Skip to main content

Kara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları Sunumu

Sunum konusu: Kara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları

Sunum dosyası:

Kara-Sistemlerinde-Yapay-Zeka-Uygulamalari-Web-08.11.2016.pdf

Detay: Son dönemde bir yapay zeka yaklaşımı olan derin öğrenmenin insan-makine ve makine-makine etkileşimini nasıl artırdığı anlatılacaktır. Ayrıca derin öğrenmenin kara sistemlerinde uygulamaları örneklendirelecektir.

Tarih/Saat: 08 Kasım 2016/16.00-16.30

Yer: ODTÜ Kültür ve Kongre Merkezi, Kemal Kurdaş Salonu

ODTÜ girişte Kara Sistemleri Seminerine katılımmak maksadıyla geldiğinizi belirtiniz.

GPU Hızlandırmalı Derin Öğrenmenin Savunma Sanayiinde Kullanımına Yönelik Son Gelişmeler

Derin öğrenme teknolojisindeki gelişmeler sadece gündelik yaşama yönelik çözümlerle hayatımızı etkilemiyor ayrıca  savunma ve anayurt güvenliğine yönelik daha etkili ve insan algısına yakın doğrulukta çözümler sunuyor.

Derin öğrenmenin savunma ve anayurt güvenliğinde kulanımına yönelik son gelişmelerin anlatılacağı Webinar 21 Haziran 2016 günü saat 20.00-21.00 (Türkiye saati) arasında icra ediecektir. Söz konusu webinarda savunma sanayiisindeki gelişmelerin yanısıra derin öğrenme teorisi, yazılımları ve GPU-hızlandırmalı donanımlar üzerine de bilgi verilecektir.

Webinar sunumunu Jon Barker (Solution Architect with NVIDIA) yapacaktır. Jon Barker İngiltere Savunma Bakanlığı ve ABD Savunma Bakanlığı Araştırma ve Geliştirme gruplarında 15 yıllık iş tecrübesine sahiptir.

Ücretsiz olarak webinara katılım sağlamak için aşağıdaki adresdeki formu doldurmanız yeterlidir.

https://cc.readytalk.com/registration/#/?meeting=xmpzcyb2rlwg&campaign=fbs4vvw9tuuw

SAVTEK 2016 Savunma Sanayiinde Derin Öğrenme Uygulamaları Özel Oturum Çağrısı

Derin öğrenme, görüntü analizi ve doğal dil işleme başta olmak üzere, bir çok konuda önemli uygulamaları olan bir yapay öğrenme alanıdır. Son yıllarda dünyada, özellikle görüntü işleme ve doğal dil işleme alanlarında, en yüksek performansı sergileyen algoritmaların derin öğrenme tabanlı olduğu gözlenmektedir. Bu gelişmeler ışığında, ülkemizde de, başta savunma sanayi olmak üzere, derin öğrenme yaklaşımının bir çok uygulama alanı bulacağı öngörülmektedir. Bu kapsamda, ODTÜ Görüntü Analizi Uygulama ve Araştırma Merkezi (OGAM) ve Aselsan Araştırma Merkezi Akıllı Veri Analitiği Araştırma Program Müdürlüğü, 12-14 Ekim 2016 tarihlerinde ODTÜ KKM’de düzenlenecek SAVTEK 2016 Kongresi bünyesinde bu önemli konu üzerinde akademik paylaşım yapılması ve bilgi alışverişi sağlamak amacıyla “Savunma Sanayinde Derin Öğrenme Uygulamaları” başlıklı özel oturum düzenlemektedir.

SAVTEK 2016 Kongresi ile ilgili bilgilere http://www.savtek.metu.edu.tr/ adresinde ulaşılabilir. Bildirilerin teslim edilmesi için son tarih 29 Nisan 2016 olarak belirlenmiştir.

Özel oturuma bildiri sunmayı planlayan yazarların özel oturum düzenleyicilerini eposta  (ogam@metu.edu.tr & aykutkoc@aselsan.com.tr) ile bilgilendirmesi önemle rica olunur.

Bu oturuma bildirilerinizle katkı sağlamanız bizleri sevindirecektir.

Saygılarımızla,

Prof. Dr. A. Aydın Alatan (ODTÜ OGAM Başkanı) &

Dr. Aykut Koç (Aselsan Araştırma Merkezi Akıllı Veri Analitiği Araştırma Program Müdürü)

NVIDIA Jetson TX1 Kutu Açımı Videosu

İlk NVIDIA Jetson TX1 ürünümüzü aldık. Kutu açımı videosunu aşağıdan izleyebilirsiniz.

Jetson TX1 Teknik Özellikleri

GPU 1 TFLOP/s 256-core with NVIDIA Maxwell™ Architecture
CPU 64-bit ARM® A57 CPUs
Memory 4 GB LPDDR4 | 25.6 GB/s
Video decode 4K 60 Hz
Video encode 4K 30 Hz
CSI Up to 6 cameras | 1400 Mpix/s
Display 2x DSI, 1x eDP 1.4, 1x DP 1.2/HDMI
Connectivity Connects to 802.11ac Wi-Fi and Bluetooth-enabled devices
Networking 1 Gigabit Ethernet
PCIE Gen 2 1×1 + 1×4
Storage 16 GB eMMC, SDIO, SATA
Other 3x UART, 3x SPI, 4x I2C, 4x I2S, GPIOs

Jetson TK1 Developer Kit for Embedded Systems Computing

Dünyanın en yüksek perfomanslı, en yeni teknolojisine sahip geliştirme platformu ve en gelişmiş gömülü görsel hesaplama özelliğine sahip sistemi.

Daha fazla bilgi için: http://www.nvidia.com/object/jetson-tx1-module.html

Thanks to Alison Lowndes for supplying Jetson TX1.