Türkiye'den Silikon Vadisine... | Zülal Tannur'un Başarı Hikayesi Duygu Gecü İle Yansıma'da!

00:22:48
https://www.youtube.com/watch?v=SLFMeq6TAMY

概要

TLDRZülal Tannur, doğuştan az gören bir çocuk olarak hayatına başlamış ve zamanla görme yetisini kaybetmiştir. Ancak, bu süreçte bilgisayarlarla tanışarak organik makine öğrenmesi üzerine çalışmalara yönelmiştir. 18 yaşında Microsoft tarafından ödüllendirilmiş ve yapay görme teknolojileri geliştirmeye yönelmiştir. From Your Eyes adlı projesi ile yapay görmeyi geliştirerek, görüntü işleme teknolojileri ile biyolojik görme arasındaki boşluğu doldurmayı hedeflemektedir. Zülal, girişimcilik ve teknoloji alanında önemli başarılar elde etmekte ve genç yaşta dünya çapında tanınan bir lider haline gelmektedir.

収穫

  • 👩‍💻 Zülal Tannur, doğuştan az gören bir çocuk olarak hayatına başladı.
  • 💡 Organik makine öğrenmesi ile bilgisayarlarla tanıştı.
  • 🏆 18 yaşında Microsoft tarafından ödüllendirildi.
  • 🚀 From Your Eyes projesi ile yapay görmeyi geliştiriyor.
  • 🔍 Görüntü işleme ile biyolojik görme arasındaki boşluğu doldurmayı hedefliyor.
  • 🤝 Girişimcilere doğru ekip oluşturmalarını öneriyor.
  • 🌍 Genç yaşta dünya çapında tanınan bir lider haline geldi.
  • 🚗 Yapay görme teknolojisi kaza riskini azaltıyor.
  • 📈 Erişilebilirliği artırarak insanların güvenliğini sağlıyor.
  • 🎓 Eğitimde ve teknoloji alanında önemli katkılar sağlıyor.

タイムライン

  • 00:00:00 - 00:05:00

    Duygu Gecü, Yansıma programında Zülal Tannur'u konuk ediyor. Zülal, az gören bir çocuk olarak doğduğunu ve bilgisayarlarla erken yaşta tanıştığını anlatıyor. Görmeyi öğrenme sürecinde, beyninin görmeyi nasıl öğrendiğini ve makinelerin de öğrenebileceğini keşfettiğini vurguluyor.

  • 00:05:00 - 00:10:00

    Zülal, 10 yaşında görüşünü kaybettikten sonra görüntü işleme teknolojileri üzerine çalışmaya başladığını ve Microsoft tarafından ödüllendirildiğini paylaşıyor. Yapay görme kavramını geliştirerek, biyolojik görme ile görüntü işleme sistemleri arasındaki boşluğu doldurmayı hedeflediğini belirtiyor.

  • 00:10:00 - 00:15:00

    From Your Eyes teknolojisinin nasıl doğduğunu anlatan Zülal, 20 milyondan fazla görsel veri topladıklarını ve yapay zeka modellerinin endüstri standartlarının üzerinde başarı gösterdiğini ifade ediyor. Ayrıca, bu teknolojinin trafik kazalarını azaltma potansiyelini vurguluyor.

  • 00:15:00 - 00:22:48

    Zülal, girişimcilere doğru ekip oluşturmanın ve kuluçka merkezlerine katılmanın önemini vurguluyor. Ayrıca, yapay görme teknolojisinin geniş bir yelpazede uygulama alanı olduğunu ve bu alanda ilerlemek için sürekli öğrenmenin gerekliliğini belirtiyor.

もっと見る

マインドマップ

ビデオQ&A

  • Zülal Tannur kimdir?

    Zülal Tannur, doğuştan az gören bir çocuk olarak hayatına başlamış ve zamanla görme yetisini kaybetmiştir. Teknoloji alanında önemli başarılar elde eden bir liderdir.

  • From Your Eyes teknolojisi nedir?

    From Your Eyes, yapay görme teknolojisi geliştiren bir projedir. Görüntü işleme ile biyolojik görme arasındaki boşluğu doldurmayı hedefler.

  • Zülal Tannur hangi ödülleri aldı?

    Zülal, 18 yaşında Microsoft tarafından ödüllendirilmiş ve teknoloji öncüsü kadın liderlerden biri olarak seçilmiştir.

  • Girişimcilere ne öneriyor?

    Zülal, girişimcilere doğru bir ekip oluşturmalarını ve kuluçka merkezlerinden yararlanmalarını öneriyor.

  • Yapay görme teknolojisinin avantajları nelerdir?

    Yapay görme teknolojisi, kaza riskini azaltarak insanların güvenliğini artırır ve erişilebilirliği geliştirir.

ビデオをもっと見る

AIを活用したYouTubeの無料動画要約に即アクセス！
字幕
tr
オートスクロール:
  • 00:00:01
    [Müzik]
  • 00:00:14
    [Müzik]
  • 00:00:19
    Haber Global ekranlarından merhabalar.
  • 00:00:21
    Ben Duygu Gecü. Yansımanın bugünkü
  • 00:00:23
    konuğu büyük şirketlerin tanışmak
  • 00:00:25
    istediği hatta işbirliği yaptığı
  • 00:00:27
    kendisine lokal alın mask dendiğini
  • 00:00:29
    biliyoruz. Zülal Tannur bizimle
  • 00:00:32
    birlikte. Hikayesini kendisinden
  • 00:00:34
    dinlemenizi isterim. Programımıza hoş
  • 00:00:36
    geldiniz Zül Hanım. Hoş buldum Duyga
  • 00:00:37
    Hanım. Merhabalar. Ben doğduğumda az
  • 00:00:40
    gören bir çocuk olarak doğdum. Eee 6
  • 00:00:42
    aylıkken. Bu aceleciliğim de biraz hani
  • 00:00:44
    erken doğmamdan belli aslında. Eee
  • 00:00:46
    dolayısıyla bir şeyleri görmeyi
  • 00:00:47
    bilgisayar ekranında öğrendim. işte eee
  • 00:00:50
    işte insanların yüzleri, renkler,
  • 00:00:51
    nesneler gibi her şeyi. Eee ve orada
  • 00:00:54
    şunu fark ettim aslında. Organik makine
  • 00:00:56
    öğrenmesi diye şimdi tabir ediyorum o
  • 00:00:57
    süreci tabii ki veri setleri tasarlamak,
  • 00:01:00
    kendi beynime bir şeyleri nasıl görmeyi
  • 00:01:02
    öğretmek. Dolayısıyla bilgisayarlarla
  • 00:01:04
    4,5 yaşında tanıştım ve sonrasında bir
  • 00:01:06
    10 yıl kadar eee işte kendi ailemin,
  • 00:01:09
    yakın çevremin yüzlerini işte diğer
  • 00:01:11
    nesneleri, renkleri ve benzeri her türlü
  • 00:01:13
    unsuru e burada görmeyi öğrenip
  • 00:01:15
    gerçeklerini görünce tanıyabiliyordum
  • 00:01:17
    karşılaştırmalı olarak. Bunu 10 yıl
  • 00:01:18
    kadar yaptım. Onun dışında görüşümü
  • 00:01:20
    tamamen kaybedince bu sefer dedim ki
  • 00:01:22
    benim beynim görmeyi öğrendiyse
  • 00:01:23
    makinelerimiz de öğrenir. Şunu
  • 00:01:25
    söylüyorsun. Beynime görmeyi öğrettim.
  • 00:01:28
    Peki bu nasıl mümkün? Bunu nasıl
  • 00:01:29
    yapabiliyorsun? Aslında bizim
  • 00:01:31
    nörobilimde eee beynin plastis dediğimiz
  • 00:01:33
    bir kavram var. Bu da şu demek aslında.
  • 00:01:35
    Beynin kendi kendini e tamamlama ya da
  • 00:01:38
    kendi kendine bir şeyleri öğretme
  • 00:01:39
    kabiliyeti. Eee yine aslında aynı beyin
  • 00:01:42
    bölgesini kullanıyorsunuz ama nöron
  • 00:01:44
    arasındaki etkileşimler ne kadar fazla
  • 00:01:46
    artarsa beyin gördüğü görselleri
  • 00:01:48
    tamamlıyor aslında. Yani yine o kadar
  • 00:01:51
    görmüyor. Yine %5'in altında görüyor.
  • 00:01:53
    Yine aynı kapasiteyle görüyor ama eee
  • 00:01:55
    tamamlamayı öğreniyor. Yani bir şey
  • 00:01:57
    gördüğünde bunun ne olduğun ne olduğuyla
  • 00:01:59
    alakalı bir varsayımda bulunuyor ve
  • 00:02:00
    bunlar doğru. bunların doğruluğu
  • 00:02:02
    artıyor. E bu şekilde açıklayabilirim
  • 00:02:04
    oradaki süreci. Hı hı. Eee 10 yaşında
  • 00:02:07
    görüşüm kaybedip sorgulamaya başlayınca
  • 00:02:09
    hani tamam benim beynim böyle öğrendi.
  • 00:02:11
    Acaba bizim teknoloji öğrenebilir mi
  • 00:02:12
    diye. En başta görüntü işleme
  • 00:02:14
    teknolojilerinde sorumluluklar almaya
  • 00:02:16
    başladım. Eee farklı farklı girişimlerde
  • 00:02:18
    çalıştım. Eee karada ve suda giden eee
  • 00:02:21
    araçların argiliklerini de yaptım. Eee
  • 00:02:24
    yine görüntü işleme projelerinde onları
  • 00:02:26
    Türkiye'ye entegre ederken de çalıştım.
  • 00:02:28
    eee ve eee 18 yaşındayken Microsoft bir
  • 00:02:31
    unvanla ödüllendirdi. Eee teknoloji ön
  • 00:02:34
    veren kadın liderlerden birisi olarak
  • 00:02:36
    seçti ve engelleri yaşayan kadın
  • 00:02:37
    başlığını verdi. Eee bunu aldıktan sonra
  • 00:02:40
    Microsoft'ta eee ve Google'da, eee,
  • 00:02:43
    dünyanın ilk görme engel teknoloji
  • 00:02:45
    ertisi olarak yetiştirildim. Eee, ve şu
  • 00:02:47
    anda da tekim. E, bu bağlamda ya kader
  • 00:02:50
    gayreti aşıktır diye bir söz vardır.
  • 00:02:52
    Yunus Emre'nin. Ben çok severim. Eee,
  • 00:02:54
    şimdi seni dinledikçe eminim
  • 00:02:56
    izleyicilerimiz de benimle aynı şeyi
  • 00:02:58
    düşünüyordur. E, böyle azmin, eee,
  • 00:03:02
    çalışkanlığın gurur verici hem ülkemiz
  • 00:03:04
    adına da aynı şekilde olduğunu
  • 00:03:06
    düşünüyorum. Eee, peki bu, eee, From
  • 00:03:08
    Your Eyes teknolojisinden bahsetmeni
  • 00:03:10
    isteyeceğim. Eee, nasıl doğdu? Nasıl
  • 00:03:12
    gelişti? Biraz açar mısın? Tabii ki. Ben
  • 00:03:15
    e birçok yerde sorumluluk alırken en son
  • 00:03:17
    artık hani FR'dan önce e bir Microsoft
  • 00:03:20
    Partner şirkette 59 ülkeyi yönetiyordum
  • 00:03:23
    ve orada şunu fark ettim. Şimdi
  • 00:03:25
    biyolojik olarak görebilen biriydim.
  • 00:03:28
    Sonra biyolojik olarak görememeye
  • 00:03:29
    başladım. İki tarafı da biliyorum.
  • 00:03:31
    Görüntü işleme teknolojilerini
  • 00:03:32
    yapıyoruz. Görüntü işleme
  • 00:03:34
    teknolojilerini hem farklı sektörlerde
  • 00:03:36
    hem de insanlar için kullanıyoruz ama
  • 00:03:38
    eee ikisi arasında bir boşluk var. Yani
  • 00:03:41
    biyolojik görme ile görüntü işleme
  • 00:03:42
    sistemleri arasında ciddi bir boşluk
  • 00:03:43
    var. Çünkü eee bu sistemler kendi
  • 00:03:46
    kendine öğrenemiyor, kendini
  • 00:03:47
    tamamlayamıyor. Kişiselleştirilebilir
  • 00:03:49
    bir sistem değil. Dolayısıyla ben eee
  • 00:03:52
    yapay görme diye bir terminoloji eee
  • 00:03:54
    oluşturdum. Dedim ki bu yapay görmeyile
  • 00:03:56
    ikisinin arasındaki boşluğu doldurmak
  • 00:03:57
    mümkün. Yapay görme kelimesini
  • 00:03:59
    literatürümüze siz katmış oluyorsunuz.
  • 00:04:01
    Doğru mu anlıyorum? Bir bakım öyle
  • 00:04:02
    söyleyebiliriz belki. yapay görme eee
  • 00:04:05
    aslında bu boşluğu bununla doldurmak
  • 00:04:07
    kararından sonra e fromariz'ımızın
  • 00:04:10
    süreçleri başladı Türkiye'de. Eee
  • 00:04:12
    öncelikle hani 20 milyondan fazla görsel
  • 00:04:15
    veri noktası topladık. Sadece bir yılda
  • 00:04:17
    1500'den fazla kategori var içerisinde.
  • 00:04:20
    Eee ve bunu yaparken kendime şey
  • 00:04:22
    sorusunu sordum. Ya bir insan hangi
  • 00:04:24
    bağlamda ne görmeye ihtiyaç duyuyor?
  • 00:04:27
    Mesela arabada giderken, havalimanında,
  • 00:04:30
    işte yolda yürürken ya da başka
  • 00:04:31
    yerlerde. Eee, bu sorudan hareketle
  • 00:04:35
    ortaya çıktığı için bizim eee, yapay
  • 00:04:36
    zeka modellerimiz eee, endüstri
  • 00:04:39
    standartlarının %8 daha üzerinde eee,
  • 00:04:42
    %98le görüntüleri tanıyabilir bir hale
  • 00:04:44
    geldi. Normalden eee, normalinç üçte bir
  • 00:04:47
    hızla görüntüleri işleyebiliyoruz 4
  • 00:04:49
    milsaniyede ve normalden 40 kat daha
  • 00:04:52
    fazla renk tanıyabiliyor. 865 farklı
  • 00:04:54
    rengi tanıyoruz ve bugün eee dev
  • 00:04:57
    şirketlerin ilk kez eee bundan yaklaşık
  • 00:05:00
    olarak bir yıl önce yaptığı video
  • 00:05:01
    görüntü işleme teknolojisini biz 2 yıl
  • 00:05:03
    önce yapabilir bir konuma gelmiştik.
  • 00:05:04
    Yani Open I'dan önce mi yaptınız? Bu
  • 00:05:07
    gerçekten hani eee bizim Türk medyasında
  • 00:05:11
    eee her tarafta böyle sesli bir şekilde
  • 00:05:13
    söylenecek bir başlık. Okunay'dan önce
  • 00:05:16
    geliştirilmiş bir teknoloji var ve bunu
  • 00:05:18
    Zülalur yapıyor ve gencecik 23 yaşında
  • 00:05:21
    bir eee Türk kızı. Eee ben böyle hala
  • 00:05:25
    heyecanımı yatıştıramadım. Hani
  • 00:05:27
    arkadaşlara da röportaj öncesinde
  • 00:05:28
    bahsediyorum. Yani çok heyecanlıyım. Hem
  • 00:05:30
    tanışmak adına hem de bu röportajı
  • 00:05:31
    yapmak insanları daha fazla kişiye
  • 00:05:34
    duyurmak adına, tanıştırmak adına seni
  • 00:05:35
    lütfen devam et. Çok güzel bir noktaya
  • 00:05:37
    değindiniz ya. O tarafta aslında eee
  • 00:05:40
    işte onların ekipleri de semantmanların
  • 00:05:42
    ekiplerinde bu sunumları yaptım. Open AI
  • 00:05:44
    liderlerine bazen şey diye takılıyorum
  • 00:05:46
    işte bizden sonra yaptınız falan diye o
  • 00:05:48
    tarafla ilgili. Nvidia şirketindeki
  • 00:05:51
    ekiple de Semalman'la da birçok böyle
  • 00:05:53
    büyük şirketlerin ekibiyle bir aradasın.
  • 00:05:55
    Eee unutamadığın hatta onlarla ilgili
  • 00:05:57
    bir anın varsa paylaşmanı çok isterim.
  • 00:05:59
    Bu tarafta tabii ki hani eee şu anda
  • 00:06:02
    onlarla beraber ilerleyen süreçlerde eee
  • 00:06:04
    belki paylaşabileceğim iki tane şey var.
  • 00:06:06
    Biz eee geçtiğimiz yıl 22 yıldır dünya
  • 00:06:09
    çapında yapılan ve eee Türkiye'mizin
  • 00:06:11
    henüz bir kupasının olmadığı eee Imagine
  • 00:06:14
    Cup eee dünya şampiyonasında
  • 00:06:16
    Microsoft'un bir yarışması ve dünya
  • 00:06:17
    çapındaki en büyük geliştirici
  • 00:06:18
    yarışması. Ben 22 yaşındayken eee dünya
  • 00:06:22
    birincisi olduk. Eee ve orada e o sahne
  • 00:06:25
    öncesinde eee işte Microsoft'un
  • 00:06:27
    ekipleriyle beraberken ben herkese hala
  • 00:06:29
    eee bize anlatıyordum, ikna etmeye
  • 00:06:32
    çalışıyordum. İşte onlara ne kadar iyi
  • 00:06:34
    bir şey yaptığımızı anlatıyordum.
  • 00:06:36
    Microsoft'un yapay zeka lideri beni
  • 00:06:37
    durdurup şey dedi. Zülal bu zamana kadar
  • 00:06:40
    bu kadar çok insana eee bu dünya ilkini
  • 00:06:43
    anlatmak mecburiyetinde seni
  • 00:06:45
    bıraktığımız için ve hiç görmediğimiz
  • 00:06:47
    için çok özür dileriz. Ama bundan sonra
  • 00:06:49
    bunu yapmak zorunda değilsin. Çünkü seni
  • 00:06:51
    e artık dünya gördü. Bundan sonra benim
  • 00:06:55
    eee bakış açım çok değişti. eee ve hani
  • 00:06:58
    hızla eee sadece üretmek için yapmaya
  • 00:07:02
    eee ve o yolda da hani ekstra bir çaba
  • 00:07:05
    sarf etmemeye başladım onu göstermek
  • 00:07:06
    için. Çünkü zaten iyi bir şey yaptık.
  • 00:07:08
    Konuya dair hiç eee yapay zeka ya da
  • 00:07:11
    teknolojiye dair hiç bilmeyen bir
  • 00:07:13
    izleyicimiz bunu izlediğinde birazcık
  • 00:07:15
    daha basit indirgersek tam olarak ne
  • 00:07:17
    yapıyorsun Ül? Aslında şöyle
  • 00:07:19
    açıklanabilir. Biz eee kamera
  • 00:07:21
    görüntülerinin eee algıladığı sahneleri
  • 00:07:24
    yapay zekayla e yazıya çeviriyoruz. eee
  • 00:07:27
    yapay zekanın bunları anlamasını ve
  • 00:07:30
    insan gibi yorumlamasını sağlıyoruz.
  • 00:07:33
    Eee, bunu da farklı farklı sektörlere
  • 00:07:35
    ulaştırıyoruz aslında. Mesela araç
  • 00:07:37
    görüşü çözümümüz şu an bütün TOG
  • 00:07:39
    araçlarında kullanılıyor. Eee, ya da
  • 00:07:42
    havalimanlarında kullanılan yapay zeka
  • 00:07:43
    modellerimiz var. veya bugün eee
  • 00:07:46
    hepimizin eee çokça adını duyduğu akıllı
  • 00:07:49
    gözlüklerle eee mobil uygulamalarımız
  • 00:07:52
    kullanılıyor. Yani eee şöyle de belki
  • 00:07:54
    düşünülebilir. Arabanın içinde gidiyorum
  • 00:07:57
    ve aslında eee arabanın gördüğü
  • 00:07:59
    görüntüleri içerideki yolcu ve sürücüler
  • 00:08:02
    için tarif eden, onlara göre arabanın
  • 00:08:04
    diğer bileşenlerini ayarlayan, onları
  • 00:08:07
    asiste eden bir yapay zeka aslığını
  • 00:08:09
    düşünün. Eee biz aslında bunu yapıyoruz.
  • 00:08:12
    Bu şekilde açıklayabilirim. Bu arada
  • 00:08:14
    şeyden neden önemli? Çünkü kaza riskini
  • 00:08:17
    de azaltıyor, değil mi? İnsanların sonuç
  • 00:08:19
    olarak çoğu çoğu kişi bu araç
  • 00:08:22
    kazalarından dolayı, trafik kazalarından
  • 00:08:24
    dolayı daha doğrusu vefat ediyor. Bu
  • 00:08:26
    trafik kazalarını da aslında azaltan bir
  • 00:08:28
    teknoloji. Ya hedefimiz özellikle
  • 00:08:30
    odaklanmayı arttırarak onları da
  • 00:08:31
    azaltmak. Eee, ileriki vadede şu anda
  • 00:08:34
    odaklandığımız birinci şey, e, arabanın
  • 00:08:36
    içindeki erişilebilirlik. Önce onu
  • 00:08:38
    arttırmak. Çünkü mesela dünya çapında
  • 00:08:40
    araç görüşü çözümümüzden bahsetmemiz
  • 00:08:43
    gerekirse, eee, akıllı araçlardaki
  • 00:08:45
    erişilebilirliği arttıran hiçbir çözüm
  • 00:08:48
    yoktu. Bu dünyanın ilki. İkinci bir ilk
  • 00:08:51
    daha var orada. Bu kameralar görüntüleri
  • 00:08:53
    alıyor, değil mi? Ve bunları aslında
  • 00:08:55
    sunuculara gönderiyor. Yani internet
  • 00:08:57
    bağımlı çalışıyor. Peki bunlar güvenli
  • 00:08:59
    mi gerçekten? Eee, gecikme var, veri
  • 00:09:03
    güvenliği riskleri var. Mesela, eee,
  • 00:09:04
    Amerika'da sadece 2023'te 197 tane yasa
  • 00:09:08
    tasarısı çıktı. Güvenliği eee, ve veri
  • 00:09:11
    güvenliği önceleyen. 2024'te 240 tane ve
  • 00:09:14
    gittikçe de artacak aslında. Her gün
  • 00:09:16
    artacak. Dolayısıyla eee, benim burada
  • 00:09:19
    geliştirdiğim metodoloji sadece arabanın
  • 00:09:22
    gördüğü görüntüleri yorumlaması
  • 00:09:23
    bakımından dünyanın ilki değil. Eee,
  • 00:09:25
    federatif öğrenme metodunu ilk kez
  • 00:09:27
    burada kullanması bakımıyla, bu yolda
  • 00:09:30
    ilerlemesi bakımıyla da, eee, bir il.
  • 00:09:32
    Çünkü eee bu dediğim metot merkeziyetsiz
  • 00:09:34
    yapay zekalar eğitmemizi sağlıyor. Eee
  • 00:09:37
    bu çok önemli. O yüzden de Nvidia gibi,
  • 00:09:40
    Microsoft gibi dünyanın dev şirketleri
  • 00:09:42
    eee bu yolda bizimle beraber partnerlik
  • 00:09:44
    kuruyor. Aslında eee bizim ülkemiz bize
  • 00:09:47
    tabii ki ilk inanan yerdi. E özellikle
  • 00:09:49
    Sanayi Teknoloji Bakanlığımız ve Sanayi
  • 00:09:51
    Teknoloji Bakanlığımız eee TÜBİTAK eee
  • 00:09:54
    Türkiye Cumhuriyeti eee Cumhurbaşkanlığı
  • 00:09:56
    Yatırım Ofisi eee bizim globale
  • 00:09:58
    açılmamızda çok kilit roller oynadılar.
  • 00:10:01
    Eee, aslında bu tarafta girişimcilere
  • 00:10:02
    sağladıkları desteklerle. Şu an
  • 00:10:04
    izleyicilerimizden birisi girişimciyse
  • 00:10:06
    ve ne yapması gerekiyor? Bir, evet hani
  • 00:10:09
    bir şeyler bulmuş, bir şeyler yapmak
  • 00:10:11
    istiyor ama nereden başlayacağını
  • 00:10:13
    bilemiyor belki de. Ne öneriyorsun ona
  • 00:10:15
    da? Açıkçası eee önce şunu öneriyorum.
  • 00:10:17
    Çok doğru bir ekip eee oluşturmak
  • 00:10:19
    gerekiyor. Demiyorum ki oluşturdukları
  • 00:10:22
    ilk ekip hayatlarının sonuna kadar aynı
  • 00:10:23
    ekip olacak. Tabii ki öyle değil ama bu
  • 00:10:25
    doğru insan kaynağıyla kendilerini
  • 00:10:27
    bağlayacakları ağlar oluşturmaları
  • 00:10:29
    gerektiğini düşünüyorum. eee onları da
  • 00:10:31
    doğru gönüllendirmek gerekiyor. Çünkü
  • 00:10:33
    yani girişimcilik hani çok zor
  • 00:10:35
    koşullarda çalışmak demek eee ve çok
  • 00:10:38
    uzun saatler çalışmak demek. Eee bunu
  • 00:10:40
    gönülükle yapabilecek ekiplerle
  • 00:10:42
    ilerlemeleri gerekiyor ve bu kaynağın
  • 00:10:44
    kesilmemesi gerekiyor. Yani hızlı bir
  • 00:10:46
    şekilde çevik bir şekilde ekiplerini
  • 00:10:47
    büyütebilmeleri bence önemli. Eee ya
  • 00:10:50
    sürekli büyümekten bahsetmiyorum.
  • 00:10:51
    İhtiyaç kadar. İkinci de kuluçka
  • 00:10:54
    merkezleri var. Türkiye'de çok önemli.
  • 00:10:55
    Hatta şu an iç çekirdekteyiz biz. Bizim
  • 00:10:57
    doğup büyüdüğümüz yer burası. İstanbul
  • 00:10:59
    Teknik Üniversitesi'nde e İT
  • 00:11:01
    Teknokent'te yer alıyor. Bir kuluçka
  • 00:11:03
    merkezine girmelerini öneriyorum. Çünkü
  • 00:11:05
    neden? Fikir aşamasından eee yatırıma
  • 00:11:08
    kadar, yatırımdan aslında satışlara
  • 00:11:10
    kadar birçok farklı süreçte destek
  • 00:11:12
    mekanizmalarına erişebilecekleri,
  • 00:11:14
    öğrenebilecekleri yerler bunlar. Eee
  • 00:11:15
    girişimcilere bu ikisini öneriyorum.
  • 00:11:17
    Zaten eee bu yerler eee doğru devlet
  • 00:11:21
    desteklerine yönlendirecek. İşte
  • 00:11:23
    TÜBİTA'ımızın, Koskeb'imizin çok sunduğu
  • 00:11:25
    çok kıymetli destekler var. E bunlara da
  • 00:11:27
    yönlenerek işlerini büyütebilirler.
  • 00:11:28
    Tabii ki orada birçok insan tabii yol
  • 00:11:31
    üstünde gelip e şey diyecek yani eee bu
  • 00:11:34
    çok zor birçok farklı şey için ya gerek
  • 00:11:37
    işte gerek eee işte ne bileyim eğitimde
  • 00:11:39
    farklı yerlerde ben şu an dünyanın ilk
  • 00:11:41
    görme gelen örebilimcisi olmak için
  • 00:11:42
    çalışıyorum Arizona State University'de
  • 00:11:45
    ve eee bu süreçte bile yani o kadar
  • 00:11:47
    fazla eee tabii ki insan gelip diyor ki
  • 00:11:50
    ya bu mümkün mü? Eee bu kolay mı? Eee
  • 00:11:53
    olabilir mi? Evet. Tam olarak konuyu
  • 00:11:55
    açmışken ben de sormak isterim. Eğer eee
  • 00:11:58
    ilk nörobilimci olursan e neler yapmak
  • 00:12:01
    istiyorsun? Hedefin nedir? Ben hayatım
  • 00:12:03
    boyunca hayatımı yapay görmeye adadım.
  • 00:12:05
    Yani bilgisayarlara gördürmek çok güzel
  • 00:12:08
    bir şey. O bilgisayarlarla insanların
  • 00:12:11
    görüşünü manipüle etmek daha güzel bir
  • 00:12:13
    şey. Aslında teknoloji bambaşka bir yere
  • 00:12:15
    götürmüyor mu bizi? Yani hani hep bir
  • 00:12:17
    kısım korkuyor. Evet. Korkmakta bence de
  • 00:12:20
    haklılar. Bu arada kendi şahsi görüşüm
  • 00:12:22
    ama güzellikleri ve engelleri aştığı
  • 00:12:25
    noktada bambaşka bir eee çağ atlatıyor
  • 00:12:28
    bize. Ya kesinlikle öyle. İyi insanların
  • 00:12:30
    eee röportaj öncesinde konuştuğumuz da
  • 00:12:32
    gibi iyi insanların iyi teknolojiler
  • 00:12:34
    yapması gerekiyor. Doğru insanların eee
  • 00:12:37
    burada teknolojiye yön vermesi
  • 00:12:39
    gerekiyor. Biz iyi insanlarız. Eee ve
  • 00:12:41
    iyi teknolojiler yapıyoruz. Öyle kalmak
  • 00:12:43
    istiyoruz. Bu bir seçim. Evet. Evet.
  • 00:12:45
    eee, bir sürü yol seçilebilirdi. Yani
  • 00:12:47
    hani olabilirdi. Biz seçmedik. Eee, ve
  • 00:12:50
    böyle devam ediyoruz. Tabii görme engel
  • 00:12:52
    bir teknoloji lideri olunca insanlar şey
  • 00:12:53
    varsayabiliyor. Görme engel teknolojisi
  • 00:12:55
    üretiyor. Hayır ya ben gördürme
  • 00:12:57
    teknolojisi üretiyorum. Benim işim
  • 00:12:59
    dünyayı gördürmek. Görüşü manipüle etmek
  • 00:13:01
    dediğim noktanın gidebileceği yerler
  • 00:13:03
    savunma sanayisinden medikal
  • 00:13:05
    teknolojilere, medikal teknolojilerden
  • 00:13:08
    otomobillere. O kadar geniş bir yer ki
  • 00:13:10
    burası ya. bizim daha iyi görebilen eee
  • 00:13:14
    askerlerimiz olsa kameralarımızın eee
  • 00:13:18
    kısıtlarına takılır mıyız? Değil mi?
  • 00:13:21
    Yani bazı konularda takılmayız. Evet.
  • 00:13:22
    Evet. Kesinlikle. Aslında yani bunun
  • 00:13:25
    sektörü de yok. Yani her şeyde bütün her
  • 00:13:28
    konuda her sektörde bir yapay görme söz
  • 00:13:30
    konusu ve o yüzden de aslında pazar da
  • 00:13:33
    çok büyük. Evet. Çok çok büyük.
  • 00:13:34
    Kesinlikle öyle. Yani şey düşünülüyor
  • 00:13:37
    işte kameralar görebiliyor, kameralar
  • 00:13:39
    göremiyor. Kamera dediğimiz şey gördüğü
  • 00:13:41
    şey yorumlayabilip ondan bir nedensellik
  • 00:13:43
    çıkarabilen bir şey değil. Onun içindeki
  • 00:13:45
    yazılım eğer bunu yapabiliyorsa
  • 00:13:47
    yapabilir. Değil mi? Ya da sihalarımız
  • 00:13:48
    da göremiyor.
  • 00:13:50
    Eee bizim bugün görebiliyor
  • 00:13:52
    zannettiğimiz hiçbir şey göremiyor.
  • 00:13:54
    Çünkü yapay görmek böyle bir şey değil.
  • 00:13:56
    Biz yapay görmeyle görüntü işleminin
  • 00:13:58
    yerini değiştiriyoruz. Bunu yapmak
  • 00:14:00
    istiyoruz. Yani bunun için çalışıyoruz
  • 00:14:02
    aslında. Peki tam olarak nasıl oluyor?
  • 00:14:04
    görselleri betimleyicilere nasıl ulaşıp
  • 00:14:06
    tek çatı altında topluyorsunuz? Biraz
  • 00:14:08
    daha şefler misiniz? Tabii. Bir görsel
  • 00:14:10
    eee bir kameradan bizim sistemimize
  • 00:14:12
    ulaştığında önce yapay zeka modelimiz bu
  • 00:14:15
    görselin üzerindeki komponentleri,
  • 00:14:17
    bileşenleri çıkarıyor. Yani bu görselde
  • 00:14:20
    neler var? İşte objeler, renkler, işte
  • 00:14:23
    sınırları, yazılar, her şeyi çıkarıyor.
  • 00:14:26
    Buraya kadar normal. Eee ama bunu yüksek
  • 00:14:29
    doğrulukla %98 o doğrulukla yapıyor ve
  • 00:14:31
    hızlı yapıyor. 4000 ssaniyede. Bunu
  • 00:14:34
    yaptıktan sonra diyor ki bunun insansı
  • 00:14:37
    cümleler kurmaya ihtiyacı var mı? Hani
  • 00:14:39
    bu görselin şeyi o da bağlam aslında.
  • 00:14:42
    Eee, eğer böyle bir ihtiyaç varsa o
  • 00:14:45
    zaman bunu bizim dil modelimize atıyor.
  • 00:14:47
    Dil modelimiz bu görselleri alıp
  • 00:14:50
    ihtiyaca göre eee,
  • 00:14:52
    yorumluyor. Eee, ve aslında insan gibi
  • 00:14:54
    cümleler kurmaya başlıyor. Bu kurduğu
  • 00:14:57
    cümleleri insanlara gönderiyor. Buna
  • 00:14:59
    bunun bir adı var ya aslında ben süreçte
  • 00:15:01
    böyle çok şeyde keşfettim. Yol üstünde
  • 00:15:02
    keşfettim. İlk başta görüntü işleme
  • 00:15:04
    modeli yaptık. Sonra cümleleri
  • 00:15:07
    kurmuyordu. Buna nasıl cümleler
  • 00:15:09
    kurdurabiliriz diye araştırırken büyük
  • 00:15:11
    dil modellerini buldum. Büyük dil
  • 00:15:13
    modelleri insanlara tatmin etmez.
  • 00:15:14
    Bunları ikiselleştirmek lazım dedim ama
  • 00:15:17
    ya sürekli bir eğitim sürecine sokmadan
  • 00:15:19
    yapmak lazım diye düşündüm. O zaman işte
  • 00:15:21
    eee promont mühendisi dediğimiz şeyi
  • 00:15:23
    keşfettim. Çok böyle el yordamıyla iyi
  • 00:15:25
    gitti. Ve şimdi geldiğimiz noktada eee
  • 00:15:29
    aslında bunun bir adının olduğunu
  • 00:15:31
    Nvidia'da öğrendim ben. Bunun adı VLM
  • 00:15:34
    dediğimiz bir yapıymış. Hım. Eee ve bu
  • 00:15:37
    yapı dünyada da çok yeni. Ya yaptığım
  • 00:15:40
    şey VLL'mmiş. Medya'ya gidince onların
  • 00:15:42
    şaşkınlığında anladım. Bu kadar büyük
  • 00:15:43
    bir VLLM nasıl yapıp kuantize ettin?
  • 00:15:46
    Hani küçültebildin dediklerinde. Çünkü
  • 00:15:48
    eee o kadar da normal anlatıyorum ki
  • 00:15:50
    hani ya. Evet. Evet. Ya Nvidia dediğimiz
  • 00:15:53
    şirketi eee herkes biliyordur eminim.
  • 00:15:57
    Eee ve onları şaşırtan bir teknoloji
  • 00:15:58
    yapıyoruz. Hangi başarını konuşsak,
  • 00:16:00
    hangi başlığı çıkarsak bu röportajdan
  • 00:16:03
    ben bilmiyorum ama eminim buradan
  • 00:16:05
    izleyen medya mensupları diğer
  • 00:16:06
    arkadaşlarım vardır. Onlar bol diğer
  • 00:16:08
    sayfalarda her başlıkta farklı bir haber
  • 00:16:12
    kaynağı buradan bu röportajdan
  • 00:16:13
    çıkarabilir. Lütfen devam et. Eee
  • 00:16:16
    aslında şey gibi belki Evidya tarafını
  • 00:16:18
    açmışken şey de söyleyebilirim.
  • 00:16:20
    Şimvidia'nın bu kadar genç partneri
  • 00:16:22
    olabilen eee tek şirketmişiz dünya
  • 00:16:25
    tarihinde yani Mvidia var olduğu günden
  • 00:16:27
    bu yana. Eee benim hem Türkiye'de
  • 00:16:29
    fromiz'ımız var hem de Amerika'da
  • 00:16:31
    Neurovision Ach var. İki şirketin de
  • 00:16:33
    kurucu ve CEO'suyum ve teknoloji
  • 00:16:34
    lideriyim. Eee bu tarafta işte MVIA
  • 00:16:38
    ekosistemine girdikten sonra eee işte
  • 00:16:41
    çok hızlı bir şekilde eee ekosistem
  • 00:16:43
    liderleri eee şey yapmaya başladı. Hani
  • 00:16:45
    Züya buradaki sürece en sağlık şekilde
  • 00:16:47
    ilerletmemiz gerekiyor. Çünkü çok
  • 00:16:48
    çalışıyorum. Hı hı. Hani inanılmaz
  • 00:16:50
    derecede ve hem işte Nvidia'nın iyi oluş
  • 00:16:53
    ekipleri, teknoloji ekipleri ve satış
  • 00:16:55
    ekipleri böyle birden koştular ve
  • 00:16:58
    dediler ki hani yok burada bir şey var
  • 00:16:59
    bunu düzenlememiz gerekiyor. Bir gün eee
  • 00:17:02
    Midya'da yine toplantıdan toplantıya
  • 00:17:03
    koşarken o ekosistemde bir telefon
  • 00:17:06
    aldım. dediler ki Medya'nın kurucusu
  • 00:17:08
    Kris seninle görüşmek istiyor. Eee tabii
  • 00:17:11
    ki hani ilk inanamadım ve heyecan
  • 00:17:15
    eee çünkü şey eee hani saatlerdir eee
  • 00:17:20
    bir toplantı odasından çıkmayıp eee bir
  • 00:17:22
    hafta içerisinde 100'den fazla toplantı
  • 00:17:25
    alıp iki tane açık oturum yönetince
  • 00:17:28
    merak etmiş hani kim bu ne yapıyor ki?
  • 00:17:32
    Kim o bu kadar şey yönetebiliyor?
  • 00:17:35
    Anlatmışlar. Sonra hani eee biyografim
  • 00:17:38
    vermişler. Eee Kris'le görüşmeye
  • 00:17:40
    gittiğimde önce şey beni o kapalı
  • 00:17:42
    toplantı odasından kurtardı. Biz açık
  • 00:17:45
    Midya'nın bir yerine gittik ve eee
  • 00:17:48
    elimde bilgisayarım şey dedi, "O kadar
  • 00:17:50
    çok" dedi hani senden bahsettiler ve
  • 00:17:53
    hani sürecini anlattılar. Okudum,
  • 00:17:55
    teknoloji inceledim ve şey diye düşündüm
  • 00:17:58
    dedi. Hani ilham almam gerekiyor gidip.
  • 00:18:01
    Ya ben hayatıma acaba bir şey görmedim
  • 00:18:03
    deri çünkü hani böyle bir ekstra sıra
  • 00:18:05
    dışı dediğimiz o hikayeyi sebebi şu hiç
  • 00:18:08
    alışkın olmadığımız bir lider profesinde
  • 00:18:09
    yani.
  • 00:18:11
    Eee ve orada şeyi konuştuk yani çizginin
  • 00:18:14
    dışında olabilmek ne demek? Ya benim
  • 00:18:17
    yolum hep çizginin dışında ilerledi.
  • 00:18:18
    İşte eee erken doğdum, az gören bir
  • 00:18:21
    çocukken, hiç görmeyen bir insanken,
  • 00:18:23
    işte şimdi ilerlediğim liderlik yolu
  • 00:18:25
    yani hep sıra dışı ve çizginin dışı
  • 00:18:28
    aslında. Ve orası Silikon Vadisi.
  • 00:18:30
    Dünyanın en eee önemli teknolojilerinin
  • 00:18:32
    çıktığı yer. Eee ve o zamana kadar şey
  • 00:18:35
    yapamaz olur mu? Ne kadar mümkün
  • 00:18:37
    olabilir gibi şeylerin eee kenara
  • 00:18:40
    itildiği yer aslında. Ve Kris dedi ki
  • 00:18:42
    inan dedi, "hepimiz görülmedik. yaşadık
  • 00:18:46
    bunu. Yaptığımız dünya ekleriyle de
  • 00:18:48
    görülmedik. Eee, çizginin dışında
  • 00:18:50
    kaldığımızı hissettik ama dedi şu an
  • 00:18:52
    silikon mazisinde sen ve ben varız. Yani
  • 00:18:55
    bu böyle olacak. O yüzden bundan sonra
  • 00:18:57
    yalnız hissetme. Eee, görüldüğünü bil.
  • 00:19:00
    Yani bu o kadar önemli bir şey ki hani
  • 00:19:02
    gördiler olarak Evet. Ya biz seni
  • 00:19:05
    görüyoruz. Ha bu çok önemli bir şey
  • 00:19:07
    gerçekten. Çok teşekkür ederiz. Ben
  • 00:19:09
    aslında bu bölümü kapatmadan önce eee az
  • 00:19:11
    önce röportajdan önce biz ufak bir
  • 00:19:13
    sohbet etme şansımız oldu. Orada çok
  • 00:19:15
    enteresan eee bir anısını dinledim. Eee
  • 00:19:18
    anında şey diyorsun eğer bahsetmek
  • 00:19:19
    istersen. Tabii eee doğumunla ilgili
  • 00:19:22
    tabii zor bir süreç olmuş ama aynı
  • 00:19:24
    zamanda çok enteresan bir olayla eee
  • 00:19:27
    yaşamışsınız. Eee bahseder misin lütfen?
  • 00:19:30
    Evet. Ben Silikon Vadisine gittiğimde
  • 00:19:33
    eee en son bundan işte 2 ay kadar önce
  • 00:19:36
    eee işte gecenin bir vakti elimde
  • 00:19:39
    bavulum yeni gelmişim. Eee işte böyle
  • 00:19:41
    bir yandan kendimi yalnız hissediyorum
  • 00:19:43
    yani. Çünkü çok büyük bir belirsizlik
  • 00:19:44
    var yani hani eee aslında nasıl bir şey
  • 00:19:46
    olacak hani o süreçle alakalı diye. Eee
  • 00:19:50
    iş ve dedim ki kendi kendime ya niye bu
  • 00:19:52
    kadar risk alıyorsun? Ya bu riski niye
  • 00:19:54
    alıyorsun ya da işte ne istiyorsun ya?
  • 00:19:57
    Kendi kendine soruyorsun bunları. O
  • 00:19:59
    kadar da fazla. Şimdi tabii
  • 00:20:00
    girişimcilerin süreçleri farklı. Yani
  • 00:20:02
    yatırım ararken uğraşıyorsun, satış
  • 00:20:05
    yaparken uğraşıyorsun. Artık hani
  • 00:20:06
    yorulmuşum bir de hani inanılmaz da bir
  • 00:20:07
    yorgunluk var. Şey dedim ben şansımı bir
  • 00:20:10
    kez daha denerim burada. Eee işte EMD
  • 00:20:13
    olan partnerliğimizin arifesinde çok zor
  • 00:20:15
    bir süreçten geçti. Tabii çok zor. Çok
  • 00:20:17
    zor. Şansımı denerim dedim. Krista da
  • 00:20:19
    daha görüşmedik. Y hiçbir şey yok daha.
  • 00:20:21
    Hani eee olmuyorsa da dedim bavulumu
  • 00:20:24
    alıp giderim yani. Burası böyle olur. Ve
  • 00:20:27
    annemi aradım. Anne dedim ben e
  • 00:20:30
    vazgeçeceğim. Vazgeçmenin eşiğindeyim.
  • 00:20:32
    Eee denerim ama bu yol bu yol eğer
  • 00:20:35
    burada olmuyorsa o zaman buradan
  • 00:20:37
    vazgeçerim. Bir yandan da hani ait
  • 00:20:39
    hissetmeye çalışıyorum. Yani o aidiyet
  • 00:20:41
    kurmaya çalışıyorum yani. Ve şey diye
  • 00:20:43
    dua ediyorum içimden. Yani artık hani
  • 00:20:45
    alım ne oluyor hani buraya ait
  • 00:20:46
    hissedeyim. Eğer burada olmam
  • 00:20:47
    gerekiyorsa burayı seveyim. Yani böyle
  • 00:20:49
    bir yer. Annem de şey dedi. Ben dedi ilk
  • 00:20:52
    defa senin ben vazgeçmek üzereyim
  • 00:20:54
    dediğini duyuyorum. Hart böyle bir şey
  • 00:20:56
    duymadım dedi. Yani 23 yıldır senden bir
  • 00:20:58
    gün duymadım. Eee ama şunu hatırla. Sen
  • 00:21:01
    doğduğunda eee 6 aylıkken doğmuştum ben.
  • 00:21:04
    O yüzden bu acelecilik de hızla belki
  • 00:21:06
    oradan geliyor. Yani bir şeyleri oldurma
  • 00:21:08
    kasası. Öncede de hayatta kaldın.
  • 00:21:11
    Hayatta kalarak başladın ve biz seni
  • 00:21:12
    görmeye geldiğimizde sen eee bana elini
  • 00:21:15
    uzatıp beni sımsıkı o gün tuttun ve
  • 00:21:18
    oradan çıktın. Ya oradan çıktın yani
  • 00:21:20
    hani oradan çıkan biri olarak hani
  • 00:21:23
    buradan çıkmanın imkanı yok. Evet.
  • 00:21:26
    Gerçekten vazgeçmemenin çok değerli
  • 00:21:29
    olduğu. Bir de Cem Karaca mevzusu var. O
  • 00:21:31
    o ayrı bir hikayenin eee noktası bence.
  • 00:21:35
    Ya tabii
  • 00:21:38
    şey ben erken doğan bir çocuk olunca
  • 00:21:40
    tabii kimse beklemiyor. 6 ay çünkü hani
  • 00:21:42
    on önce zaten fetüs yani hani bebek
  • 00:21:44
    değil o. Eee, orada erken bir çocuğum
  • 00:21:47
    işte doğum haberim artık gelince benim
  • 00:21:49
    daha önce hiç uçağa binmeyen anneannem e
  • 00:21:52
    Türkiye'den kalkıp Kuzey Kıbrıs'a
  • 00:21:53
    geliyor. Hani annemler çalışmak için
  • 00:21:55
    Kıbrıs'talar. Eee, o sıralar tabii hiç
  • 00:21:58
    uçağa binmemiş. Nasıl olur bilmiyor. E
  • 00:22:00
    uçakta anneanneme Cem Karaca eşlik
  • 00:22:03
    ediyor. Babama kadar Cem Karaca
  • 00:22:04
    götürüyor. Bir baş kaldır gibi
  • 00:22:05
    doğuyorum. Babam şey diye anlatıyor.
  • 00:22:07
    Görünce hani annemi Cem Karaca ile
  • 00:22:09
    beraber gelirken anladım bir şeylerin
  • 00:22:11
    tuhaf
  • 00:22:12
    olacağını. Ve iyi ki de olmuş.
  • 00:22:15
    gerçekten şahane. İyi ki de doğmuşsun.
  • 00:22:18
    İyi ki de hayatımıza gerçekten önemli
  • 00:22:20
    imzalar atan biri olarak gelmişsin.
  • 00:22:23
    Programımıza katıldığınız için çok
  • 00:22:24
    teşekkür ediyorum. Teşekkür ederim. Yani
  • 00:22:26
    yaptığım en duyguda doluyor. Benim için
  • 00:22:28
    de çok en heyecanlı röportajlarımdan
  • 00:22:30
    biri oldu. Yansıma'nın bugünkü bölümünde
  • 00:22:33
    Zülal Senur'u ağırladık. E yine her
  • 00:22:36
    hafta olduğu gibi farklı bir bölümde
  • 00:22:37
    görüşmek dileğiyle. Hoşça kalın. Hoşça
  • 00:22:39
    kalın.
  • 00:22:41
    [Müzik]
タグ
  • Zülal Tannur
  • yapay görme
  • girişimcilik
  • teknoloji
  • Microsoft
  • From Your Eyes
  • görüntü işleme
  • nörobilim
  • başarı
  • liderlik