Yapay Öğrenmenin Matematiksel Temelleri

20/04/2017 - 23/04/2017

  • Tarih: 20-23 Nisan 2017 (Köy`e geliş 19 Nisan 2017, Köy`den çıkış 23 Nisan 2017) Not: Köy`den çıkış 24 Nisan 2017 tarihinde de olabilir.

  • Başvuru: Kampın kontenjanı dolmuştur. Başvurunuzun ulaştığına dair bir onay mesajı gönderilecektir. Eğer üç dört gün içinde mesaj almamışsanız lütfen bir daha yazın, başvurunuz muhtemelen elimize geçmemiştir.

  • Kayıt: Belli aralıklarla başvurular değerlendirilir ve sonuçları e-postayla iletilir. Ödeme ve kayıtla ilgili tüm işlemler başvurunuz kabul edildikten sonra yapılacaktır.
  • Hedef Kitle: Üniversitelerin lisans, yüksek lisans ve doktora programlarına kayıtlı öğrenciler ile yapay öğrenme konusuna ilgi duyan akademisyenler yaz kampının hedef kitlesini oluşturmaktadırlar. Dersleri takip etmek için temel bir analiz, lineer cebir ve olasılık bilgisi yeterli olacaktır.
  • Kontenjan: 40 kişi.
  • Ücret: 10-12-14 kişilik koğuşlarda konaklamak için 400 TL.
    Tek kişilik odalarda konaklamak için 600 TL.
    Çift kişilik ya da 1+1 odalarda konaklamak için 960 TL (kişi başı 480 TL, çift kişilik odada bir adet çift kişilik yatak, 1+1 odada iki tane ayrı yatak bulunmaktadır.)
    Ödemelere konaklama, 4 öğün yemek, çay, su ve temel ihtiyaçlar dahildir.
  • Genel Bilgi: İkincisini düzenlediğimiz bu yaz kampı kapsamında, son yıllarda biyoinformatik, finans, büyük veri analitiği gibi çok geniş bir yelpazede karşımıza çıkan yapay öğrenme konusu işlenecektir. İlk önce yapay öğrenmenin temel konuları genel bir çerçevede ele alınacak, ardından bu önemli alanda kullanılan matematiksel yöntemler anlatılacaktır. Ağırlıkla eniyileme (optimizasyon) ve benzetim (simülasyon) üzerine yoğunlaşılan kampın son kısmında ise dağıtık ve paralel programlama araçları uygulamalar eşliğinde tanıtılacaktır. Dersleri tamamlayacak katılımcılara, yapay öğrenmede kullanılan uygulamalı matematik yöntemleri ve hesaplama araçları konusunda temel bir altyapı kazandırılması amaçlanmaktadır.
  • İlk yaz kampının ardından hazırladığımız sayfaya şuradan ulaşabilirsiniz. Orada verilen notların güncel hallerine ek olarak, derslerdeki uygulamalarda kullanılacak malzeme yaz kampı öncesi katılımcılara iletilecektir.
  • Program:
  • Saat
    20 Nisan
    21 Nisan
    22 Nisan
    23 Nisan
    09:00-13:00
    		 Sinan (1-5) Sinan (6-7) Taylan (1-3) Taylan (4-6)
    14:30-18:30
    		 İlker (1-3) İlker (4-6) Kamer (1-3) Kamer (4-6)

     

    Eğitmenler:
    Programda listelenen ders konuları sırasıyla şu dört akademisyen tarafından verilecektir:

    1. Sinan Yıldırım (Sabancı Üniversitesi)
    2. İlker Birbil (Sabancı Üniversitesi)
    3. Ali Taylan Cemgil (Boğaziçi Üniversitesi)
    4. Kamer Kaya (Sabancı Üniversitesi)

    Yapay Öğrenmeye Giriş (Sinan Yıldırım)

    1. Giriş ve tarihçe, yapay zeka, makine öğrenmesi, veri madenciliği
    2. Uygulama alanlarından örnekler
    3. Veri analizine model tabanlı ve algoritma tabanlı yaklaşımlar
    4. Güdümlü ve güdümsüz öğrenme,
    5. Regresyon, yapay sinir ağları
    6. Bayesci istatistik ve olasılık modelleri
    7. Bayesci çıkarım

    Eniyileme Yöntemleri (İlker Birbil)
    1. Giriş ve tarihçe
    2. Genel çerçeve ve modelleme
    3. Doğrusal ve tamsayılı programlama ve örnekler
    4. Doğrusal olmayan programlama
    5. Yapay öğrenme problemlerinde çözüm yöntemleri
    6. Ölçeklenebilir eniyileme yöntemleri

    Monte Carlo Benzetimi (Ali Taylan Cemgil)
    1. Giriş ve tarihçe
    2. Rassal sayı üretimi ve temel örnekleme yöntemleri
    3. Markov zinciri Monte Carlo
    4. Ardışık Monte Carlo
    5. İleri yöntemler
    6. Bayesci çıkarım uygulamaları

    Dağıtık ve Paralel Hesaplama (Kamer Kaya)
    1. Giriş ve tarihçe
    2. Paralel ve dağıtık hesaplamanın temelleri
    3. Paralel matris ve çizge algoritmaları
    4. Paylaşımlı bellek ve GPU tabanlı programlama
    5. Dağıtık ve mesaj aktarma (MPI) tabanlı programlama
    6. Hadoop ve MapReduce

    Kısa Özgeçmişler

    Sinan Yıldırım
    Sinan Yıldırım, Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü`nde lisans ve yüksek lisans çalışmalarının ardından, matematiksel istatistik konusundaki doktora çalışmalarını İngiltere, Cambridge Üniversitesi`nde tamamladı. 2013 ve 2015 arasında doktora sonrası araştırmacı olarak İngiltere, Bristol Üniversitesi Matematik Bölümü`nde çalıştı. 2015`ten beri Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi`nde öğretim görevlisi olarak görev yapmaktadır. İlgi duyduğu temel araştırma alanları Bayesci istatistik ve Monte Carlo yöntemleridir.

    İlker Birbil
    İlker Birbil, doktora çalışmasını 2002 yılında North Carolina State Üniversitesi`nde Endüstri Mühendisliği ana dalı ile Yöneylem Araştırması ve Matematik yan dallarında tamamlamıştır. 2002 – 2004 yılları arasında Erasmus Yönetim Araştırma Enstitüsü`nde (Hollanda) doktora sonrası araştırma bursu ile çalışmalarını sürdüren İlker Birbil, 2004 yılından bugüne dek Sabancı Üniversitesi`nde öğretim üyesi olarak görev almaktadır. Matematiksel programlama alanında algoritma tasarımı genel başlığı altında toplanabilecek kuramsal ve uygulamalı pek çok çalışması vardır.

    Ali Taylan Cemgil
    Taylan Cemgil, Boğaziçi Üniversitesi bilgisayar mühendisliği bölümünde lisans ve yüksek lisans çalışmalarının ardından, yapay öğrenme konusundaki doktora çalışmalarını Hollanda, Nijmegen Radboud Universitesinde tamamladı. 2004 ve 2008 arasında doktora sonrası araştırmacı olarak sırasıyla Amsterdam ve Cambridge Üniversitelerinde çalıştı. 2008‘den beri Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar mühendisliği bölümünde öğretim görevlisi olarak görev yapmaktadır. İlgi duyduğu araştırma alanları arasında Büyük verilerin analizi, Bayesci istatistiksel metotlar, yaklaşık çıkarım, yapay öğrenme konuları sayılabilir. Sanayi projelerinde veri analizi konularında danışmanlık çalışmalarının yanı sıra, Boğaziçi üniversitesinde konu ile ilgili yüksek lisans dersleri vermektedir.

    Kamer Kaya
    Kamer Kaya, doktorasını 2009 yılında Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden almıştır. Daha sonra Fransa`daki CERFACS Araştırma Merkezi‘nde Parallel Algoritmalar projesinde çalışmalarını sürdürmüş, 2011 yılında Ohio Eyalet Üniversitesi‘ne doktora sonrası araştırma görevlisi olarak katılmıştır. 2012 yılında aynı üniversitede Yardımcı Doçent olarak çalışmaya başlayan Dr. Kaya, 2014 yılından beri Sabancı Üniversitesi‘nde öğretim üyesi olarak görev almaktadır. Yüksek başarımlı hesaplama, paralel algoritmalar ve kriptografi alanlarında bir çok çalışması bulunmaktadır.