Amerika Birleşik Devletleri’nde, meme kanseri olmuş veya olan 3,1 milyondan fazla kadın var. Bu yıl 266,000’den fazla kadının agresif meme kanseri teşhisi konması bekleniyor. Doktorların bu hastalığı daha iyi tanımasına ve tedavi etmesine yardımcı olmak için araştırmacılar yapay zekaya yöneliyorlar. Kuzey Carolina Üniversitesi’nden yakın zamanda yayınlanan bir çalışmada, araştırmacılar, göğüs kanseri dijital patoloji görüntülerini analiz etmek ve tümörleri yüksek doğrulukla sınıflandırmak için geliştirdikleri derin bir öğrenmeye dayalı sistemi açıklamaktadır.
OpenZeka MARC, yapay zeka algoritmalarının kullanıldığı Lise ve Üniversite öğrencileri ile Şirket/Girişimci çalışanlarının katılım sağlayabileceği mini otonom araç yarışmasıdır.
2. Eğitim Dönemi: 28 Ocak – 3 Şubat 2019 (7 gün süreli)
Yarışma kapsamında isteyen katılımcılara otonom araç inşa süreci, görüntü işleme, derin öğrenme, sensör füzyonu, 3D Stereo Kamera, Lidar, IMU verilerinin analizi ve otonom sürüş konularında uygulamalı eğitim verilecektir.
Eğitimlere katılım için giriş seviyesinde Python bilgisi yeterlidir. Open Zeka tarafından yazılım süreci geliştirilen 1/10 ölçekli araç platformu, otonom araç/makine uygulamaları geliştirmek isteyenlere en yeni yapay zeka algoritmalarını öğrenme imkanı sunmaktadır.
OpenZeka MARC – Mini Otonom Araç Yarışması 11 Şubat 2018 günü Bilkent Üniversitesi’nde start alıyor.
Yapay zeka algortimalarının kullanıldığı OpenZeka MARC, 22 Takım ve 170 yarışmacıyla ilk kez yapılacak. Bu yarışta katılımcılar 2 ay boyunca aldıkları eğitimler sonrasında geliştirdikleri algortimalarla birinci olmak için kıyasıya yarışacak.
Otonom araçlarda kullanılan derin öğrenme algortimaları ve yüksek teknoloji ürünü donanımlar ile bu yarış robotik alanında birçok yeniliği bünyesinde barındırıyor. Keyifli bir vakit geçirmek ve otonom teknolojisi hakkında bilgi almak isteyen herkesi yarışmayı izlemeye davet ediyoruz.
Öğleden önce sıralama turları, öğleden sonra lig yarışları yapılacaktır.
Yarışma kategorileri;
İlk araştırma ve uygulama yazı dizimden herkese merhabalar. Bu ve bundan sonraki yazılarımda amacım elimden geldiğince yapay zeka araştırmaları ve uygulamarı yapıp yayınlamak.
İlk olarak yapay zeka ile birleştirilen kişisel asistanlar teknolojisi nedir ondan bahsetmek istiyorum.
Peki Nedir Bu Kişisel Asistan ?
Vikipedia’ya göre : Belirli bir göreve veya şahsa hizmet verebilen yazılımlardır. Bu hizmetler, kullanıcı girdisine, konuma ve çeşitli çevrimiçi kaynaklardan gelen bilgilere erişme becerisine dayanır. Yani bizim takvimimizi düzenleyen, işlerimizi kolaylaştıran ve yeri geldiğinde eğlendiğimiz yazılımlardır.
Apple – Siri , Google – Google Home, Amazon – Alexa, Microsoft – Cortana bunlar tanınmış kişisel asistan yazılımlarından bazıları.
ve tabi hepimizin hayran olduğu Jarvis
Şimdi işin biraz daha derinine girelim.
Mobil cihazlar için akıllı kişisel asistan teknolojisi, uygulama programlama arabirimleri (API) ve mobil uygulamaların çoğalmasıyla sağlanıyor. Büyük firmalar dışında birçok bağımsız geliştiricinin yapmakta olduğu kişisel asistanlar hali hazırda mevcut. Fakat bu tür yazılımların tek eksik yönü, kullanıcıdan gelen bir kerelik belirli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmıştır. Yani Jarvis gibi asistanlar için biraz daha beklememiz gerekecek ama gelişme sürecinin hızına bakarsak, bu sürenin çok kısa olacağına eminim.
API NEDİR ?
Application Programming Interfaces (Uygulama Programlama Arayüzleri) iki veya daha fazla yazılımın veya veritabanlarının sorunsuz çalışmasını ve birbirleri arasında tanımlamış işlevlerini kullanabilmesi için oluşturulmuş yapılardır. API’nin en büyük avantajı açık kaynak ve geliştirilebilir olmasıdır. Aslında bakacak olursak aralarında ufak tefek farklar olsa da Web Servislerinin modern yüzü diyebiliriz.
Geliştirdiğimiz API’ye kullanım izni verdiğimiz zaman, yazılım geliştiriciler onlara sağladığımız imkanları farklı şekillerde de kullanarak ürün geliştirir ve dolaylı yoldan bizim de gelişmemize aracı olurlar. Bilgi paylaşıldıkça çoğalır. Yapılan işin özü aslında budur. Bilgi paylaşımı.
Yazıma Google’ın geliştirdiği Google Home ile veda etmek istiyorum. Bir sonraki yazımda artık kod yazmaya başlayacağız.
Detay: Son dönemde bir yapay zeka yaklaşımı olan derin öğrenmenin insan-makine ve makine-makine etkileşimini nasıl artırdığı anlatılacaktır. Ayrıca derin öğrenmenin kara sistemlerinde uygulamaları örneklendirelecektir.
Tarih/Saat: 08 Kasım 2016/16.00-16.30
Yer: ODTÜ Kültür ve Kongre Merkezi, Kemal Kurdaş Salonu
ODTÜ girişte Kara Sistemleri Seminerine katılımmak maksadıyla geldiğinizi belirtiniz.
