Veri Tezgahı

Veri Tezgahı

By veri tezgahiTechnology
Download on the App Store

Veri Tezgahı episodes

  • #31 Ayhan Şebin: Yapay Zeka Ekosistemi – IBM Research ve Global Turks AI

    Bu bölümde, Ayhan Şebin ile yapay zeka alanındaki kariyer yolculuğu, Harvard MBA deneyimi, IBM’deki projeler ve AI ekosisteminin geleceği üzerine derinlemesine sohbet ediyoruz. Ayhan, agent teknolojilerinin organizasyonel dönüşüme etkisini, model orkestrasyonunun önemini, KPI tabanlı yönetimi ve Türkiye’nin global AI ekosistemindeki potansiyelini konustuk. Ayrıca topluluk oluşturma, networking ve bu alanın geleceğinden konuştuk.


    Bölüm Başlıkları:


    00:00 Yapay Zeka Yolculuğu Başlangıcı 01:05 Harvard Deneyimi ve Kariyer Yolu 02:41 IBM'e Geçiş ve Staj Süreci 03:28 Yapay Zeka ve Global Trendler 08:21 IBM'deki Dönüşüm ve Red Hat Satın Alımı 16:40 AI Araştırmaları ve Monetizasyon Fırsatları 21:58 Araştırma ve İş Dünyası Arasındaki Köprü 26:02 IBM'de Dönüşüm ve Uygulama Örnekleri 29:46 Ekosistem ve İşbirlikleri 30:39 Protokoller ve Standartlaşma 31:56 Büyük Ortaklıklar ve Startuplar 33:16 Verimlilik ve Küçük Modeller 34:12 Agentik Sistemler ve Gelecek Vizyonu 36:40 Model Orkestrasyonu ve Örnekler 40:13 İnsan ve Agentik Sistemler Arasındaki Paralellik 46:39 Global Turks AI Vizyonu 53:17 Ekosistem Aktifleştirme ve Köprüler Kurma 55:04 AI Native Talent Hub Oluşturma 56:16 Gençlere Destek ve Rol Modeller 58:43 Networking ve Etkinliklerin Önemi 01:00:53 Topluluk ve Katılım Fırsatları 01:03:34 Gelecek Vizyonu ve Kariyer Fırsatları


    Linkler:IBM Research: https://www.ibm.com/researchGlobal Turks AI: https://globalturksai.org/ globalturksai.orgSosyal Medya:Twitter: https://x.com/veritezgahi

    1 hr 10 min
  • #30 Çağdaş Baş : Derin Öğrenme, Derin Dertler - Gerçek Dünya ML Deneyimleri
    Veri Tezgahı: Gerçek Dünya ML Deneyimleri Veri Tezgahı: Derin Öğrenme, Derin Dertler - Gerçek Dünya ML Deneyimleri

    Bu bölümde, konuğumuz Çağdaş’ın akademik geçmişi ve endüstrideki tecrübelerini, derin öğrenme devriminden video özetleme zorluklarına, start-up’lardan sağlık teknolojilerinde model dağıtımına kadar geniş bir yelpazede ele alıyoruz.

    Özellikle Covid-19 sonrası değişen dinamikler, gizlilik kaygıları, dinamik batching, Kubernetes ile GPU yönetimi ve MLOps’un incelikleri üzerine derinlemesine sohbetler gerçekleştiriyoruz.

    Bölüm Başlıkları
    • 00:00 – Giriş ve Konuk Tanıtımı
    • 02:17 – Doktora Süreci ve Araştırma Alanları
    • 05:33 – Multiple Instance Learning Yöntemi
    • 10:16 – AlexNet ve Derin Öğrenme Dönemi
    • 14:36 – CAFE Framework ve Uygulamaları
    • 18:29 – Video Özetleme Çalışmaları
    • 23:27 – Video Özeti Yöntemleri ve Değerlendirme Süreci
    • 30:27 – Akademik Çalışmalar ve Kod Paylaşımı Üzerine Tartışmalar
    • 35:14 – Devlet Kurumunda Çalışma Deneyimi ve Zorluklar
    • 38:50 – Ouva'da Yapay Zeka Projeleri ve Uygulamaları
    • 48:09 – Covid'in Etkileri ve Hastaneler
    • 49:20 – Gizlilik Endişeleri ve On-Prem Çözümleri
    • 50:47 – Hastanelerde Cihaz Kullanımı ve Hijyen
    • 52:38 – Veri Toplama ve Sensör Kullanımı
    • 54:25 – Model Servisi ve Dağıtım Süreçleri
    • 58:18 – Triton Server ile Performans Optimizasyonu
    • 01:01:20 – Dinamik Batching ve Model Dağıtımı
    • 01:04:06 – GPU Ölçeklendirme Zorlukları
    • 01:07:57 – Kubernetes ile Otomatik Ölçeklendirme Çözümleri
    • 01:13:04 – GPU ve Fractional Kullanımının Derinlikleri
    • 01:16:02 – Gerçek Zamanlı İhtiyaçlar ve Çözüm Arayışları
    • 01:18:48 – MLOps ve En İyi Uygulamalar Üzerine Tartışmalar
    • 01:25:17 – Akademiden Endüstriye Geçişteki Zorluklar
    • 01:30:55 – Dokümantasyonun Önemi ve Uygulama Stratejileri
    Sosyal Medya
    • YouTube: youtube.com/@veritezgahi
    • Twitter: x.com/veritezgahi
    • Spotify: Veri Tezgahı Podcast
    Linkler
    • veritezgahi.com

    Podcast ile ilgili düşüncelerinizi, sorularınızı ve geri bildirimlerinizi yorumlarda paylaşabilirsiniz.

    İyi dinlemeler!

    1 hr 36 min
  • #29 Barış Karakullukçu: İş Bankası Yapay Zeka Atölyesi

    Veri Tezgahı: Yapay Zeka Fabrikası ve Türkiye YZ Ekosistemi
    Bu bölümde, Türkiye'deki yapay zeka ekosisteminin gelişimi, İş Bankası tarafından kurulan Yapay Zeka Fabrikası'nın kuruluş hikayesi ve girişimcilik üzerine yapılan yatırımlar detaylı bir şekilde ele alınıyor. Barış, fabrikanın hedeflerini, Türkiye'deki yapay zeka uygulamalarını ve girişimlerin değerlendirilme süreçlerini paylaşıyor.

    Öne Çıkanlar:

    • Yapay zeka fabrikası, Türkiye'nin teknoloji girişimciliğini desteklemek için kuruldu.
    • Girişimlerde yüksek akademik donanım beklentisi bulunuyor.
    • Yatırım süreçleri, girişimlerin büyümesine önemli katkı sağlıyor.
    • Türkiye'deki yapay zeka ekosistemi hızla gelişiyor.
    • Başarı hikayeleri, ekosistemin ilerlemesinde belirleyici rol oynuyor.


    Bölüm Başlıkları (Chapters):
    00:00 – Yapay Zeka Fabrikasının Tanıtımı
    09:05 – Yapay Zeka Uygulamaları ve Girişimcilik
    18:23 – Yatırım Mekanizması ve Destek Süreçleri
    25:50 – Yapay Zeka ve Girişimcilik İlişkisi
    28:50 – Yatırım ve Girişim Dengesi
    31:07 – Araştırma ve Geliştirme Yatırımları
    34:20 – Türkiye'nin Yapay Zeka Ekosistemi
    35:56 – Girişim Aşamaları ve Yatırım Stratejileri
    39:07 – Küresel Yatırımlar ve Türkiye'nin Pozisyonu
    43:31 – Türkiye'nin Yapay Zeka Geleceği
    51:11 – Başarı Hikayeleri ve Zorluklar
    53:32 – Global Başarı ve Destek Mekanizmaları
    56:13 – Türkiye'nin Güçlü Alanları ve Girişimcilik
    59:12 – Siber Güvenlik ve Yapay Zeka Girişimleri
    01:01:36 – Genç Girişimciler ve Tavsiyeler
    01:04:05 – Yaş ve Girişimcilik Başarısı
    01:07:29 – Girişim Seçim Süreci ve Kriterler

    Sosyal Medya:
    Twitter: https://x.com/veritezgahi
    Spotify: Spotify Podcast Link

    Podcast ile ilgili düşüncelerinizi, sorularınızı ve geri bildirimlerinizi yorumlarda paylaşabilirsiniz. İyi seyirler!

    1 hr 10 min
  • #28 Veri Tezgahı Yeni Sezon Başlıyor! Robotik ve Yapay Zeka

    Veri Tezgahı: Yeniden Başlangıç, Robotik ve Yapay ZekaVeri Tezgahı’na hoş geldiniz!Ben Salih, ben Tarık. İki sezon ve yaklaşık iki yılın ardından, podcast’imizi video formatında yeniden başlatıyoruz. Bu bölümde;Geçmişte neler yaşadığımız,Kariyer ve proje değişikliklerimiz,Robotik & yapay zeka alanındaki yeni deneyimlerimizve geleceğe dair planlarımızı paylaşıyoruz.Bölüm Başlıkları:00:00 – Giriş: Yeniden Başlangıç01:30 – Kariyer Değişiklikleri & Yeni Projeler07:11 – Araştırma Süreçleri: Robotik, Generative AI ve Foundation Models16:59 – Geleceğe Bakış & KapanışSosyal Medya:Twitter: https://x.com/veritezgahiSpotify: https://open.spotify.com/show/6xh1JvolfduK8j5sb1WnoCLinkler:https://rai-inst.com/ (Boston Dynamics AI Institute)https://www.physicalintelligence.company/blog/pi0 Podcast ile ilgili düşüncelerinizi, sorularınızı ve geri bildirimlerinizi yorumlarda paylaşabilirsiniz. İyi seyirler!

    19 min
  • #27 M. Umut Demirezen: ML Trendleri - Bilimsel Makine Ögrenmesi ve Nöromorfik Sistemler

    Bu bölümde Huawei Research ve Innovation Müdürü Umut Demirezen'le makine öğrenmesindeki bazı trendlerden konuştuk. Özellikle üzerine çalıştığı bilimsel makine öğrenmesi (scientific machine learning) ve nöromorfik sistemlerden derinlemesine bahsetti. Çok öğretici bir bölüm oldu. İyi dinlemeler!

    Linkler:

    https://appliedmath.brown.edu/people/george-em-karniadakis

    https://arxiv.org/abs/2108.08481 Operator learning

    1 hr 19 min
  • #26 Oya Çeliktutan: İnsan Robot Etkileşimi

    Bu bölümde konuğumuz London Kings College'dan Oya Çeliktutan, araştırma konusu olan insan robot etkileşimi, ve bu kapsamdaki bilgisayar görüsü ve ml uygulamaları üzerine konuştuk. Bu alanda kullanılan çevre algılama ve harekete geçme modellerinden bahsetti. Graph metodları kullanarak insan davranışını nasıl modelleyebiliriz? Deep learning based metodlar burda nasıl kullanılıyor? Bu alanı neler bekliyor? ve daha bir çok soruyu konustuk. İyi dinlemeler.


    Linkler:

    GROWL: Group Detection With Link Prediction

     

    1 hr 8 min
  • #25 Besim Avcı: Büyük Ölçekte Makine Öğrenmesi

    Bu bölümde Google mühendisi Besim Avcı'yla "ML at Scale" konustuk. Farklı şirketlerdeki ML pratiklerini ve deployment aşamalarını konuştuk. ML uygulamalarının şirketlerde zamanla nasıl değiştiğini yakından gözlemleyen Besim bizle eğlenceli ve ilginç tecrübelerini paylaştı. Ve son olarak Google'da çalıştığı "Açıklanabilir YZ" (Explainable AI) alanından bahsetti. İşin temelinden uygulanma alanlarını konuştuk. Dolu dolu bir yayın oldu. İyi dinlemeler!

    Linkler:

    Google Explainable AI Whitepaper

    Pathways Language Model (PaLM): Scaling to 540 Billion Parameters for Breakthrough Performance

    1 hr 10 min
  • #24 Ege Özgirin: Oda Studio - Emlak Sektöründe Bilgisayar Görüsü Uygulamaları

    Bu bölümde İTÜ Mimarlık mezunu Ege Özgirin'in yapay zeka alanına geçişini ve masterdan sonra ortaklarıyla kurduğu Oda Studio’dan konustuk. Fikir aşamasından zamanla nasıl evrildiğini ve ne gibi yöntemler üzerine çalıştıklarını anlattı. İyi dinlemeler.

    Linkler:

    Oda Studio

    Jeanne Bamberger and Donald A. Schon. Learning as Reflective Conversation with Materials: Notes from Work in Progress. Art Education, 36(2):68–73, 1983

    1 hr 13 min
  • #23 Emre Şarbak: Teknoloji ve Eğitim Girişim Hikayeleri: LaunchCode, Kodluyoruz, Mediate ve Patika.Dev

    23. bölümde biraz farklı bir Veri Tezgahı bölümüyle sizlerleyiz. Emre Şarbak'la teknoloji girişimlerini konuştuğumuz bu bölümde eğitim, ve teknoloji girişimlerine dair Emre'nin tecrübelerini dinledik. LanchCode, Kodluyoruz, Mediate ve Patika.dev gibi bir çok başarılı girişimlerin arka planını dinledik. Çok keyifli bir yayın oldu, iyi dinlemeler!


    Linkler:

    https://www.patika.dev/bootcamp

    1 hr
  • #22 Fırat Gönen: Sinirbilim, Kaggle ve Endüstride Veri Bilimi
    Bu bölümde Getir veri departmanı lideri Fırat Gönen’le doktora çalışmalarını, online veri bilimi platformu; kaggle’ı, ve sektördeki veri bilimi problemlerini konuştuk. Elektronik Mühendisliği eğitimi uzerine NS uzerine doktorasını yapan ve orada istatistiksel modelleme çalışan Fıratın endüstriye nasıl geçtiğini  kaggle ile nasıl tanıştığı ve neler yaptığı üzerine keyifli bir bolum oldu. İyi dinlemeler!
    Yayında bahsedilen bazı kaynaklar:
    https://psycnet.apa.org/record/1959-09865-001
    https://www.kaggle.com/
    1 hr 3 min

About Veri Tezgahı

From the publisher's feed

Machine Learning ve Yapay Zeka uygulamalarının endüstri ve akademi içerisindeki kullanımlarını uzmanlarıyla tartıştığımız haftalık podcast.