Girne Amerikan Üniversitesi(GAÜ) Mühendislik Fakültesi tarafından düzenlenen 6.Uluslarası Yapay Zeka Sempozyumu, GAÜ Uluslararası Kongre Merkezi Spectrum Hall’de başladı.

Girne Amerikan Üniversitesi Rektörü Kutsal Öztürk’ün katılımıyla gerçekleştirildi.

Geleneksel hale gelen ve bu yıl 6’ıncısı düzenlenecek olan sempozyum, üç gün sürecek. GAÜ 6. Yapay Zeka Sempozyumu’nun birinci günü, GAÜ Rektörü Prof. Dr. Kutsal Öztürk’ün açılış konuşmasıyla başlayarak, ardından, ilk sunumunda “Derin Öğrenme Uygulama Mimarisi, Sınıflandırma Performansı konuları ele alındı.

Prof. Dr. Kutsal Öztürk’ün konuşmasıyla açılışı yapılan sempozyumda, Bilgisayar Bilimi Profesörü Prof. Dr. James Orwell Sinyal işleme teorisine yönelik bilgiler verdi.  

Öztürk gerçekleştirdiği konuşmasında, Girne Amerikan Üniversitesi bünyesinde düzenlenen, 6. Yapay Zekâ Sempozyumunun geleneksel bir sempozyum halini aldığını belirterek, katılımcıların sunacağı değerli bilgilerle daha da verimli hale geleceğini ve geleceğe ışık tutacağını söyledi.

Prof. Dr. James Orwell, Derin Öğrenme Uygulama Mimarisi konusunda gerçekleştirdiği konuşmasında  şunlar söyledi;

“Görüntü yamalarından çıkarılan giriş vektörleri ile froward giriş sinyalini her katmana yayar ve her katmanın ağırlıkları vardır. Son katman, bilginin hedef temsiline sahiptir: eğitim vetörleriyle karşılaştırıldığında, her biri etiketli bir hata işlevi, clissiferin ağları kullanarak ağırlıklarını ayarlamak için gradyanları ağ üzerinden geri yayma gradyanlarının ne kadar iyi olduğunu açıklar.” dedi.

Orwell, ek olarak Bilgi mühendisliğinde veri kümeleri, örnekleme ve büyütme konularına değindi. Orwell, “Veri setleri, derin öğrenme için büyük verilerdir. Milyonlarca element içeren büyük setler, makinenin >10⁶ parametreli sistemlerde öğrenmesini sağlar. Örneklemede ise, küçük rasgele partiler seçilir ve bu parti için ağırlık ve gradyanları yeniden hesaplanır. Artırmada daha iyi girdi alanı elde etmek için verileri kodlanarak elde edilir.” dedi.

Prof. Dr. James Orwell Sınıflanıdırma Performansı konusunda “Kullanılabilir bir sınıflandırıcı, sürekli değerli bir çıktının duyarlılık eşiğini kontrol etmek için ihtiyaç duyulan iki motivasyon üzerinde hassasiyeti kontrol eden ikili çıktıya sahiptir. İki hata türü genellikle ilgisiz birimlerde ifade edilir. Birimler arasında bir ölçeklendirme gereklidir. Çıktıyı `hangisi daha sevimliydi` olarak yorumlamak istiyorsak, daha önce teh`i belirtmenin bir yoluna ihtiyacımız vardır.” dedi.

Prof. Dr. Kutsal Öztürk sempozyum sonunda, “Bu sempozyum için bütün hazırlıklar ve güzellikler Mühendislik Fakültemizin değerli meslektaşlarım tarafından gerçekleştirildi. Üniversitem adına tekrar teşekkür ediyorum.” dedi.