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.

• 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

• YouTube: youtube.com/@veritezgahi
• Twitter: x.com/veritezgahi
• Spotify: Veri Tezgahı Podcast

• veritezgahi.com

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

İyi dinlemeler!

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!

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!

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

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.

GROWL: Group Detection With Link Prediction

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

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

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

Bu bölümde Amerikada bir ML-ops girişimi fal.ai (features & labels) kurucuları Burkay Gür ve Görkem Yurtseven konuk ettik. Bol bol ML-Ops konuştuğumuz bu sohbette feature storage'dan model serving'e ve ml-ops trendlerine kadar bir çok konuyu ele aldık. 

İletişim icin Burkay'a ve Gorkem'e email adreslerinden ulasabilirisiniz:

[email protected]

[email protected]