Geri Sayım
Aydın AKAN Uludağ Üniversitesi, Elektronik Mühendisliği Bölümünde lisans eğitimini 1984 yılında, İstanbul Teknik Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme Programında Yüksek Lisans eğitimini 1991’de tamamlamıştır. Yüksek Lisans tezinde biyolojik işaretler için gerçek zamanlı adaptif gürültü giderme sistemi üzerinde çalışmıştır. 1988 yılında İstanbul Üniversitesinde göreve başlamış, Mart 1992’de ABD’de University of Pittsburgh’da işaret işleme konusunda doktora çalışmalarına başlamıştır. Doktora tez araştırması olarak, “Gabor Açılımları ile Zaman-Frekans Analizi” üzerinde çalışmış ve Nisan 1996’da doktora eğitimini tamamlamıştır. Aralık 1996’da, İ.Ü. Elektronik Mühendisliği Bölümü, Elektronik Anabilim Dalına Yardımcı Doçent olarak atanmıştır. Kasım 2000’de Telekomünikasyon Anabilim Dalı, İşaret İşleme Bilim Dalında Doçent ünvanı almış, 2 Mayıs 2001’de Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Telekomünikasyon Anabilim Dalına Doçent, 31 Ekim 2006’da ise Profesör kadrosuna atanmıştır.
20 Mart 2017’de İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Bölümü’nde Profesör kadrosuna atanmıştır. 31 Ocak 2020 tarihine kadar bu bölümde Bölüm Başkanı ve Biyomedikal Test, Kalibrasyon Uygulama ve Araştırma Merkez Müdürü olarak eğitim-öğretim ve araştırma çalışmalarına devam etmiştir., Halen İzmir Ekonomi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünde Profesör olarak görev yapmaktadır. Prof.Dr. Aydın Akan, durağan olmayan işaretler için zaman frekans analizi ve zaman frekans analiz yöntemlerinin, haberleşme ve biyomedikal mühendisliği alanındaki problemlere uygulanması konularında akademik çalışmalarını sürdürmektedir.
Dr. Aydın AKAN, TÜBİTAK ve Üniversite Bilimsel Araştırma Projeleri Birimleri tarafından desteklenen çok sayıda projede yürütücü ve araştırmacı olarak çalışmıştır. Araştırmaları üzerine yazmış olduğu kitap, makale, kitap bölümü ve bildirileri yurtiçi ve yurtdışında yayınlanmıştır. Çok sayıda bilimsel derginin hakem kurulunda ve bilimsel konferansın, danışma, yürütme, düzenleme, teknik program ve hakem kurullarında görev almaktadır.
Dr. Aydın AKAN Institute of Electrical and Electronics Engineering (IEEE) Signal Processing (SP) ve Engineering in Medicine and Biology (EMB) kolu kıdemli üyesi, European Signal Processing Association (EURASIP), Biyomedikal Sinyal ve Görüntü Analizi Teknik Alan Komitesi üyesidir. Elsevier, Digital Signal Processing dergisi Editör Kurulunda görev yapmaktadır.
İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden mezun oldum ve Trakya Üniversitesi’nde NLP alanında doktora yaptım. Halen İstanbul Bilgi Üniversitesi’nde Doçent ve Toronto Metropolitan Üniversitesi’nde Misafir Öğretim Görevlisi olarak çalışmaktayım.
Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme alanlarında +20 yıldan fazla deneyime sahip aktif bir araştırmacı ve öğretim görevlisiyim. Packt Publishing tarafından yayınlanan “Mastering Transformers” adlı NLP kitabının eş yazarıyım.
Birçok açık kaynaklı yazılım ve kaynak geliştirerek NLP Topluluğuna önemli katkılarda bulundum. Ayrıca yapay zeka şirketlerine Ar-Ge projelerinde kapsamlı danışmanlık veriyorum. +15 yıldır birçok endüstriyel Ar-Ge destekli projeye danışmanlık yaptım, bazıları aşağıdaki gibidir:
* Çok Dilli Doğal Dil Modelleri ile Akıllı Bilgi Çıkarma Sisteminin Geliştirilmesi
* Opioid kaynaklı ölüm salgınlarının erken tespiti için NLP modelleri. Statistics Canada ve Ryerson Üniversitesi Ortak Projesi
* İnsan Kaynakları İşe Alım Süreçleri için Akıllı Süreç Yönetimi Yazılım Projesi,
* Toronto Menkul Kıymetler Borsası Projesi, Ryerson Üniversitesi
* Derin Öğrenme ile Profilleme ve Analiz Platformu, TÜBİTAK Ar-Ge Destek Programı.
* Yazılım Gereksinimlerinde Çatışma Tespiti, IBM & Toronto Metropolitan Üniversitesi
Araştırma İlgi Alanları:
Doğal Dil İşleme, Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI), Az Atışlı Öğrenme, Sıfır Atışlı Öğrenme, Doğal Dil Anlama, Dil Üretimi, Anlamsal Arama, Derin Öğrenme, Ücretsiz ve Açık Kaynak Yazılım, Büyük Veri Analitiği, İş Zekası.
Şu anda çoğunlukla İleri Beslemeli Sinir Ağları, RNN, LSTM, CNN, Transformers, BERT, T5, T0 ve benzerlerini kullandığım derin öğrenme ve doğal dil işleme problemlerine odaklanıyorum. Ve HuggingFace modelleri, Spacy, Tensorflow, Pytorch, Keras, SBERT vb. Son zamanlarda çoğunlukla Az Çekimli Öğrenme ve İstem Tabanlı Doğal Dil modellerine odaklandım.
Özel oturum önerilerinizi 23 Nisan 2023 tarihine kadar asyu2023@cumhuriyet.edu.tr mail adresi üzerinden talep edebilirsiniz. Kabul edilen özel oturumlar bildirilecek ve web sitesi üzerinden yayımlanacaktır.
Konferansa bildirileri göndermek isteyen katılımcılar, en geç 5 Haziran 2023 tarihine kadar bildirilerini sistemlere yüklemesi gereklidir
Hakem süreçlerinden geçen bildirilerden, konferansa uygun olanlar 31 Temmuz 2023 tarihinde açıklanacaktır
Konferansa katılmak isteyen misafirlerimiz için Erken kayıt son tarihi 16 ağustos 2023’tür.
Kabul edilen bildirilerin basıma uygun şekilde formatlanması gereklidir. Basıma hazır bildirilerin gönderilmesi için son tarih 16 ağustos 2023’tür.
ASYU konferansı, 11-13 Ekim 2023 tarihleri arasında Sivas Cumhuriyet Üniversitesi bünyesinde gerçekleştirilecektir.
16:00 – 17:00
Salon A.
16:00 – 17:00
Merkezi Yemekhane 3.Kat
Doç. Dr. Savaş Yıldırım 10:00 – 11:00
Salon B
Doç. Dr. Savaş Yıldırım 10:00 – 11:00
Salon B
