Genel Bilgiler
Planlanan etkinliğin temel amacı, çok disiplinli yürütülen lisansüstü araştırmalar için veri bilimi ve yapay öğrenme temellerinin araştırmacılara aktarılmasını sağlayacak teorik ve uygulamalı bir eğitimin gerçekleştirilmesidir.
Lisansüstü alanda eğitim gören, tez çalışmalarında yapay öğrenme ve çok disiplinli araştırma problemlerini ele alan araştırmacılar, tez ve akademik çalışmaları yürütmek için veri seti oluşturma, veriyi düzenleme, doğru yaklaşımın seçilmesi, uygun algoritmaların programlanması ve eğitilmesi, sonuçların elde edilmesi, görselleştirilmesi ve yorumlanması aşamalarında zaman ve emek kaybı yaşayabilmektedir. Bu problemler, 2.danışman ataması, araştırmacı ve danışman(lar)ın bir araya gelmesi, ikili işbirlikleri yapılması, çok disiplinli bir ekip kurulması, farklı enstitüden ders aldırma ve araştırmacı altyapısının güçlendirilmesi ile aşılabilmektedir. Ancak takdir edilmelidir ki bu süreç ek zaman ve emek gereksinimi nedeniyle bilimsel verimi düşürerek akademik çalışma sürecine olumsuz etki edebilmektedir. Dahası çok disiplinli çalışmaların çoğunda bulunan veri setlerinin işlenmesinde ortaya çıkabilecek özel problemler tez sürecine ek dezavantajlar oluşturabilmektedir. Bu bağlamda tez önerisi aşamasına gelmiş, istenen ön şartları sağlamış katılımcılar kurs sonunda tez çalışmalarını ivmelendirecek altyapı ile donanmış olacaktır.
Bu bağlamda etkinliğin doğrudan ve dolaylı amaçları ve elde edilmesi beklenen yaygın etkileri aşağıdaki gibi dört başlık altında toplanmıştır:
- Üniversitemizin araştırma üniversitesi odak alanlarındaki öncü niteliklerinin sürdürülebilirliğine katkı sağlaması
- Veri bilimi ve yapay öğrenme konularında lisansüstü çok disiplinli çalışmalar yürüten araştırmacıların teorik ve uygulamalı bir eğitimle güçlü bir altyapı oluşturularak desteklenmesi
- Çok disiplinli ve/veya sanayiye yönelik lisansüstü araştırma sayısı ve niteliğinin arttırılmasının teşvik edilmesi
- ARDEB/TEYDEB ve diğer destek programlarına yapılacak proje başvuruları için yeni fikirlerin de ele alınarak başvuru sayısının arttırılması
Planlanan etkinlik, lisansüstü araştırmalarda çoklu disipline sahip veri bilimi ve yapay öğrenme gerektiren problemlerin ele alınması ve Üniversite-Sanayi işbirliğinin güçlendirilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu bağlamda etkinliğin hedef kitlesi yazılım/bilgisayar mühendislikleri başta olmak üzere sağlık, mühendislik, mimarlık, eğitim, ekonomi/işletme/iktisat, spor bilimleri gibi alanlarda lisansüstü araştırmalar yürüten, tez planlaması/önerisi çoklu disiplin gerektiren veya sanayiye yönelik tez çalışmaları yürütecek katılımcıları kapsamaktadır.
Bu amaç doğrultusunda 7 gün olarak planlanan etkinlik, teorik ve uygulamalı bir şekilde üç ana aşamada gerçekleştirilecektir. Bu aşamalar aşağıda verilmiştir.
1. Aşama-Teorik (4 gün): Veri bilimi ile ilgili temel kavramlar, temel düzeyde Python programlama, yapay öğrenmede kullanılan sınıflandırma, regresyon, danışmanlı öğrenme, danışmansız öğrenme gibi temel kavramların aktarılması, bu alanda kullanılacak açık kaynak kütüphanelerinin ve pratik araçların tanıtılması, görselleştirme ve sonuçların değerlendirilmesi konuları işlenecektir. Bu aşamada algoritma ve programlama alt yapısı olan lisansüstü araştırmacılara Python programlama dili temelleri verildikten sonra Python ile kullanılan matplotlib, pandas, numpy, seaborn, keras, scipy, orange, streamlit, jupyter notebook gibi pratik kütüphaneler Kaggle ve UCI veri tabanlarında yer alan veri setleri işlenmesi ile uygulamalı olarak aktarılacaktır.
2. Aşama-Pratik (1,5 gün): Bu aşamada, gruplar halinde, güncel literatüre hitap eder başlıklar altında problemler ele alınarak pratik projeler geliştirilecektir.
3. Aşama-Mentörlük (1,5 gün): Bu aşamada, çok disiplinli çalışma yürütecek araştırmacılar, spesifik araştırma konularına odaklanılabilmesi amacıyla gruplara ayrılacaktır. Gruplar, o alanda akademik çalışma/proje yürütmüş, en az lisans derecesine sahip ve en az bir adet SCI ve eş değer düzeyde yayına sahip akademisyen veya girişimcilerin mentörlüğünde yürütülecektir. İlgili alanda veri seti bulunması, veri setinin hazırlanması, analizi, problemin belirlenmesi, yöntemin gerçekleştirilmesi, görselleştirilmesi, sonuçların yorumlanması ve darboğazlar üzerinde tartışma konularını içerecektir. Böylece 14 eğitmen ile çok disiplinli know-how havuzunun paylaşımı ve kursiyerlere aktarılması etkinlik süresince gerçekleştirilmiş olunacaktır.
Nihai olarak 3 aşamalı etkinlik planı "Amaç" bölümünde belirtilen yaygın etkilere ulaşacak ve etkinliğin motivasyonlarını elde edecek şekilde kurgulanmıştır.
Yazılım/Bilişim sektörü finans, e-sağlık, spor, eğlence, eğitim vb. sektörler ile çok disiplinli bir şekilde bir araya geldiğinde katma değeri yüksek ve yenilikçi çözümler geliştirilebilmektedir. Dahası, bu alanda yürütülecek çalışmalar, dışa bağımlı olunan teknolojilerin ülkemizin bilgi hafızasına kazandırılabilecek yönde katkı sağlayacaktır. Bu bağlamda etkinlik sonunda çok disiplinli alanlarda yapay öğrenme yaklaşımlarına ihtiyaç duyan araştırmacıların altyapısı güçlendirilerek, ARDEB/TEYDEB programlarına yapılacak başvuru sayısının artması da beklenmektedir.
Bu kapsamda etkinlik için eğitmen ve kursiyer hedef kitlesi aşağıdaki kriterler göz önüne alınarak seçilmiştir.
Eğitmenler: Etkinliğin motivasyonu doğrultusunda, çok disiplinli alanlarda SCI endeks (Eğitim, spor anabilim dalında alan endeksi) yayına sahip, ARDEB/TEYDEB/AB projeleri yürütmüş, AR-GE firmaları veya üniversitede akademik ve idari görevler yürütmüş, yazılım mühendisliği başta olmak üzere mühendislik, mimarlık, sağlık, eğitim, ekonomi, spor vb. disiplinlerden yetkin eğiticilerdir.
Katılımcılar: Lisansüstü araştırmalarında çok disiplinli, sanayiye yönelik, yapay öğrenme/derin öğrenme/makine öğrenmesi problemleri ile ilintili çalışmalar yürütecek olan lisans veya lisansüstünde programlama dersi almış, lisansüstü araştırmacılardan seçilecektir. Katılımcılar etkinliğin 1.aşamasında iki grup halinde ortak içerik ile eğitim alacak, 2 ve 3.aşamalarında ise disiplinlere göre gruplara ayrılacaktır. Katılımcı sayısı 35 ile sınırlandırılacaktır. Başvuru yoğunluğunun yazılım/bilgisayar mühendisliklerinden oluşacağı düşünülerek bu alandaki katılımcı sayısı en fazla 20 kişi ile sınırlandırılacaktır. Katılımcılar değerlendirilirken yukarıda sözü edilen şartları yerine getirenler arasından, lisans not ortalamasına göre sıralama yapılarak belirlenecektir. Lisans eğitimi sırasında 2209-A, 2209-B projesi yürüten ve lisansüstünde BİDEB bursiyeri olan başvurulara öncelik verilecektir.
Etkinlik başında ve sonunda tüm katılımcılara ön test ve son test gerçekleştirilerek etkinliğin başarısı ve memnuniyet düzeyi de ölçülecektir.
Hızlı Erişim
