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
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.
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:
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.
Linkler:
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:
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:
Bu bölümde uzun yıllar veri analitiği ekosisteminde endüstri ve danışmanlık tecrübelerine sahip Hamit Hamutçu'yla son yıllarda uzerinde çalıştığı veri bilimi ve yapay zekada organizasyonel yetenek konusunu ele aldık. Endüstri standartları inşaa etmek amacıyla kurdukları Analitik ve Veri Bilimi Standartları İnisiyatifini (IADSS) konuştuk.
Bu bölümde, Finlandiya’da Tampere Üniversitesinde makine öğrenimi üzerine doktorasını yapmakta olan ve daha doktorasının ilk yıllarında kurduğu veri bilimi danışmanlık şirketi Topdatascience’da yapay zeka takım lideri olan Oğuzhan'la veri bilimi projelerinin farklı fazlarını konustuk; fikir aşamasından kavram kanıtı (proof of concept) geliştirmeye, dağıtım süreçlerinden (deployment) destek (maintenance) süreçlerine kadar yaşanan bir çok problemi ve zorlukları konuştuk. Alana dair geniş bir tecrübe sahibi olarak çok güzel noktalara değindi ve sektöre dair tecrübelerini paylaştı.
Bu bölümde Amazonda araştırmacı olarak çalışan Yağmur'la doktora ve doktora sonrası süreçlerinde yaptığı çalışmaları ele alacağız, spesifik olarak recommendation/öneri sistemleri ve bu alanadaki adaptif sıralama modellerini nasıl geliştirdiklerini konuşacağız.
Linkler
Adaptive Pointwise-Pairwise Learning-to-Rank for Content-based Personalized Recommendation
Period-aware content attention RNNs for time series forecasting with missing values
Bu bolümde OpenAI’da araştırmacı olarak çalışan İlge Akkaya ile robotik manipülasyon, reinforcement learning, ve otomatik amaç keşfi yöntemlerini, özellikle de İlge’nin robot elle rubik küp çözümü ve self learning makalelerini konuştuk.
Linkler:
Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand
Asymmetric self-play for automatic goal discovery in robotic manipulation
Bu bölümde konuğumuz TRT veri bilimi ekibinden ve ayni zamanda Imperial College’de Çizge Teorisi üzerine doktorasını bitirmiş olan Tarık Altuncu ile doktora çalışmalarını ve yayıncılıktaki veri bilimi uygulamalarını konuştuk.
http://wwwf.imperial.ac.uk/~mpbara/Partition_Stability/
Bu bölümdeki konuğumuz Apple'da Robotik üzerine çalışan Mahmut Demir ile sürücüsüz araçlarda algılama, haritalama ve lokalizasyon yöntemlerini konuştuk. Bu alana yönlenişini ve daha önceki tecrübelerini dinledik. Haritalama alanında neden daha geleneksel yöntemlerin kullanıldığı bu alandaki zor problemleri konuştuk. HD mapping, LIDAR ve navigasyon haritalarından ve bu alanda çalışan şirketlere kadar sohbet ettik.
Bu bölümde Huawei Yapay Zeka ekip lideri Gizem Gezici ile, doktora çalışma konusu olan arama motorları ve bu sistemlerdeki yanlı sonuçlar üzerine konuştuk, bu alana dair problemleri ve çalışmaları tartıştık. Arama motorları ne gibi tehlikelere yol açabilir yanlı sonuç döndürme problemi nasıl ölçümlenir ve ne gibi önlemler alabiliriz soruları üzerine konuştuk.
Yayında bahsedilen iki paper'ı Gizem Gezici'nin ResearchGate profilinde bulabilirsiniz.
Ayrıca, BTK Akademi için hazırladıkları Türkçe Doğal Dil İşlemeye Giriş dersi şu linkte:
https://www.btkakademi.gov.tr/portal/course/dogal-dil-islemeye-giris-11864#!/about
Bu bölümde Belçika Liege Üniversitesinden Uğurkan Ateş ile offline reinforcement learning konumuz! Bu alandaki metotların standart pekiştirmeli öğrenmeden farkıları, işlevselliği, problemlerini ve uygulama alanlarını konuştuk.
Bu bölümde Munich Teknik Üniversitesinden Evin Pınar Örnek konuğumuzdu. Bilgisayar görüsü alanında derinlik tahminleme çalışmalarını ve one shot few shot learning modellerini konuştuk.
Linkler:
https://inzva.com/ai/2020/ai-labs-joint-program