“Derin Öğrenme” Dersi Projeleri Yarıştı

İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Fen Bilimleri Enstitüsü bünyesinde verilen Deep Learning “Derin Öğrenme” (BLG 561E) dersi heyecan verici bir proje yarışması ile sonuçlandı. Bu yıl ikinci kez düzenlenen proje yarışmasının birincisi Fen Bilimleri Enstitüsü yüksek lisans öğrencileri Anıl Öztürk (Bilgisayar Müh.), Mustafa Burak Günel (Uçak ve Uzay Müh.), Onur Gürışık (Kontrol Müh.) ve Sertaç İkizoğlu (Bilgisayar Müh.) oldu.

Eatron firmasının destekleriyle, İTÜ Yapay Zeka ve Veri Bilimi Uygulama ve Araştırma Merkezi’nin organizasyonunda İTÜ Arı 4 Binası’nda gerçekleşen “BLG 561E Deep Learning Final Yarışması - Trafik Nesneleri Tespiti” isimli yarışmada öğrencilerden otonom araçlarda insansız sürüşün araç tarafından gerçekleştirilmesi amacıyla araç üstünden elde edilen görüntülerin derin öğrenme teknikleri ile anlamlandırılmasının ilk aşaması olan trafik nesnelerinin tespit edilmesi istendi. Öğrenciler, sektörden ve akademiden ‘deep learning’ alanında uzmanlar karşısında proje sunumlarını yaptı. Trafik objelerini en doğru ve en hızlı şekilde tespit eden 9 takım arasından birinciliği Anıl Öztürk, Mustafa Burak Günel, Onur Gürışık, Sertaç İkizoğlu elde etti.

Yarışmada, Gamze Akyol, Abdullah Cihan Ak, Ali Eren Çelik, Alperen Kantarcı’nın oluşturduğu takım ikinci olurken, Mustafa Bünyamin Sağan, Alparslan Özen, Seyed Erfan Seyed Roghani, Omar Shadeed’in oluşturduğu proje takımı üçüncü oldu.

Derse Yoğun İlgi

Yüksek lisans düzeyinde bu dönem ikinci kez açılan ders, Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Gözde Ünal ile Uçak ve Uzay Bilimleri Fakültesi Uçak Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyelerinden Dr. Öğr. Üyesi Nazım Kemal Üre tarafından verildi. Bu sene oluşturulan iki ayrı sınıfta toplam 83 öğrenci ders aldı. Yoğun talep gören derste, derin öğrenme konusunun başlıca problemleri, kullanım alanları ve teknikleri detaylı bir şekilde işlendi ve çeşitli uygulamalar yapıldı. Derin öğrenme derslerinde öğrenciler, makine tekniklerini dersin akademisyenleri tarafından sağlanan trafik nesneleri tespiti programına uyguladılar. Öğrenciler araştırmaya ve güncel problemlere çözüm üretmeye yöneltildi. Bu dersle birlikte öğrenciler hem makine öğrenmesi hem de derin öğrenme hakkında bilgi sahibi oldu.

Dereceye Girenler Eatron Firması Tarafından Ödüllendirildi

Yarışmanın ödüllerini kazananlara Eatron Teknoloji ve İnovasyon Direktörü Can Kurtuluş, Prof. Dr. Gözde Ünal ve Dr. Öğr. Üyesi Nazım Kemal Üre takdim etti.

Eatron firması bu proje kapsamında, İstanbul’da trafik görüntülerinin elde edilmesi ve öğrenme teknikleri ile işlenmeye hazırlanmasını sağladı. Firmanın bu projeye zaman ve kaynak ayırması, önemli bir etiketli veri kümesi sağlaması sayesinde proje ders haline getirilerek hayata geçti. Yarışmada ilk üçe giren öğrencilerimize Eatron tarafından para ödülü verilmesi yarışmaya ayrı bir heyecan kattı.