Gazi Üniversitesi BÖTE için gerçekleştirilen, Derin Öğrenme (YZ) ve akıllı eğitim ortamlarına dair bir sunum.

1. Derin Öğrenme
ve Akıllı Eğitim Ortamları
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021
Doç. Dr. Utku KÖSE
Süleyman Demirel Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
utkukose@gmail.com
utkukose@sdu.edu.tr
http://www.utkukose.com

2. SUNUM İÇERİĞİ
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

3. 1. GİRİŞ
 Yapay Zeka çok-disiplinli özelliği nedeniyle günümüzün ve geleceğin en önemli
bilim ve araştırma alanlarından biri olarak kabul edilmektedir.
 Yapay Zeka özellikle 21. Yüzyıl başlarından itibaren günlük hayata daha fazla
nüfuz etmiş ve -tıpkı Bilgisayar ve Internet teknolojilerinde olduğu gibi- adından
sıkça söz edilir bir kavram olmuştur.
 Yapay Zeka çözümlerini özünde iki temel gruba ayırabiliriz:
 Makine Öğrenmesi odaklı olanlar (Öğrenen sistemler),
 Öğrenme olmaksızın çalıştırılan çözümler (Örn. Zeki Optimizasyon,
Bulanık Mantık)
 Makine Öğrenmesi özellikle rutin süreçler içeren ve / veya kullanılabilecek veri
bütünü nispeten daha tutarlı olan problemlerde neredeyse %100 başarı
sergilemektedir.
 Ancak kaotik problemler ve kontrolü daha fazla efor gerektiren bileşenlerden
oluşan problemler için durum farklıdır.
 Eğitim de bu alanlardan biridir.
 Günümüzde Makine Öğrenmesi’nin gelişmiş versiyonu olan Derin
Öğrenme, diğer birçok alan gibi Eğitim alanı için de önemli bir araştırma
konusudur.
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

4. 2. YZ’DA MAKİNE ÖĞRENMESİ
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

5. 2. YZ’DA MAKİNE ÖĞRENMESİ
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
 Aslında olan biten;
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

6. 2. YZ’DA MAKİNE ÖĞRENMESİ
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Problemin
Modeli
Eğitim
Sorunsalı
Hangi teknik?
Hangi
parametreler?
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

7. 3. YZ’DA DERİN ÖĞRENME
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

8. 3. YZ’DA DERİN ÖĞRENME
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021
 Derin Ağlar (DNN) / Evrişimsel Sinir Ağları (CNN): Veri önişleme
süreçlerini de içeren, görsel verilerde olduğu kadar alternatif veriler için de
başarılı çözümler üreten katman sorumluluğu tabanında bir ağ modeli.
 Kapsül Ağları (CapsNet): CNN’nin kapsül katmanları adı verilen ve hedef
veriyi dönüşümsel boyutta daha iyi algılayan ağ modeli.
 Derin İnanç Ağları (DBN) / Boltzman Makineleri: Hücreden ziyade
katman tabanlı değer aktarımına dayanan bir ağ modeli.
 Yinelemeli Ağlar (RNN) / Uzun-Kısa Dönem Hafıza (LSTM): Hafıza
odaklı çalışan, birbirini etkileme karakteristiği olan verilerde etkili olan bir ağ
modeli.
 Oto-Kodlayıcı (Autoencoder): Veri karmaşıklık ve seviye düzeyini
düşürmeye yarayan bir ağ modeli.
 Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN): Olmayan veri üretimi için kullanılabilen bir
ağ modeli.
 Derin Takviyeli Öğrenme: Takviyeli Öğrenme’nin derin veri analizi
tabanında uyarlanmış versiyonu.

9. 4. EĞİTİMDE UYGULAMALAR
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021
• Büyük Veri analitiği
• Analitik destek
• Veri güvenliği
• Ekip organizasyonu
• Ortam organizasyonu
• Süreç organizasyonu
•Takip uygulamaları
•Metin uygulamaları
•Tahmin sistemleri
•Bireysel öğreticiler
•Öneri sistemleri
•Tahmin sistemleri
Öğrenim-
Öğretim
Ölçme-
Değerlendirme
Veri Odaklı
Yönetimsel

10. 4. EĞİTİMDE UYGULAMALAR
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
 Adaptif tutoring sistemleri,
 Chat Bot sistemleri,
 Uzman sistemler,
 Derin Öğrenme tabanlı tahmin sistemleri,
 Hibrit Derin Öğrenme ve optimizasyon çözümleri,
 Derin Öğrenme odaklı Öğrenme Analitikleri,
 Görüntü işleme yönelimli çözümler,
 Geleneksel çözümleri geliştirme,
 Derin Öğrenme tabanlı veri işleme,
 …vb.
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

11. 4. EĞİTİMDE UYGULAMALAR
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Veri Sorunu ve Diğer Unsurlar…
 Yapısal olmayan (Unstructured) veriler,
 Hangi tür veri?
 Hangi veriler öğrenme – karar için en doğru?
 Veri boyutu? – Büyük veri durumu…
 Matematiksel modelleme?
 Ezberleme sorunu,
 Yazılımsal – donanımsal yeterlikler…
 …vb.
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

12. 5. MEVCUT ARAŞTIRMA SORULARI
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
 Uzman ne kadar yeterli?
 Kültürel farklılıklar,
 Chat Bot’a sorulabilecek sorular…
 Derin Öğrenme modelleri tasarımı…
 Modellemeler…
 Ontolojiler…
 Takviyeli öğrenme…
 Derin Öğrenme için Büyük Veri…
 Kitlesel ve kişisel ortamlar…
 …vb.
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

13. 5. MEVCUT ARAŞTIRMA SORULARI
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021
 Agent = Etmen = Ajan;

14. 6. GELECEK ÖNGÖRÜLERİ
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
 Derin Öğrenme ve Eğitim İçin Bileşenler
 Veri / Uzman Bilgisi
 PLE: Kişiselleştirilmiş Öğrenme Ortamları
 VLE: Sanal Öğrenme Ortamları
 LTE: Öğrenme Teknoloji Ekosistemi
 IoT: Nesnelerin Interneti ve Eğitim Nesnelerinin Interneti (IoET)
 Rutin, Teorik Eğitim Süreçleri Yapay Zeka’da…
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

15. 6. GELECEK ÖNGÖRÜLERİ
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Yapay Genel Zeka (AGI: Artificial General Intelligence)
 Bir insanın yapabileceği herhangi bir zihinsel görevi başarıyla
gerçekleştirebilecek bir makinenin zekasıdır.
 Şu çözümlerin kullanımı gerekmektedir:
 Gerekçe, strateji kullanmak, bulmacaları çözmek ve belirsizlik
altında karar vermek,
 Bilgiyi temsil etmek, ortak bilgi ​​dahil,
 Planlama,
 Makine öğrenimi,
 Doğal dil ile iletişim kurmak,
 ve tüm bu becerileri ortak hedeflere yönlendirmek.
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

16. 6. GELECEK ÖNGÖRÜLERİ
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI: Explainable AI)
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

17. 6. GELECEK ÖNGÖRÜLERİ
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Ortam Zekası (Ambient Intelligence)
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

18. 6. GELECEK ÖNGÖRÜLERİ
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Derin Öğrenme’de Manipülasyon
 Eğitim insan hatası içeren bir süreçtir…
 Hatalar bir tür doğal düşmancıl örnekler olarak düşünülebilir!
 Geleceğin sistemleri zeki korsan sistemler tarafından manipüle
edilebilir! Eğitim de…
 Derin Öğrenme tabanlı bir Yapay Zeka sistemini nasıl istendik
boyutta eğitebiliriz?
 Soyut unsurlar nasıl modellenebilir?
 Gelişim ve Öğrenme Psikolojisi nasıl
modellenebilir?
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021

19. 6. GELECEK ÖNGÖRÜLERİ
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021
Derin sahte uygulamalar:
 Taklit botlar / görüntüler,
 Manipülatör görüntüler
 Sahte materyaller
 Veride / evrakta sahtecilik
Veri odaklı sorunlar:
 Önyargı zararları
 Eğitimde insan hatası
 Yanlış meslekler(!)
 Önyargılı eğitim yönetimi
Yapay Zeka odaklı / tabanlı saldırı sistemleri
Bulanık Yapay Zeka:
 Tespit edilemez hata
 Şans eseri sonuçlar
 Başarısı sınırlı YZ.

20. SORULAR / TARTIŞMA
Sunum İçeriği
 Giriş
 YZ’da Makine Öğrenmesi
 YZ’da Derin Öğrenme
 Eğitimde Uygulamalar
 Mevcut Araştırma Soruları
 Gelecek Öngörüleri
 Sorular / Tartışma
Beni dinlediğiniz için
en içten teşekkürlerimi sunarım!
~ İletişim için; ~
Doç. Dr. Utku Köse
Web: http://www.utkukose.com
E-Posta: utkukose@gmail.com
utkukose@sdu.edu.tr
Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, BÖTE Bölümü Seminerleri 23 Aralık 2021