Anasayfa Bildiri Gönderme Program Kayıt Geçmiş İletişim Duyurular


Önemli Tarihler


Özel oturum önerileri: 26 Nisan 2019

Özel oturum kabul bildirimi: 10 Mayıs 2019

Bildiri gönderme son tarih: 7 Haziran 2019 28 Haziran 2019

Kabul edilen bildirilerin duyurulması: 26 Temmuz 2019 9 Ağustos 2019

Basıma hazır bildirilerin gönderimi ve erken kayıt: 9 Ağustos 2019 23 Ağustos 2019

Eğitim Semineri önerileri: 21 Haziran 2019

Eğitim Semineri kabul bildirimi: 28 Haziran 2019

Konferans Tarihi: 31 Ekim - 2 Kasım 2019



Davetli Konuşmacılar


  • Makine Öğrenmenin Serüveni

    Prof.Dr. Fatos T. Yarman Vural

    Bilgisayar Bilimlerinin alanlarından birisi düşünen, öğrenen ve problem çözen sistemler geliştirmektir. Bu alandaki uğraşılarımız kimi zaman büyük hayal kırıklıkları ile sonuçlansa da pes etmiyoruz. Kendimizden daha akıllı ve becerikli makineler geliştirmeye çalışıyoruz. İşte, Makine Öğrenmesi insanoğlunun kendi yaptığı makinelerle kendi zekâsını yarıştırmasının serüvenidir.

    Makine Öğrenmesi son yıllarda Derin Öğrenme adı verilen yeni bir alana evirildi. Derin Öğrenme alanında araştırma yapan bilim insanları, canlıların bilişsel süreçlerini çalışarak, bu süreçleri modellemekte ve bu modelleri kullanarak öğrenebilen algoritmalar geliştirmektedirler. Bu konuşmada, Makine Öğrenmenin Derin Öğrenmeye dönüşüm süreci anlatılacak ve bu alanın kuramsal ve teknolojik olarak geldiği son nokta analiz edilecektir. Ayrıca, Derin Öğrenme teknolojilerinin oluşturduğu felsefi, sosyolojik ve etik sorunları da tartışılacaktır.


  • Altuzay Yöntemleri ve Finans Uygulamaları

    Prof.Dr. Ali N. Akansu

    New Jersey Institute of Technology, USA

    Temel bileşen analizi ile Karhunen-Loeve dönüşümü ve dalgacık dönüşümüne kadar uzanan alt uzay yöntemleri, yüz tanıma, yüz duygu analizi, görüntü/video sıkıştırma, tavsiye sistemleri gibi uygulamalarda başarıyla kullanılmıştır. Bu konuşmada, bu güçlü analitik araçların altında yatan matematiksel kavramlar tekrar gözden geçirilecek ve sinyal ayrıştırma ile zaman-frekans analizinde kullanılabilmeleri için birleşik bir bakış açısı altında incelenecektir. Ardından, varlık sepeti (basket of asset) için normalize edilmiş finansal getirilerin özaltuzaylarına odaklanacağız ve finansal yatırımlar için özportföylerin (eigenportfolios) tasarlanması amacıyla metod sunacağız. Özportföylerin, Minimum Varyans ve Markowitz yaklaşımlarına göre avantajları ABD varlıkları üzerinden sunulacaktır.



31 Ekim - 2 Kasım

2019
Yaşar Üniversitesi
Rektörlük
Konferans Salonu