64. TRAI Meet-Up’ının konusu “İleri Algoritmalar” oldu.
Alanında uzman konuşmacıların katıldığı, TRAI Meet-Up’ımız hem TRAI YouTube kanalımızdan hem de TRAI LinkedIn sayfamızdan canlı olarak yayınlandı.
Program
• Açılış
• “Quantum bilgisayarlar yazılım ve iş dünyasını nasıl değiştirecek?”
Ulaş Dündar (DataFirst, Veri Analitiği Pazar Yeri Kurucusu)
• “Sağlık ve ilaç endüstrilerinde, Doğal Dil İşleme teknolojisi ile ileri seviye uygulamalar”
Sami Nas (John Snow Labs, Customer Success Manager)
• “Flowride.ai: SAE 4. Seviye otonom sürüş platformu”
Dr. Ali Ufuk Peker (Adastec, CEO)
• “Siber Gelecekte Yapay Zekanın Konumu”
Ali Aydın Koç (DIATTACK & DIATICS Co-Founder)
• “Drone Tabanlı İleri Bilgisayar Görüsü Uygulamaları”
Dr. Sedat Özer (Özyeğin Üniversitesi, Öğretim Üyesi)
• “Sorumluluk Sahibi Yapay Zekâ ve AutoML”
Prof. Dr. Şadi Evren Şeker (Optiwisdom, CEO & Antalya Bilim Üniversitesi Öğretim Üyesi)
• “Journey into the future with AI”
Rıfat Çakmak (SAP Business Technology Platform Senior Solutions Sales Executive)
Önceki Meet-Up’larımızın videolarına da Youtube Kanalımızdan ulaşabilirsiniz: https://www.youtube.com/turkiyeyapayzekainisiyatifi
TRAI Meet-Up’ın ilk konuşmacısı DataFirst, Veri Analitiği Pazaryeri Kurucusu Ulaş Dündar oldu.
Ulaş Dündar, kuantum bilgisayarlardan bahsedeceği sunumunda DataFirst’in veri analitiği alanında optimizasyon temelli çözümlerin SAAS modeli ile sunulduğu bir pazar yeri olduğunu, çözümleri kullanmak için kodlama bilgisine gerek olmadığını belirterek sunumuna başladı. Kuantum bilgisayarlar iş ve yazılım dünyasını ve doğal olarak da algoritmalar dünyasında da değişikliler yaratacağını belirtti.
Ulaş Dündar sunumunda aşağıdaki başlıklara değindi
· Problem Nedir, Neden İhtiyaç Vardır?
· Quantum Hesaplama Nedir?
· Qubit, Superposition, Entanglement (dolanıklılık)
· Quantum Paralellik
· Quantum Algoritmaları
· Geliştirme Platformları
· İş Uygulama Saha Örnekleri & Örnek Projeler
Ulaş Dündar neden kuantum teknolojileri sorusuna zorlayıcı nedenleri (ölçeklenme sebepleri) ve kuantum avantajlarını (klasik algoritmalara göre üstünlükleri) açıklayarak yanıtladı.
Sunumda açıklanan diğer kavramlar Qubit, Superposition ve Entanglement oldu.
Ulaş Dündar, Quantum Paralellik, Quantum Algoritmaları, Geliştirme Platformları ve İş Uygulama Saha Örnekleri & Örnek Projeler konularına değinerek sunumunu tamamladı.
TRAI Meet-Up’ın bir sonraki konuşmacısı Sami Nas (John Snow Labs, Customer Success Manager) oldu.
Sami Nas sunumunda “Sağlık ve ilaç endüstrilerinde, Doğal Dil İşleme teknolojisi ile ileri seviye uygulamalar” konusu izleyiciler ile paylaştı.
John Snow Labs 2016 yılında kurulmuş Amerika merkezli sağlıkta yapay zekâ alanında birçok ödül almış ve uzmanlık alanı doğal dil işleme ve OCR olan bir yapay zeka şirketidir. Açık kaynaklı Spark NLP ürününü bugüne kadar 40 milyon kez indirilmiş ve Türkçe dil desteği de bulunmaktadır.
Sami Nas kısaca John Snow Labs hakkında bilgi verdikten sonra sunumuna sağlık sektöründe doğal dil işleme ile neler yapılabileceğine dair onkolojiden örnekler ile devam etti.
Daha sonrasında ise yine sağlık sektöründen OCR uygulamaları ile ilgili örnekler ve Adverse Event Detection ile ilaçta yan etkiler konusunda kullandıkları modellerden elde edilen sonuçları paylaştı.
Amerika’da çok sık rastlanan önemli bir konu olan hastaların medikal riskinin hesaplanması için HCC ismi verilen uygulama çözümünü izleyicilere aktardı. Modelin diğer yetkinliklerini paylaşarak sunumunu tamamladı.
Bir sonraki konuşmacımız ise “Flowride.ai: SAE 4. Seviye otonom sürüş platformu” başlıklı sunumu ile Adastec CEO’su Dr. Ali Ufuk Peker oldu.
Dr. Ali Peker, Adastec firmasının flow right denilen otonom sürüş yazılım platformu sağladığını belirterek sunumuna başladı.
Otonom araç sektöründen biraz bahsederek dünyadaki gelişmelerden bilgiler aktardı. Problemlerin, ihtiyaçları paylaşarak otonom araç sektöründe toplamda %80’e yakın bir değer kaybı olduğunu belirtti.
Dr. Ali Peker, otonom araç çözümlerinin doğrudan net olduğu bir problemi çözmesi gerektiğini düşündüklerini ve ilk önce filoda başlayacağını umduklarını söyledi. Bundan dolayı yatırımlarını daha çok filo tarafına yaptıklarını belirtti.
Otonom araç teknolojisinde elde edilecek diğer bir kazanımın ise güvenli sürüş ile kazaların azalması ve insan hatalarından kaynaklı ölümlerin azalması beklentisi olduğunu belirtti.
Toplu taşımanın yeterince yaygın olmayışı, 7/24 kullanılabilir olmaması ve metroların yatırım maliyetlerinin yüksek olması ve özellikle bir takım tarihsel dokusu olan yerlerde bunu yapmanın zor olması otobüs gibi çözümlerde operasyonel maliyetlerin çok yüksek olması Adastec olarak baştan beri otobüs gibi ticari araçların otomasyonunun çok daha erken piyasaya geleceğini düşündüklerini ve bu konuya yatırım yaptıklarından bahsetti.
Bunun için ilk olarak Karsan’ın 8 metrelik 300 Km’lik menzili olan otobüsünü kurguladıklarını klasik anlamda toplu taşıma rotalarını yapabilen, karışık trafikte faaliyet gösterebilen, Amerika, Norveç ve Türkiye gibi farklı ülkelerde kullanımda olan otonom araçlar hakkında bilgi paylaşarak Dr. Ali Peker 4. Seviye otonom çalışmalarından bahsederek sunumunu tamamladı.
Bir sonraki konuşmacı “Drone Tabanlı İleri Bilgisayar Görüsü Uygulamaları” başlığı ile Dr. Sedat Özer (Özyeğin Üniversitesi, Öğretim Üyesi) oldu.
Dr. Sedat Özer sunumuna drone teknolojisinin kullanıldığı aşağıdaki alanlardan bahsetti:
· Sağlık
· Kargo
· Güvenlik
· Trafik
· Eğlence (video, sinema)
· Otonom teknolojiler
· Akıllı şehirler
Dr. Sedat Özer, droneların gelişmesi, kullanım alanlarının artması ile birlikte artık bir sonraki adımın kameralardan gelen datayı kullanan algoritmalara ihtiyaç olduğunu belirterek kamera Kullanımına dair aşağıdaki bilgileri paylaştı:
· Drone’lar farklı tipte sensörler içerebilmektedirler
· Ancak hassas birçok uygulama kamera tabanlıdır
· Kamera = Görsel Veri
· Kamera kullanımı, kameraya dayalı ve güvenilir şekilde çalışan algoritmalara olan ihtiyacı da arttırmaktadır.
Sedat Özer, yayınladıkları makalelerdeki algoritmaların kullanıldığı örnekleri izleyiciler ile paylaştı.
TRAI Meet-Up’ın bir sonraki konuşmacısı “Siber Gelecekte Yapay Zekanın Konumu” başlıklı sunumuyla Ali Aydın Koç (DIATTACK & DIATICS Co-Founder) oldu.
Ali Aydın Koç sunumunda yapay zekaya sadece defans anlamında değil aslında arka tarafta saldırganlar tarafında da oldukça fazla kullanılmakta olduğunu dile getirdi.
Siber saldırıların aslında dünyada büyük bir maliyet oluşturduğunu ve bu maliyet çok daha büyük bir noktalara gideceğini söyledi. Ali Aydın Koç, 2015 yılında 3 trilyon dolarlık bir maliyetten bahsederken bu 2025 yılında en iyimser rakamlarla aslında 10,5 trilyon dolarlık bir maliyetten bahsedeceğimizi ve ayrıca pandemi sürecinde değişen çalışma yöntemleri ile güvenlik açıklarının arttığını belirtti.
Savunma amaçlı yapay zekâ kullanımından bahseden Ali Aydın Koç bunları;
· Siber Güvenlik uzmanlarına FP azaltılmasında destek
· Siber Güvenlik komplex iş gücünün azaltılması
· Benzer tehdit örüntüsü tespiti ile zero-day atak tespiti
· Anomaly base geliştirilen yeni nesil siber güvenlik ürünleri
· Tehdit algılama süresinin kısaltılması
· Oltalama saldırıları gibi örüntülerinde görüntü işleme ve text mining kullanımı desteği olduğunu belirtti.
Sunuma saldırı amaçlı yapay zekâ kullanımlarından örnekler vererek sunumunu tamamladı.
64. TRAI Meet-up’ın bir sonraki konuşmacısı ise “Journey into the future with AI” başlıklı sunumuyla Rıfat Çakmak (SAP Business Technology Platform Senior Solutions Sales Executive) odu.
Rıfat Çakmak sunumunu AI Centric, AI Non-Centric ve merkezinde yapay zekâ olan uygulamalar nelerdir olarak üç ana başlık altında aktarmaya çalışacağını belirtti.
Rıfat Çakmak sunumunda çözümlerine ait üç farklı sektörden uygulama örneklerini izleyiciler ile paylaştı. Bu örnekler, Borusan CAT (Machine learning), Martur Fompak (Qualtrics – RPA – Chatbot), FLO Ayakkabı (AI – Machine Learning) oldu.
64. TRAI Meet-Up’ın son konuşmacısı ise “Sorumluluk Sahibi Yapay Zekâ ve AutoML” başlıklı sunumu ile Prof. Dr. Şadi Evren Şeker (Optiwisdom, CEO & Antalya Bilim Üniversitesi Öğretim Üyesi) oldu.
Prof. Dr. Şadi Evren Şeker sunumuna 3. Nesil yapay zekâ yaklaşımını anlatarak başladı.
1.0 Versiyon: 2000 öncesi ve başlarında, kod yazılan yapay zeka uygulamaları
2.0 Versiyon: Daha sonra ve günümüzde hala kütüphane ve hazır yazılımlarla yapılır oldu.
3.0 Versiyon: Artık otomatik makine öğrenmesi hayatımıza girdi ve yeni bir dönüşüm yaşanıyor.
Günümüzde az kod yazarak veya hiç kod yazmayarak yani low code veya no code yaklaşımı denilen yaklaşımlarla hızlıca sonuca ulaşılmaya çalışıldığını, bunun da farklı sektörlerde büyük bir açılım sağladığını paylaşan Prof. Dr. Şadi Evren Şeker, bu durumun yapay zekayı daha demokratik hale getirdiğini dile getirdi.
Aslında çoğu sektörde kullanılmaya başlayan ve çoğu firmanın da elinde olan teknolojilerden birisi de üçüncü nesil yapay zekâ diye özetlenebilir. Bu üçüncü nesil yapay zekâ aslında sorumluluk sahibi yapay zekâ ve işin içinde çok fazla otomatizasyon söz konusu olduğunu belirten Şadi Evren Şeker sunumunda Sorumluluk Sahibi Yapay Zekaya bakıldığında 5 ana unsurdan bahsedilmesi gerektiğini paylaştı:
Bunlar;
· Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML)
· Açıklanabilir Yapay Zeka (Explainable AI, XAI)
· Adaptif Öğrenme (Adaptable)
· Etkileşim (Interactiveness)
· Şeffaf Modeller (Transparency) olarak sıralandı.
Son sunumun ardından TRAI Meet-Up’ın son bölümünde Youtube ve Linkedin üzerinden gelen sorular cevaplanarak ve konuşmacılarımızın 2023 yılına dair trendlere dair öngörüleri ile etkinliğimiz tamamlandı.
65. TRAI Meet-Up 18 Ocak tarihinde İzmir’de (fiziksel) gerçekleşecek olup konusu Akıllı RPA olacak.
TRAI Meet-Up’ları kaçırmamak için bizi sosyal medya hesaplarımız ve webi sitemiz aracılığı ile takip ederek etkinlik ve duyurularımızdan haberdar olabilirsiniz.
