• Buradasın

    Yapay Zeka ve Optimizasyon Algoritmaları Üzerine Akademik Sohbet

    youtube.com/watch?v=Sm1MlAagwLg

    Yapay zekadan makale özeti

    • Bu video, Mustafa Hoca ve diğer bilgisayar mühendisliği profesörleri ile yapılan yaklaşık iki saatlik bir akademik sohbet formatındadır. Konuşmaya lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencileri ile çeşitli akademik kişiler de katılmaktadır.
    • Sohbetin ana konusu yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve optimizasyon algoritmaları üzerine odaklanmaktadır. Özellikle ABC (Artificial Bee Colony) algoritması, genetik algoritmalar ve yapay sinir ağları gibi konular ele alınmaktadır. Konuşmacılar, yapay zeka sistemlerinin tasarımı ve optimizasyonu sırasında insan müdahalesinin önemi, Türkiye'de yapay zeka çalışmalarının memleketin faydasına dönüştürülmesi ve gelecekteki araştırma alanları hakkında görüşlerini paylaşıyorlar.
    • Videoda ayrıca konuşmacıların kendi çalışmaları, sağlık bakanlığı ile yaptığı projeler, Kayseri bölgesi için pilot çalışmaları ve Acıbadem Üniversitesi ile yürüttükleri projeler hakkında bilgiler verilmektedir. ABC algoritmasının isimlendirilmesi, popülerleşmesi ve Google Scholar'da en çok atıf alan makaleler arasında yer alması gibi konular da detaylı olarak ele alınmaktadır.
    Karar Verici Sistemler ve Yapay Zeka
    • Karar verici bir sistem oluşturmak için sezgisel veya manuel olarak karar vermek gereken parametre değerleri vardır.
    • Yapay zeka sistemlerini oluştururken doğal zeka ile birlikte gideriz; insan kararları verirken yapay sistemleri oluşturur.
    • Optimizasyon problemleri var ve geleneksel optimizasyon algoritmaları çözemeyecek problemler için evrimsel hesaplama yöntemleri kullanılır.
    02:28Evrimsel Hesaplama Yöntemlerinin Kullanımı
    • Evrimsel hesaplama yöntemleri, insanın karar verdiği aşamaları sistemlere yaptırmak için kullanılabilir.
    • Şu anda bu yöntemler eğitme, katman sayısı, aktivasyon fonksiyonu belirleme gibi amaçlarla kullanılır.
    • Sınırlı olan bu uygulamaların ötesinde, şartlara göre tüm parametreleri optimize edecek bir sistem gereklidir.
    03:25Evrimsel Hesaplama Algoritmalarının Önemi
    • Evrimsel hesaplama algoritmaları gereksiz hale gelmez çünkü öğrenme alanlarında sürekli yeni algoritmalar geliştirilir.
    • Bu algoritmalar insanın karar verme sürecini devre dışı bırakmak için, daha iyi optimizasyon yapabilmek için kullanılır.
    • Derin öğrenme tasarımı, parametre optimizasyonu ve mimari dizaynı için ABC gibi evrimsel hesaplama yöntemleri kullanılmaktadır.
    04:13Yapay Zeka ve Derin Öğrenme
    • Evrimsel hesaplama, sürü zekası ve makine öğrenmesi alanları sürekli gelişmekte olup, her alanda ihtiyaçtan doğuyor.
    • Derin öğrenme alanında 1991-1992 yıllarında 2086 nöronlu yapay sinir ağları eğitilirken, günümüzde milyonlarca ağırlık ve nöronla uğraşıyoruz.
    • Yapay zeka alanında daha kompleks modeller üretmek için daha iyi algoritmalar ve yöntemler geliştirilmesi gerekiyor.
    07:02Optimizasyon ve Yapay Zeka
    • Optimizasyon her alanda var ve vazgeçilemez bir konu olup, kari maksimize etmek ve maliyeti minimize etmek amacıyla kullanılıyor.
    • Ayrık optimizasyon ve modelleme alanlarında yeni güçlü yöntemlerin geliştirilmesi gerekiyor.
    • Yapay zeka, kendini optimize edebilen ve adaptif bir sistem haline getirilmesi gerekiyor.
    09:06Uygulama Alanları ve İhtiyaçlar
    • Günümüzde görüntülerin iyileştirilmesi, sınıflandırma başarısının arttırılması gibi gerçek dünya problemleri için evrimsel hesaplama ve sürü zekası yoğunlaşıyor.
    • Fabrikaların makine dizayn ve yerleştirme süreçleri tamamen tecrübeye dayalı olup, bunların meta sezgisel veya sürü zekası ile çözülmesi gerekiyor.
    • Kesme ve yerleştirme problemleri gibi genel problemlerin çözümünde geliştirilen algoritmaların lisanslanıp satılması mümkün.
    13:34Araştırma ve Uygulama
    • Yapay zeka çalışmalarının sadece makalelerde kalmaması, memleketin faydasına dönüşmesi gerekiyor.
    • Optimizasyon problemleri ikiye bölünebilir: yapay zeka alanındaki ve geleneksel yöntemlerdeki optimizasyon problemleri.
    • Yapay zeka alanında çalışacaklar için herhangi bir azalmış bitmiş alan yok, ihtiyaç sonsuza dek devam edecek.
    18:41Derin Öğrenme ve Yapay Zeka Teknolojileri
    • Derin öğrenme makine öğrenmesinde ve bilgisayarla görme alanında çok önemli bir tekniktir.
    • Nörofik mühendislik, nöronların doğal yapısından yola çıkarak analog ve çiftlerin üretimi meselesidir.
    • Veri miktarının artmasıyla birlikte, daha basit, hızlı, maliyetli ve enerji tasarrufu sağlayan donanım geliştirme ihtiyacı ortaya çıkmıştır.
    20:59Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi'nin Temel Kriterleri
    • Yapay zeka ve makine öğrenmesinde iki temel kriter vardır: doğru sonuçlar vermesi ve açıklanabilir olması.
    • Sistemin hassas olma ve doğruluğun artması, karmaşık yapılara dönüşmesiyle açıklanabilirlikten taviz vermek zorunda kalır.
    • Yapay zeka sistemlerinin güvenilir olması ve tedirginliği azaltmak için açıklanabilir olması gerekmektedir.
    25:30Yapay Sinir Ağları ve Gelecek Perspektifi
    • Yapay sinir ağları, tüm bilimleri ilgilendiren ve tüm denklemleri gözden geçirmemizi gerektiren bir paradigma olarak etkileyici bir konudur.
    • Nörofik donanım, beyin sinir hücrelerinin modelini elektronik ortama aktararak yeni bilgisayarlar kullanılmaya başlanabilir.
    • Yapay zeka uygulamaları gelecekte daha genel ve ucuz fiyatlara sahip donanımlarla daha etkili hale gelecektir.
    27:27Derin Öğrenme Uygulamaları ve Gelecek Çalışma Alanları
    • Derin öğrenmenin resimlerden bilgi çıkartma ve doğal dil işleme ile ilgili uygulamaları ilgi çekicidir.
    • Kişisel asistanlar (Siri, Cortana gibi) ve evrimsel hesaplama sürü zekası kullanım alanları olarak değerlendirilmektedir.
    • Donanımsal implementasyonlar hızlı sonuçlar üretebilmektedir ancak bunun için büyük şirketlerin ve donanım üreticilerinin imkanı gerekmektedir.
    31:09Yapay Zeka Projesi ve Çalışmaları
    • Konuşmacı, Sağlık Bakanlığı ile bir proje üzerinde çalıştıklarını ve çalışanlar için tavsiyelerde bulunabileceklerini belirtiyor.
    • İki yıldır bir model oluşturarak üniversite bilim dallarıyla toplantılar düzenleyip yapay zeka uygulamaları hakkında bilgilendirme yapıyorlar.
    • İlk görüşme dinleme, ikinci görüşme ise durumları değerlendirip çözüm önerileri sunma şeklinde oluyor.
    33:22Sağlık Alanında Yapay Zeka Uygulamaları
    • Sağlık Bakanlığı ile pilot çalışmayı tamamladıklarını ve Kayseri bölgesini Türkiye geneli için örnek aldıklarını belirtiyor.
    • Acıbadem Üniversitesi ve hastanesi ile yürütülen projeleri de sağlık bakanlığına önermeyi planladıklarını söylüyor.
    • Üniversitelerdeki akademisyenlerle birlikte yapay zeka uygulamaları geliştiriyorlar ve bazı projelerde makaleler hazırlandı.
    44:54Yapay Zeka Alanında Çalışma Geçmişi
    • Konuşmacı, doktora çalışmasında genetik algoritmalar, yapay sinir ağları ve fazi mantık gibi yapay zeka yaklaşımlarını kullanmış.
    • Türkiye'ye döndükten sonra karınca algoritması, bağışıklık algoritması gibi yeni algoritmaları kullanmaya başlamış.
    • 2002 yılında arıların davranışlarını inceleyerek ABC (Bee Algorithm) adlı yeni bir algoritma geliştirmeye başlamış.
    49:43ABC Algoritmasının Geliştirilmesi
    • ABC algoritmasının basit, anlaşılır ve performans açısından mevcut algoritmalarla kıyaslanabilir olması gerektiğini belirtiyor.
    • Doğal sistemlerden esinlenerek geliştirilen algoritmaların doğru ve basit olması gerektiğini vurguluyor.
    • Algoritma ilk 2006 yılında Amerika'da bir konferansta sunulmuş ve yayın sürecinde zorluklar yaşamış.
    51:30Ürün İsmi ve Popülerliğin Önemi
    • İlk konferans 2006 yılında Amerika'da sunulmuş ve isminin seçilmesi ayrı bir hikaye olmuştu.
    • Ürün veya makalenin ne yaptığı önemli olsa da, isminin çekici olması ve hafızada kalabilmesi de çok önemli bir faktördür.
    • Makalenin başlığı ve anahtar kelimeleri doğru seçilemezse, ne kadar güzel bir makale olsa da heba olabilir.
    53:05ABC Algoritmasının İsmi ve Popülaritesi
    • ABC algoritmasının ismi, "koloni" kelimesi ve ABC harflerinin kombinasyonu olarak oluşturulmuş ve bu isimde çok katkı sağlandı.
    • ABC'nin bu kadar popüler hale geleceğini konuşmacı hayal edemezdi.
    • ABC ismi hem okunması kolay hem Türkçe hem İngilizce olduğu için tercih edilmiş, ancak bazı makalelerde ismin kullanılamayacağı eleştirileriyle karşılaşılmıştır.
    56:00Yapay Zeka ve ABC'nin Gelişimi
    • 2005-2007 yıllarında sürü zekası çok popüler olmadığı için yeteri kadar uzman hakem bulmak zor oluyordu.
    • Yapay zeka teknolojileri gelişince yeni dergiler çıkarak yapay zekanın tanımı genişletilmiş ve sürü zekası da bu tanımı değiştirmiştir.
    • ABC, Türkiye'nin yapay zeka alanında en çok atıf alan yayınlar arasında yer almıştır.
    58:25ABC'nin Başarısının Nedenleri
    • ABC'nin bu şekildeki bir hale gelmesi kısmet meselesi ve Türkiye'de özellikle son zamanlarda artan ilgiyle ilgilidir.
    • Konuşmacı, 1990'lı yıllardan 2005'e kadar on beş yıllık tecrübesi sayesinde doğru isim seçebilmiştir.
    • ABC algoritmasıyla ilgili yaklaşık 2160 makale yayınlanmış, 1999'da ilk makale çıkmıştır.
    1:00:30Akademik Çalışmalarda Özgünlük ve Hedef
    • Literatür özetlerinde çok fazla çalışma olduğu için makalelerin özü kaybediliyor, örneğin ikili optimizasyon ve ABC algoritmaları üzerine binlerce çalışma var.
    • Akademisyenler için belirli bir seviyeye geldiklerinde kendilerine özgü, memlekete ait orijinal çalışmalar yapmaları gerekiyor.
    • Belirli bir aşamadan sonra zaman, para ve maddi değerleri dikkate almadan, kendinize ve memlekete özgü çalışmalar yapmaya çalışın.
    1:03:01Bilimsel Çalışmaların Amacı
    • Bilimsel çalışmaların amacı sadece unvan veya maaş değil, ilmin insanlığa faydalı olması ve memlekete katkı sağlaması gerekir.
    • Endeksli yayın yapma teşviki, orijinal çalışmaların çıkmasını engelleyebilir.
    • tecrübe ve tecrübelerin gençlere ve çocuklara aktarılması önemlidir.
    1:04:33Algoritma Geliştirme Deneyimi
    • Algoritma geliştirme sürecinde doğadan ilham alınabilir, örneğin ağaçların tohumlama sistemi gibi.
    • Algoritma geliştirme için önce literatürü incelemek, tecrübeye dayanmak ve hayal gücüne sahip olmak önemlidir.
    • Yeni algoritma geliştirirken 300'den fazla mevcut algoritma ile karşılaştırma yapmak zorunludur.
    1:09:45Doğadan Algoritma Çıkarma
    • Doğada var olan her sistem belirli bir düzen içerisinde çalışır ve bu düzen modellediğinizde bir algoritma çıkar.
    • Sistemin ayakta kalabilmesi için belirli bir amaç doğrultusunda algoritma işletilir.
    • Bilim alanında her gün yeni çalışmalar ortaya atılır ve zaman içinde doğru olanlar kalır.
    1:12:03Yapay Zeka ve Optimizasyon Algoritmaları
    • Yapay zeka, makine öğrenmesi, robotik, sosyal ağ analizi gibi alt alanlardan oluşur.
    • Optimizasyon algoritmaları, problem çözme alanında önemli bir yer tutar.
    • Yapay zeka alanlarında karşılaşılan zorlukları çözmek için optimizasyon algoritmaları kullanılır.
    1:14:41Optimizasyon Problemleri
    • Optimizasyon problemleri, çözümü bilinmeyen ancak en iyi çözümü bulmaya çalışan bir problem türüdür.
    • Optimizasyon problemlerinde ya çözümün nerede olduğu bilinmiyor (örneğin Konya Teknik Üniversitesi'nin nerede olduğu bilinmiyor) veya belirli şartları taşıyan en iyi çözüm aranıyor (örneğin Konya'daki en uygun üniversitenin hangisi olduğu).
    • Optimizasyon problemlerinde amaç fonksiyonları ve sınırlama fonksiyonları gibi araçlar kullanılarak probleme çözüm üretmeye çalışılır.
    1:16:29Optimizasyonun Önemi
    • Yapay zeka alanlarında (makine öğrenmesi, doğal dil işleme, bilgisayarla görme) tümünde optimizasyon problemi söz konusudur.
    • Optimizasyon alanı stratejik bir konudur ve hem geleneksel yöntemlerle hem yapay zeka yöntemleriyle problem çözüldüğünde bir model veya çözüm üretilmesi için optimizasyon algoritmaları gereklidir.
    • Optimizasyon, insanlar için sadece değil, tüm canlılar için de önemli bir süreçtir; uyum sağlama işi aslında bir optimizasyon sürecidir.
    1:19:31Optimizasyon Algoritmalarının Kapsamı
    • Yapay zeka alanındaki veya geleneksel yöntemlerle çözülen problemlerde optimizasyon algoritmalarının önemi bitmeyecek.
    • Hiçbir algoritma tüm problemleri çözebilir değildir; her algoritmanın kendine özgü avantajları ve uygulanabilirlik alanları vardır.
    • Optimizasyon algoritmaları tarımdan ekonomiye kadar her alanda olumlu katkı sağlar ve matematikçi, makinacı, gıdacı, eczacı gibi farklı disiplinlerde kullanılır.
    1:21:41Makine Öğrenmesi ve Optimizasyon
    • Makine öğrenmesi, geleneksel yöntemler (rekreasyon yöntemleri, SVM'ler) ve modern yöntemler (derin öğrenme, yapay sinir ağları) olmak üzere iki ana kategoriye ayrılır.
    • Klasik sistemler, nörofaz sistemler ve diğer yapay zeka sistemleri, makine öğrenmenin alt kategorilerini oluşturur.
    • Yapay sınırlar, yapay sinir ağları gibi teknolojilerin kullanılması, optimizasyon algoritmaları ile birlikte kullanılarak kural çıkarma ve model oluşturma amaçlanır.

    Yanıtı değerlendir

  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor