Ege Üniversitesi’nde diferansiyel geometri yapay zekâ, makine öğrenmesi ve büyük veri ekseninde ele alındı

Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü ev sahipliğinde düzenlenen Uluslararası Diferansiyel Geometri ve İlgili Konular Kongresi, Fen Fakültesi Konferans Salonu’nda yüz yüze ve çevrim içi yöntemlerle gerçekleştirildi. Kongrede modern teknolojilerin matematiksel temelleri ele alınırken, diferansiyel geometrinin yapay zekâ, makine öğrenmesi ve büyük veri analizlerindeki rolü değerlendirildi.

Etkinliğe Ege Üniversitesi Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Murat Boyacı, Fen Bilimleri Enstitüsü Müdürü ve Kongre Başkanı Prof. Dr. Bayram Şahin ile yurt içinden ve yurt dışından çok sayıda akademisyen, bilim insanı ve öğrenci katıldı. Programda küresel iklim değişikliği, yapay zekâ, fizik, makine öğrenmesi ve geometrik analiz gibi farklı alanlarla bağlantılı bilimsel çalışmalar sunuldu.

“YENİ VE GÜÇLÜ İŞ BİRLİKLERİ İÇİN ZEMİN”

Kongrenin açılışında konuşan Ege Üniversitesi Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Murat Boyacı, uluslararası bilimsel iş birliklerinin önemine dikkati çekti.

Prof. Dr. Murat Boyacı, “Uluslararası nitelikteki bu bilimsel buluşmaya ev sahipliği yapmak bizler için büyük bir mutluluk. Bilimsel bilgilerinizin burada paylaşılması, sadece bilgi aktarımı ile sınırlı kalmayacak, aynı zamanda küresel düzeyde yeni ve güçlü iş birliklerinin doğması için verimli bir zemin yaratacaktır. Organizasyonda emeği geçen tüm ekibe ve üniversitemize değer katan konuklarımıza teşekkür ediyorum.” dedi.

“DİFERANSİYEL GEOMETRİNİN YÖNTEMLERİ HAYATİ ÖNEM TAŞIYOR”

Kongre Başkanı Prof. Dr. Bayram Şahin, diferansiyel geometrinin matematiksel teorinin ötesinde teknoloji ve bilim alanlarında önemli bir işlev üstlendiğini belirtti.

Prof. Dr. Bayram Şahin, “Diferansiyel geometri; fizik, genel görelilik, mekanik ve geometrik tasarım gibi alanlarda merkezi bir rol oynuyor. Günümüzde yapay zekânın, manifold öğrenmesinin ve makine öğrenmesinin yaygınlaştığı bir dönemde diferansiyel geometrinin yöntemleri hayati önem taşıyor.” diye konuştu.

Şahin, karmaşık verilerin anlaşılmasında klasik yöntemlerin yetersiz kalabildiğini ifade ederek, “Karmaşık verileri anlamak için klasik yöntemlerin yetersiz kaldığı günümüzde, bilim dünyası yüzeyler teorisinin kavramlarıyla yol almaktadır.” dedi.

BÜYÜK VERİDE YANLILIK RİSKİNE DİKKAT ÇEKİLDİ

Açılış konuşmalarının ardından Romanya Bükreş Üniversitesinden Prof. Dr. Ion Mihai’nin başkanlığındaki ilk bilimsel oturum gerçekleştirildi. Kanada Brock Üniversitesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ejaz Ahmed, “Derin İstatistiksel Öğrenme ve Yüksek Boyutlu Veriler” başlıklı sunum yaptı.

Prof. Dr. Ejaz Ahmed, yapay zekâ ve makine öğrenmesi süreçlerinde karar alma mekanizmalarına ilişkin gizli risklere dikkat çekti. Büyük veri analizlerinde yapılan küçük veri eleme hatalarının yapay zekâ sistemlerini yanlış yönlendirebileceğini belirten Ahmed, modeller eğitilirken çok sayıda değişkenin göz ardı edilmesinin sistemlerde büyük bir yanlılığa neden olabileceğini ifade etti.

Prof. Dr. Ahmed, geleceğin teknolojilerinde güvenilir sonuçlara ulaşılması için verilerdeki zayıf sinyallerin de matematiksel modellere doğru biçimde dahil edilmesi gerektiğini vurguladı.

İki gün süren kongrede Kanada’dan Prof. Dr. Ejaz Ahmed’in yanı sıra Sırbistan Belgrad Üniversitesinden Prof. Dr. Miroslava Antić, Belçika Antwerp Üniversitesinden Prof. Dr. Johan Gielis ve Romanya Akademisinden Prof. Dr. Gabriel Eduard Vîlcu da davetli konuşmacı olarak sunumlarını gerçekleştirdi.

Program kapsamında Riemann geometrisi, geometrik analiz ve bilgisayar destekli geometrik tasarım başta olmak üzere diferansiyel geometriyle bağlantılı çok sayıda konu akademik oturumlarda ele alındı.

Kaynak: CUMHA - CUMHUR HABER AJANSI