı, Carnegie Mellon Üniversitesi, Pittsburgh Üniversitesi ve Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nde Misafir Araştırmacı olarak görev yapmıştır. Araştırmaları, duyuşsal bilişim, bilgisayarla görü ve örüntü tanıma üzerine odaklanmaktadır. Dr. Dibeklioğlu bu alanlarda birçok önemli konferansın Program Komitesi Üyesidir. Netherlands Conference on Computer Vision 2015'in Eş Başkanı, European Conference on Computer Vision 2016'nın Yerel Organizasyon Eş Başkanı ve European Conference on Computer Vision 2018'in Yayın Eş Başkanı olarak görev yapmıştır. eNTERFACE Workshop on Multimodal Interfaces 2019'un Eş Düzenleyicisidir.

Yüz İfadelerindeki Kalıtsal ve Davranışsal Özelliklerin Modellenmesi

Geçtiğimiz yirmi yılda, yüz ifadelerinin bilgisayarla analizi çok aktif bir araştırma alanı olmuştur. Günümüzde, makine öğrenmesi ve bilgisayarla görme alanındaki güncel gelişmeler sayesinde, yüz ifadelerinin karmaşık örüntülerini güvenilir bir şekilde modelleyebiliyoruz. Bulgularımız, yüz ifadelerinin sadece bireylerin anlık duygusal durumunu değil, aynı zamanda kalıtsal ve davranışsal özellikleri de gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu konuşmada, bu gibi ifade örüntülerinin, kişisel tercihlerin tanınması, psikiyatrik değerlendirme ve gelecekteki çocuğunuzun yüz ifadelerinin nasıl görüneceğinin tahmini gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmak üzere derin öğrenme mimarileri ile nasıl modellenebileceği anlatılacaktır.

8.Buluşma

Tarih: 03.12.2018
Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

İmran GÜRAKAN, Türkiye’de Girişimcilik Ekosistemi ve Destekler

Bilkent CYBERPARK Girişimcilik Programları Lideri
2013 ODTÜ İstatistik mezunu olan İmran Gürakan, Hacettepe Üniversitesi MBA eğitimine devam ederken bir Uluslararası Proje Danışmanlık firmasında 1 yıl kadar çalıştıktan sonra Bilkent CYBERPARK Girişimcilik, İş Birliği ve Teknoloji Transferi Birimi’ne Uzman olarak başladı. 2017’den beri görevine “Programlar Lideri” olarak devam eden Gürakan, girişimcilik programları ve ulusal&uluslararası iş geliştirmeden sorumlu olup, girişimcilik ekosisteminin önde gelen isimlerinden biridir.

Seren ÖZBEK, Yapay Zeka ile Ürün Geliştirme

1989 yılında Ankara’da doğmuştur. Lisans eğitimini Bilkent Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü'nde tamamlamıştır. Mezun olduktan sonra Garanti Teknoloji şirketinde İş Analisti olarak 2 yıl çalışmıştır. 2015 yılından beri STM A.Ş. bünyesindeki Siber Güvenlik ve Büyük Veri Direktörlüğü’nde Uzman Sistem Mühendisi olarak görev almaktadır ve yapay zeka uygulamaları üzerinde çalışmaktadır. Yüksek lisans eğitimine Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde endüstriyel yapay zeka uygulamaları geliştirilmesi konusunda devam etmektedir.

6.Buluşma

Tarih: 07.05.2018
Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

Sosyal Ağ Mesajlarından Olay Tespiti ve Olay Yerinin Konumsal Tahmini, Prof.Dr. Pınar Karagöz

Sosyal medya ve mobil cihazların giderek yükselen yoğunlukta kullanımı, kişilerin gittikleri mekanlar, geçtikleri yollar ve bulundukları yerlere dair izler bırakmaktadır. Bu iz verileri mekan önerisi, trafik planlama, afet yönetimi gibi farklı uygulama alanları için fayda sağlayacak örüntülerin bulunmasına fırsat sağlamaktadır. Trafik ve afet yönetimi gibi akıllı şehirler uygulamaları için şehirde meydana gelen olayların hızlı şekilde farkedilmesi ve hızlı müdahale ile olay yerinin belirlenmesi önem taşımaktadır. Bu konuşmada araştırmacının Twitter mesajlarının işlenmesi ile olay tespiti ve olay yeri tahmini üzerine çalışmaları sunulacaktır.

Prof.Dr. Pınar Karagöz, Özgeçmiş

Pınar Karagöz ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği bölümünde profesör olarak görev yapmaktadır. Doktora derecesini 2003 yılında aynı bölümden aldı. State University of New York (SUNY) at Stony Brook’ta araştırmacı olarak çalıştı. Araştırmaları veri madenciliği, makine öğrenme, sosyal ağ analizi, web’den bilgi çıkarımı konularına odaklanmaktadır. ENERGIC (European Network Exploring Research into Geospatial Information Crowdsourcing) başlıklı COST projesinin yönetim kurulunda yer aldı. Yazar olarak yer aldığı makaleler 2016 yılında IEEE Transactions on Industrial Informatics en iyi makale ödülü aldı ve The Computer Journal Wilkes ödül listesinde yer aldı.

Yapay Zeka’ya Neden İhtiyacımız Var – Endüstriyel Uygulamaları, Talha Korkmaz

Geleneksel yaklaşımların günümüz uygulamalarında yetersizliği, otonom araçlar özelinde yapay zeka algoritmalarının gücünün ve çözüm yeteneklerinin irdelenmesi, endüstriyel tarımdan sosyal medya aracılığıyla düşünce kontrolüne, fabrikalardan inşaat sektörüne kadar alanlarda geliştirilen yapay zeka uygulamalarının incelenip her bir katılımcının kendi sektörüne uyarlayabileceği proje modellerinin altyapısının kurulması

Talha Korkmaz, Özgeçmiş

Küçük yaşlardan itibaren model uçaklar ile robotik serüvenine başlayan Talha Korkmaz, lisans döneminden itibaren uygulamalı yapay zeka ile robotik alanının kesişimi üzerine çalışmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi Makine Mühendisliği’nden 2015 yılında mezun olup, çeşitli ulusal / uluslararası proje grupları bünyesinde otonom araçlar özelinde çalışmalarda bulunmakta ve ürün – proje geliştirmektedir. Yan alan olarak insan - mutluluk psikolojisi üzerine okumalar yapmaktadır. Halen ODTÜ’de yüksek lisans yapmakta, TÜBİTAK SAGE’de de çalışma hayatına devam etmektedir.

5.Buluşma

Tarih: 09.04.2018
Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

Yapay Zeka Uygulamalarında Çeviklik, Selcan Yavuz Kadıoğlu

Son zamanların yükselen yıldızı olan makine öğrenmesi ve yapay zeka konularındaki çalışmalar birçoğumuz için soyut bir kavram. Bunun en önemli sebebi de yapılan çalışmaların daha çok ucu açık araştırma gerektiren akademik taraftaki yoğunluğu. Her ne kadar yapay zekanın entegre olduğu uygulamalar hayatımızın her alanına dokunsa da, yapılan çalışmaların somutlaştırılması konusunda kullanılabilecek çeşitli yöntemler mevcut. Bu yöntemlerden biri olan agile(çevik) yazılım geliştirme konusunu birlikte ele alacağız. Özellikle Scrum çatısında kullanılan yazılım geliştirme yöntem ve uygulamalarının, yapay zeka çalışmalarına olan uygunluğu ve sağlayacağı katkılar konusundaki tecrübelerin paylaşımı amaçlanmaktadır.

Selcan Yavuz Kadıoğlu, Özgeçmiş

2004 yılında ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği'nden mezun olduktan sonra Siemens A.Ş.' de yazılım mühendisi olarak çalışmaya başlamıştır. 2007 yılında Siemens EC, 2013 yılında da ICterra olarak isim değiştiren aynı firmada Gömülü Sistemler Grup Yöneticisi, UX ve Mobil Uygulamalar Grup Yöneticisi ve Agile Koç olarak çalışmıştır. 2017 yılından itibaren STM’de Siber Güvenlik ve Yapay Zeka alanında proje yöneticisi olarak çalışmaktadır.

İş yaşamı boyunca, özellikle uluslararası projelerde yazılım mühendisi, takım lideri, scrum master, proje yöneticisi, grup yöneticisi, agile koçluk görevleri üstlenmiştir. 2006 yılından bu yana Agile yazılım geliştirme süreçleriyle proje ve ürün geliştirmektedir. 2011 yılında Atılım Üniversitesi e-MBA yüksek lisans programını tamamlamış, 2009 yılında PMP ve 2017 yılında PMI-ACP aldığı sertifikalarla yetkinliklerini pekiştirmiştir.

Endüstri 4.0 Kapsamında Yapay Zeka ile Tahminlenebilir Bakım Uygulamaları, Seren Güldamlasıoğlu

Dijital ve akıllı fabrikalar dönüşümü. IIoT. Sensör Teknolojileri. Geleneksel bakım çalışmaları. Endüstri 4.0 kapsamında tahminleyici bakım uygulamaları. Tahminleyici bakımda veri analizleri. Tahminleyici bakım için derin öğrenme yöntemleri. Türkiye'de ve Dünyada tahminleyici bakımda örnekler ile başarı hikayeleri. Gelecekte akıllı fabrikalar.

Seren Güldamlasıoğlu, Özgeçmiş

Seren Güldamlasıoğlu lisans derecesini Endüstri Mühendisliği alanında 2013 yılında Bilkent Üniversitesinden almıştır. Kendisi 2013-2015 yılları arasında Garanti Teknoloji’de İş Analisti olarak çalışmış ve veri ambarı çözümleri geliştirmiştir. 2015 yılında STM A.Ş.’de Sistem Mühendisi olarak çalışmaya başlamıştır. 2016 yılında Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünde yüksek lisans çalışmasına başlamıştır. Kendisi halen STM A.Ş’de çeşitli alanlarda yapay zeka uygulamaları geliştirmek için çalışmaktadır ve yüksek lisans çalışmasına devam etmektedir. Araştırma alanı Endüstri 4.0 kapsamında yapay zeka ile tahminleyici bakım çalışmasıdır ve saygıdeğer Prof. H. Altay Güvenir önderliğinde araştırmasını sürdürmektedir.

4.Buluşma

Tarih: 07.03.2018
Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

· Tıp Alanında Makine Öğrenmesi Uygulamalarından Örnekler, Prof. H. Altay Güvenir

Yapay Zeka ve makine öğrenmesi konusundaki çalışmaların kısa tarihçesi. Tıpta makine öğrenmesinden örnekler. Kalp işaretlerinden ritim bozukluğu tanısı koymanın öğrenilmesi. Dermotolojide Erythemato-Squamous hastalığının türünün belirlenmesi. Mide kanserlerinin (gastric carcinoma) derecesinin belirlenmesi. Sıralama öğrenme. Tüp bebek tedavisinde başarı şansının tahmin edilmesi ve uygun tedavinin önerilmesi. Kalpte Artial Fibrilasyon riskini etkileyen faktörlerin belirlenmesi. Hasta kayıtlarının güvenliğini koruyarak makine öğrenmesi uygulamaları.

Prof. H. Altay Güvenir, Özgeçmiş

Altay Güvenir lisans ve yüksek lisans derecelerini elektronik ve haberleşme alanında İstanbul Teknik üniversitesinden sırasıyla 1979 ve 1981 yıllarında aldı. Doktora derecesini bilgisayar mühendisliği ve bilimleri alanında Case Western Reserve Üniversitesinden 1987 yılında aldı. Aynı yıl Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümüne öğretim üyesi olarak katıldı. 1988-1989 yılları arasında Hacettepe Üniversitesinin Bilgisayar Mühendisliği bölümünde de öğretim üyesi olarak görev aldı. 2011 yılından buyana Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünün başkanlığını yürütmektedir. Aynı zamanda 2015 yılında Bilkent Üniversitesi ve TÜSİAD’ın ortak girişimiyle kurulan Bilgi Toplumu Forumunun direktörlüğünü yürütmektedir. Araştırma konuları yapay zeka, makine öğrenmesi, veri madenciliği, veri analizi olarak özetlenebilir.

· Değişen TTGV Vizyonu vs Ideaport Programı, Dr. E. Serdar Gökpınar

Dr. E. Serdar Gökpınar, Özgeçmiş 

Dr. E. Serdar Gökpınar, Makina Mühendisliği Bölümünden Lisans, İşletme Yüksek Lisans, Teknoloji Yönetimi Doktora derecesi sahibidir. 1996-2011 arasında TÜBİTAK-SAGE’de sırasıyla araştırmacı, çeşitli Ar-Ge projelerinin yürütücüsü ve grup koordinatörü görevlerini yürütmüştür. 2012-2018 yılları arasında TAI Teknoloji Yönetimi Müdürlüğü ve Muharip Uçaklar Direktörlüğü görevlerini üstlenmiştir. Halen başta TTGV ve ODTÜ olmak üzere Ar-Ge ve Teknoloji Yönetimi alanında danışman ve öğretim üyesi olarak çalışmalarını sürdürmektedir.

3.Buluşma

Tarih: 08.01.2018
Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

· Evrimsel Algoritmalar ve Derin Yapay Sinir Ağları ile Kazançlı Borsa Stratejileri Geliştirilmesi, Yrd. Doç. Dr. Ahmet Murat Özbayoğlu

Borsa, yüksek kazanç sağlamak isteyen yatırımcılar için uzun yıllardır en gözde yatırım ortamlarından biri olmuştur. Değeri yükselecek bir hisse senedini zamanında almak veya değeri düşecek bir hisse senedini zamanında satmak; tahmin edilmesi zor ve doğru tahmin edildiği takdirde ise yatırımcıya büyük kazanç sağlayan önemli karar zamanlarıdır. Borsa tahmini temel olarak, bir şirkete ait hisse senedinin veya menkul kıymetin geçmiş verilerini analiz ederek, o hisse senedinin gelecek değerini kestirmeye çalışmaktır. Tahmin işleminin karmaşıklığı yüzünden, bir karar destek sistemi ihtiyacı doğmuştur. Teknik analiz adı verilen bu karar destek sistemi, borsa tahmini işlemlerinde yatırımcılar ve araştırmacılar tarafından en çok kullanılan yöntemlerden biridir. Teknik analiz; bir menkul kıymete ait geçmiş değerleri ve işlem hacmi gibi geçmiş piyasa hareketlerini kullanarak elde edilen istatistiksel verilerin, analiz edilerek o menkul kıymet değerinin gelecekteki hareketlerini tahmin etme yöntemidir. Bu gibi verilerin seçiminde veya eniyilemesinde evrimsel algoritmalar kullanarak başarılı sonuçlar elde etmek mümkündür. Ayrıca trend tespiti, alım-satım için uygun noktaların belirlenmesi gibi çalışmalar için hem evrimsel hesaplama ve yapay öğrenme / derin öğrenme modelleri kullanılabilir. Bu sunumda bu amaca yönelik yapılan çalışmalardan bazı örnekler verilecektir.

Yrd. Doç. Dr. Ahmet Murat Özbayoğlu, Özgeçmiş

Murat Özbayoğlu TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim üyesidir. Yüksek lisans ve doktora derecelerini Mühendislik Yönetimi ve Sistem Mühendisliği alanında Missouri University of Science & Technology’den (Rolla, Missouri, ABD), lisans derecesini ise Elektrik-Elektronik Mühendisliği alanında Orta Doğu Teknik Üniversitesi’nden aldı. Doktora sonrası 10 yıl boyunca ABD’de sırasıyla Marathon Electric, Beyond Inc ve MEMC Electronic Materials Inc. (şimdi SunEdison olarak değişti) firmalarında sistem mühendisi, yazılım mühendisi, ürün geliştirme mühendisi, proje yönetcisi görevlerinde bulundu. 2005 yılında akademik hayata halen çalışmakta olduğu TOBB ETÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde öğretim üyesi olarak döndü. Dr. Özbayoğlu’nun araştırma alanları içinde örüntü tanıma, yapay öğrenme, büyük veri analizi, bilgisayarla görü, derin öğrenme, evrimsel algoritmalar gibi konular bulunmaktadır. Ulusal ve uluslararası araştırma projelerinde yürütücü ve araştırmacı olarak görevleri bulunmaktadır. Çalışma konularında 80’nin üzerinde uluslararası dergi ve konferans yayını ve iki adet Türkçe ders kitabı bulunmaktadır.

· Nesne Algılama Probleminde Kayan Pencere (Sliding Window) Yöntemine Biyolojik Esinli bir Alternatif, Yrd. Doç. Dr. Emre Akbaş

Bu konuşmada nesne algılama (object detection) problemi için insanın görme sisteminden esinlenmiş yeni bir yöntem sunacağım. İnsanın görme sistemi, bir nesneyi ararken balistik göz hareketlerinden (saccades) yararlanır. Bunun, gözün bakılan sahnenin tümünü aynı çözünürlükte işlemediği gerçeğinden kaynaklandığı düşünülmektedir. Gözlerin odaklandığı nokta ve onun yakın çevresinin görüntüsü, göz içinde fovea denilen bölgeye düşmektedir. Fovea, gözün en yüksek çözünürlüğe sahip bölgesidir. Odaklanılan noktadan uzaklaştıkça gözün işleme çözünürlüğü azalır. Mevcut otomatik nesne algılama yöntemleri, verilen görüntüyü kayan pencere (sliding window) yöntemini kullanarak baştan sona taramaktadır. Sunacağım alternatif yöntem; görüntüyü baştan sona taramak yerine insanın görme sistemi gibi göz hareketleri yaparak bilgi toplayan, fovealı (görüntüyü farklı çözünürlük seviyelerinde işleyen) bir algılama yöntemidir. Deneysel çalışmalarımız bu yeni yöntemin, kayan pencere yöntemi ile karşılaştırıldığında aynı doğruluk oranına çok daha hızlı bir şekilde (yaklaşık 30 kat) ulaştığını gösterdi. Yeni yöntemin olası uzantı ve iyileştirmelerini tartışarak konuşmamı sonlandıracağım.

Yrd. Doç. Dr. Emre Akbaş, Özgeçmiş

Emre Akbaş, Orta Doğu Teknik Üniversitesi (ODTÜ) Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde Ekim 2015'ten beri yardımcı doçent olarak görev yapmaktadır. ODTÜ'ye katılmadan önce Kaliforniya Üniversitesi Santa Barbara'da ziyaretçi araştırmacı olarak çalışmıştır. Doktora derecesini 2011 yılında Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign'de bulunan Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nden; lisans ve yüksek lisans derecelerini ise şu an görev yapmakta olduğu ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nden almıştır. Derin öğrenme, bilgisayar görüsü ve biyolojik esinli modeller konularında araştırmalar yürütmektedir.

2.Buluşma

Tarih: 04.12.2017
Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

· Makineler Nasıl Öğrenir, Semih Yağcıoğlu

Bu konuşmada son dönemde oldukça ilgi uyandıran Yapay Zeka’nın tarihsel gelişiminden bahsedecek, öğrenme nedir ve makineler nasıl öğrenir gibi sorulara cevap bulmaya çalışacağız.

Semih Yağcıoğlu, Özgeçmiş

Semih Yağcıoğlu, lisans eğitimini Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği'nde, Yüksek Lisans eğitimini Orta Doğu Teknik Üniversitesi Mühendislik Yönetimi'nde tamamladı. Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği'nde, Bilgisayarlı Görü ve Doğal Dil İşleme alanlarında makinelerin insan gibi kavrayabilmesi ve muhakeme edebilmesi üzerine doktora çalışmalarına devam etmekte, aynı zamanda Büyük Veri Ürün-Servis Geliştirme Grup Liderliğinde Derin Öğrenme ile farklı Yapay Zeka problemlerinin çözülmesi üzerinde çalışmaktadır.

· Yapay Zekânın Dili, Yrd. Doç. Dr. Burcu Can

Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini öğrenip anlayabilmesi ve hatta bu dili taklit edebilmesi için her türlü çalışmayı barındırmaktadır. Yakın zamanda ilk yapay zeka albümü ortaya çıkmış, Turing testini geçebilen şiirler yapay zeka tarafından üretilmeye başlanmıştır. Bu konuşmada, doğal dil işleme alanı tanıtılarak, bu alandaki alt problemlerden bahsedilecektir. Bunun yanında, yakın zamanda yapılan çalışmalara da örnekler verilecektir.

Yrd. Doç. Dr. Burcu Can, Özgeçmiş

Burcu Can, lisans ve yüksek lisans derecelerini 2005 ve 2007 senelerinde Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden almıştır. 2011 senesinde doktora derecesini İngiltere York Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nden, Suresh Manandhar danışmanlığında almıştır. 2014 senesinde, 9 aylığına yine York Üniversitesi, Yapay Zeka Laboratuvarı’nda misafir araştırmacı olarak bulunmuştur. 2011 yılından itibaren Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde öğretim üyesi olarak çalışmaya devam etmektedir. Hacettepe Üniversitesi Doğal Dil İşleme Laboratuvarı kurucuları arasındadır. Araştırma alanı, doğal dil işleme kapsamında genellikle hesaplamalı dilbilimi üzerinedir.

1.Buluşma

Tarih: 06.11.2017
Yer: TOBB ETÜ Sosyal Tesisler

· Yapay Zekâ Çerçevesinde Bütünleşik Dil ve Görme, Yrd. Doç. Dr. Erkut Erdem

Bu konuşmada, bilgisayarlı görü ve doğal dil işleme yöntemlerinin bir arada kullanılması irdelenecek; bu sayede görsel içeriği bütünsel olarak açıklayan insan diline yakın cümlelerin otomatik olarak oluşturulmasına yönelik son yıllarda geliştirilmekte olan yaklaşımlardan bahsedilecektir. Bu kapsamda, ağırlıklı olarak, bu problemin çözümünde her iki alt alanda da kullanılmakta olan derin öğrenme teknikleri üzerinde durulacaktır.

Yrd. Doç. Dr. Erkut Erdem, Özgeçmiş

Erkut Erdem, lisans ve yüksek lisans derecelerini 2001 ve 2003 yıllarında Orta Doğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden almıştır. 2004 ve 2007 yıllarında kısa sureli olarak Virginia Tech ve University of California, Los Angeles’da ziyaretçi araştırmacı olarak çalışmıştır. 2008 yılında Orta Doğu Teknik Üniversitesi’nde doktora çalışmalarını tamamladıktan sonra doktora sonrası araştırmalarını 2009-2010 yılları arasında Télécom ParisTech, Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications’da sürdürmüştür. 2010 yılında Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde öğretim görevlisi olarak çalışmaya başlamıştır ve 2014 yılından itibaren de yine aynı bölümde Yardımcı Doçent olarak görev yapmaktadır. Hacettepe Üniversitesi Bilgisayarlı Görü Laboratuvarının kurucuları arasındadır. Araştırma alanları genel olarak bilgisayarlı görü ve makine öğrenmesi olup özellikle görüntü düzenleme ve düzleştirme, görsel belirginlik kestirimi, bütünleşik dil ve görme uygulamaları konularında araştırmalar yürütmektedir.

· Anti-Cancer Drug Activity Prediction, Yrd. Doç. Dr. Mehmet Tan

Chemotherapy or targeted therapy are two of the main treatment options for many types of cancer. Due to the heterogeneous nature of cancer, the success of the therapeutic agents differs among patients. In this sense, determination of chemotherapeutic response of the malign cells is essential for establishing a personalized treatment protocol and designing new drugs. With the recent technological advances in producing large amounts of pharmacogenomic data, in-silico methods have become important tools to achieve this aim.

In this talk, I will discuss several methods that we developed in our lab for the prediction of drug activities on cancer cell lines. First one is based on kernel machines that exploit pairwise kernels. Second one is a multi-task learning method that considers all drugs together by regularization. In the last part, I will talk about the on-going work in our lab on this problem, where we try to integrate data from different databases for a better solution.

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Tan, Özgeçmiş

M. Tan received BSc, MSc and PhD degrees from Middle East Technical University, in 2000, 2003 and 2009 respectively. He worked in University of Calgary as a visiting scholar for two years, where he taught two courses on Information management systems. He is currently an Assistant professor in TOBB University of Economics and Technology, Department of Computer Engineering. He works on and developing machine learning and data mining methods for bioinformatics problems, where the recent subjects include chemical compound classification, protein ligand and protein-protein interactions, drug response prediction, disease monitoring and outbreak prediction.