Atölye: “Büyük Dil Modelleri: Temeller ve Günlük Kullanım”
Atölyenin İçeriği:
Bu atölye, günümüzde en yaygın kullanılan yapay zekâ teknolojilerinden biri olan büyük dil modellerinin (LLM) nasıl çalıştığını sade bir dille anlatmayı hedeflemektedir. Sonrasında yapay zeka tabanlı araçların gündelik yaşamda, hem kişisel hem de profesyonel olarak, nasıl kullanılabileceğine dair örnekler gösterecektir. Örnek olarak günlük işleri planlama, seyahat organizasyonu, alışkanlık edinimi ve takibi, içerik üretimi, bilgiye ulaşma ve özetleme, profesyonel yazışma, eğitim ortamlarında soru hazırlama ve değerlendirme gibi uygulamalardan bir kısmı üzerinde, katılımcıların tercihlerine göre, uygulama gösterilecektir. Örnekler, kullanılabilir bir hazır model üzerinden uygulamalı gösterilecektir.
Atölye Sonunda Kazanacağınız Yetenekler:
Bu atölyeyi tamamlayan katılımcılar, büyük dil modellerinin temellerini anlayacak ve bu modelleri gündelik işlerinde uygulamalı olarak kullanmayı tecrübe etmiş olacaklardır.
Hedef Kitle:
Yapay zekânın sunduğu imkânları tanımak ve kendi yaşamına veya işine entegre etmek isteyen herkes.
Kontenjanı:
20 kişi
Abrek Er
Araştırma Mühendisi
İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü mezunudur. Koç Üniversitesi ve İş Bankası ortak girişimi ile kurulmuş KUIS AI Yapay Zekâ Merkezi’nde Araştırma Mühendisi olarak görev yapmaktadır. Büyük dil modellerinin Türkçedeki performansını değerlendiren CETVEL platformunun geliştirilmesinde aktif rol almaktadır. Özellikle dil modellerinin kültürel yetkinlikleri üzerine çalışmaktadır. Sağlıkta yapay zekâ uygulamaları ve açıklanabilir yapay zekâ (XAI) alanlarında aktif çalışmalar yürütmektedir.
Daha önce ekokardiyografi görüntülerinin derin öğrenme ile analizi üzerinde çalışmıştır. Mezuniyet projesi EchoWeb, 2024 İTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü bitirme projeleri arasında birinci seçilmiştir. TEKNOFEST 2022 Sağlıkta Yapay Zekâ yarışmasında MedicAI takımıyla ulusal düzeyde birincilik elde etmiştir. Bu çalışmalar, tıbbi görüntü işleme ve bilgisayar görüşü alanındaki birikimini pekiştirmiş ve özellikle kardiyoloji uygulamalarına odaklanmasını sağlamıştır.
