Yaz okulu kayıtlarımız kapanmıştır. Yer kısıtı nedeniyle, formu dolduran bazı arkadaşları davet etmemiz mümkün olmayabilir. Ancak ders malzemelerinin tamamına bu sayfadan erişebilirsiniz.

Okula katılım öğrenciler ve akademisyenler için ücretsizdir. Diğer arkadaşlardan ise kişi başı 250 TL ücret alacağız. Masraflar düşüldükten sonra kalan miktarı bir önceki yaz okulunda yaptığımız gibi bağışlayacağız.

Uygulama derslerinde ağırlıklı olarak Python 3.6 programlama dili kullanılacaktır. Dersler için gerekli olan paketleri de içeren Anaconda dağıtımını bilgisayarınıza kurup gelmeniz yeterli olacaktır.

Dersler Boğaziçi Üniversitesi Teleiletişim ve Enformatik Teknolojileri Uygulama ve Araştırma Merkezi (TETAM) binasında yapılacaktır.

Adres:

TETAM Binası Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Kampüsü Kandilli, Istanbul 34684

Program detayları aşağıda verilmiştir.

1. Giriş ve tarihçe, yapay zeka, makine öğrenmesi, veri madenciliği
2. Güdümlü ve güdümsüz öğrenme
3. Regresyon, yapay sinir ağları
4. Bayesci istatistik ve olasılık modelleri
5. Bayesci çıkarım
6. Uygulama alanlarından örnekler
7. Veri analizine model tabanlı ve algoritma tabanlı yaklaşımlar

1. Genel çerçeve ve modelleme
2. Doğrusal ve tamsayılı programlama ve örnekler
3. Doğrusal olmayan programlama
4. Yapay öğrenme problemlerinde çözüm yöntemleri

1. Güdümlü Öğrenme: Kredi risk tahmini

• Verinin temizlenmesi
• Öznitelik türetme
• Tahmin modellerinin uygulanması
• Parametrelerin belirlenmesi

2. Güdümsüz Öğrenme: Perakendede müşteri segmentasyonu

• Veri kümesinin temizlenmesi
• K-ortalamalar yöntemiyle segmentlerin belirlenmesi
• Sonuçların değerlendirilmesi

1. Temel örnekleme yöntemleri
2. Önem örneklemesi
3. Markov zinciri Monte Carlo
4. Bayesci çıkarım uygulamaları

1. PyMC3 ile Bayesci olasılık modelleri
2. Bir dağılımın parametrelerini kestirme
3. Karışım modelleri, hiyerarşik modeller
4. Değişim noktası modelleri
5. Doğrusal bağlanım

1. Paralel ve dağıtık hesaplamanın temelleri
2. OpenMP ile çok çekirdekli işlemciler üzerinde paralel hesaplamaya giriş
3. CUDA ile GPU tabanlı paralel hesaplamaya giriş
4. Python ile paralel hesaplamaya giriş

1. Büyük veri depolama ve Hadoop
2. Hadoop yapısı ve bileşenleri
3. Hadoop komutları, Pig ve Hive kullanımı
4. Apache Spark işlerini Hadoop üzerinde çalıştırma
5. Spark ile RDD ve DataFrame yapıları
6. Spark ile veri dönüşümü işlemleri (Transformation ve Action metodları)
7. Apache Spark ML (Machine Learning) kütüphanesi

İlker Birbil, doktora çalışmasını 2002 yılında North Carolina State Üniversitesi’nde Endüstri Mühendisliği ana dalı ile Yöneylem Araştırması ve Matematik yan dallarında tamamlamıştır. 2002-2004 yılları arasında Erasmus Yönetim Araştırma Enstitüsü’nde (Hollanda) doktora sonrası araştırma bursu ile çalışmalarını sürdüren İlker Birbil, 2004-2017 yılları arasında Sabancı Üniversitesi’nde öğretim üyesi olarak görev almıştır. Şu anda çalışmalarını Erasmus Üniversitesi, Ekonometri Enstitüsü'nde sürdürmektedir. Matematiksel programlama alanında algoritma tasarımı genel başlığı altında toplanabilecek kuramsal ve uygulamalı pek çok çalışması vardır.

Taylan Cemgil, Boğaziçi Üniversitesi bilgisayar mühendisliği bölümünde lisans ve yüksek lisans çalışmalarının ardından, yapay öğrenme konusundaki doktora çalışmalarını Hollanda, Nijmegen Radboud Universitesinde tamamladı. 2004 ve 2008 arasında doktora sonrası araştırmacı olarak sırasıyla Amsterdam ve Cambridge Üniversitelerinde çalıştı. 2008'den beri Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar mühendisliği bölümünde öğretim görevlisi olarak görev yapmaktadır. İlgi duyduğu araştırma alanları arasında Büyük verilerin analizi, Bayesci istatistiksel metotlar, yaklaşık çıkarım, yapay öğrenme konuları sayılabilir. Sanayi projelerinde veri analizi konularında danışmanlık çalışmalarının yanı sıra, Boğaziçi üniversitesinde konu ile ilgili yüksek lisans dersleri vermektedir.

Ahmet Demirelli, 2002 yılı Marmara Üniversitesi Matematik Öğretmenliği ve 2004 yılında Sabancı Üniversitesi Bilgi Teknolojileri Yüksek Lisans programından mezun oldu. 2003-2005 yılları arasına Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri fakültesinde eğitim asistanı olarak görev yaptı. 2005 yılından bu yana Sabancı Üniversitesi BT yüksek lisans programında Java, kurumsal uygulama mimarileri, Linux sistem yönetimi ve mobil programlama dersleri vermektedir. BT yüksek lisans derslerinin yanında Veri Analitiği yüksek lisans programında Hadoop ile büyük veri işleme dersi vermektedir. İlgi alanları arasında büyük verilerin paralel olarak işlenmesi ve makine öğrenmesi uygulamaları sayılabilir.

Kamer Kaya, doktorasını 2009 yılında Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden almıştır. Daha sonra Fransa'daki CERFACS Araştırma Merkezi'nde Parallel Algoritmalar projesinde çalışmalarını sürdürmüş, 2011 yılında Ohio Eyalet Üniversitesi'ne doktora sonrası araştırma görevlisi olarak katılmıştır. 2012 yılında aynı üniversitede Yardımcı Doçent olarak çalışmaya başlayan Dr. Kaya, 2014 yılından beri Sabancı Üniversitesi'nde öğretim üyesi olarak görev almaktadır. Yüksek başarımlı hesaplama, paralel algoritmalar ve kriptografi alanlarında birçok çalışması bulunmaktadır.

Sinan Yıldırım, Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nde lisans ve yüksek lisans çalışmalarının ardından, matematiksel istatistik konusundaki doktora çalışmalarını İngiltere, Cambridge Üniversitesi’nde tamamladı. 2013 ve 2015 arasında doktora sonrası araştırmacı olarak İngiltere, Bristol Üniversitesi Matematik Bölümü’nde çalıştı. 2015'ten beri Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi’nde öğretim görevlisi olarak görev yapmaktadır. İlgi duyduğu temel araştırma alanları Bayesci istatistik ve Monte Carlo yöntemleridir.

Birol Yüceoğlu, lisans ve yüksek lisans eğitimini Sabancı Üniversitesi Endüstri Mühendisliği bölümünde tamamladı. Doktora eğitimini 2015 yılında Maastricht Üniversitesi'nde Yöneylem Araştırması üzerine yaptı. Halen Migros T.A.Ş. Ar-Ge Merkezi'nde çalışmakta ve Sabancı Üniversitesi Veri Analitiği Tezsiz Yüksek Lisans programında ders vermektedir. Araştırma alanları veri analizi uygulamaları, çizge teorisi ve tamsayı programlamadır.