Hava Durumu

#Bilgi Kirliliği

giresunsonhaber - Bilgi Kirliliği haberleri, son dakika gelişmeleri, detaylı bilgiler ve tüm gelişmeler, Bilgi Kirliliği haber sayfasında canlı gelişmelere ulaşabilirsiniz.

Veri Mühendisliği, Gelecek 10 Yılın En Yüksek Gelirli Meslekleri Arasında İlk Sıralarda Yer Alacak Haber

Veri Mühendisliği, Gelecek 10 Yılın En Yüksek Gelirli Meslekleri Arasında İlk Sıralarda Yer Alacak

Veri, dijital dünyanın pusulasına dönüşürken veri mühendisliği de şirketlerin karar alma süreçlerinin merkezine yerleşiyor. İstinye Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Mehmet Alper Tunga, veri mühendisliğinin önümüzdeki 10 yılın en gözde ve en yüksek gelirli meslekleri arasında olacağını vurguluyor. Yapay zekâyı besleyen bu alan, gençler için sınırsız bir kariyer ve istihdam fırsatı sunuyor. Veri biliminin giderek artan önemi veri mühendisliğini de popüler ve çok kazandıran bir meslek haline dönüştürüyor. İstinye Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Mehmet Alper Tunga, veri mühendisliğinin gelecek 10 yılın en gözde ve en yüksek gelirli meslekleri arasında ilk sıralarda yer alacağını söyledi. Tunga, günümüzde verinin neden şirketlerin en kritik stratejik varlığı hâline geldiğini, ise “Veri, dijital dünyanın ‘yeni pusulasıdır’. Eskiden şirketler kararlarını tecrübelere dayanarak alırken, bugün milyonlarca veriyi analiz ederek en doğru adımı atıyorlar. Bu sayede şirketler, hangi ürünün sevileceğini veya gelecekte neye ihtiyaç duyulacağını önceden bilerek rakiplerinin önüne geçiyor” diyerek açıkladı. “Kişiye özel hizmet sunma gibi dev fırsatlar kapısı aralanıyor” Veri miktarındaki hızlı artışın işletmeler için yarattığı riskler ve fırsatlarla ilgili de konuşan Prof. Dr. Tunga, şunları söyledi: “Elimizdeki veri miktarının katlanarak artışını doğru değerlendirdiğimizde kişiye özel hizmet sunma gibi dev fırsatlar kapısı aralanıyor. Ancak bu devasa yığını yönetemeyen şirketler, bilgi kirliliği içinde boğulma ve yanlış kararlar alma riskiyle karşı karşıya kalabilir. Genç mühendis adaylarımız için bu durum, çözülmeyi bekleyen dev bir bulmaca ve uçsuz bucaksız bir istihdam alanı anlamına geliyor.” Yapay zekayı besleyen devasa sistemlerin mimarlığı Veri mühendisliğinin basit bir "veri depolama" işinden, yapay zekayı besleyen devasa sistemlerin mimarlığına dönüştüğünün altını çizen Tunga, “Artık veri sadece bir yerden bir yere taşınmıyor; verinin bulut sistemlerde anlık olarak işlendiği, kendi kendine öğrenen akıllı altyapılar kuruluyor. Bu disiplin, yazılım ve bilgisayar mühendisliğinin en hızlı büyüyen ve en çok aranan uzmanlık alanlarından biri haline geldi” dedi. Bir veri mühendisinin en kritik sorumluluklarına dair ise “Bir veri mühendisi, dijital dünyanın ‘altyapı mimarıdır’. En büyük sorumluluğu; milyarlarca verinin akacağı güvenli, hızlı ve temiz boru hatlarını inşa etmektir. Veri bilimcilerin analiz yapabilmesi için ham veriyi işlenebilir ve anlamlı bir hale getirmek, sistemlerin verimli çalışmasını sağlamak modern bir veri mühendisinin temel görevidir” yorumunu yaptı. “Size anında öneri sunulması bu teknoloji sayesindedir” Gerçek zamanlı veri işlemenin hangi sektörlerde kritik hale geldiğini de belirten Tunga, şöyle konuştu: “Bankacılıkta bir kredi kartı işleminin saniyeler içinde onaylanması, sahtekarlık işlemlerinin hızlıca tespit edilerek önlenmesi veya e-ticaret sitelerinde size anında öneri sunulması bu teknoloji sayesindedir. Sürücüsüz araçların anlık yol analizleri yapması veya fabrikalardaki robotların hata payını sıfıra indirmesi için verinin "ışık hızında" işlenmesi gerekir. Bu nedenle finans, sağlık, oyun ve otomotiv gibi pek çok sektörde veri mühendisliği vazgeçilmezdir. Çalışanların siber güvenlik bilincinin düşük olması sızıntılara davetiye çıkarıyor Veri mahremiyeti ve güvenliğiyle ilgili de konuşan Prof. Dr. Tunga, şunları söyledi: “Şirketlerin en büyük hatası, veri güvenliğini sadece teknik bir kilit olarak görüp işin insani boyutunu ihmal etmeleridir. Verilere kimlerin erişebileceği konusunda sıkı politikalar uygulanmaması ve çalışanların siber güvenlik bilincinin düşük olması sızıntılara davetiye çıkarıyor. Güvenlik, sadece bir yazılım değil, bir kurum kültürü olarak benimsenmelidir. Dijital dünyada yüzde 100 ‘Hiçbir şey olmaz’ demek zordur, ancak modern koruma yöntemleriyle hırsızlığı neredeyse imkânsız hale getirmek mümkündür. Veriyi en başından şifrelemek, en gelişmiş yapay zekâ koruma kalkanlarını kullanmak ve sistemleri sürekli test etmek savunmayı güçlendirir. Mühendislik fakültelerimizde yetiştirdiğimiz uzmanlar, bu saldırıları daha gerçekleşmeden fark edecek donanıma sahip olmaktadır.” “Veri okuryazarlığı çalışanlar için temel yetenek hâline gelecek” Veri okuryazarlığının çalışanlar için zorunlu temel yetenek hâline geleceğine dikkat çeken Profesör, “Gelecekte veri okuryazarı olmayan bir çalışan, okuma yazma bilmeyen biri kadar zorlanacaktır. Sadece mühendislerin değil; doktorların, avukatların, pazarlamacıların, öğretmenlerin, tüm meslek kollarının verileri doğru yorumlayabilmesi gerekecek. Veriyi okuyabilen bireyler, iş hayatında daha doğru tahminlerde bulunacak ve daha başarılı olacaktır” dedi. Şirketlerin karar alma mekanizmalarının tam merkezinde Veri mühendisliğinin geleceğiyle ilgili öngörüleri de paylaşan Prof. Dr. Tunga, “Veri mühendisliği, önümüzdeki 10 yılın en gözde ve en yüksek gelirli meslekleri arasında ilk sıralarda yer alacaktır. Şirketlerin karar alma mekanizmalarının tam merkezinde yer alacakları için bu uzmanlar, sadece teknik eleman değil, aynı zamanda yönetici adayı olarak görülecektir. Üniversite adayı gençlerimize, bu heyecan verici ve geleceği parlak alana yönelmelerini gönül rahatlığıyla tavsiye ediyorum” diyerek sözlerine şöyle devam etti: “Gelecekte veri mühendisliği, yapay zekayı sadece kullanan değil, onu ‘eğiten ve yöneten’ bir konuma gelecek. Rutin ve sıkıcı işlerin birçoğunu yapay zekâ üstlenirken, mühendisler sistemin etik tasarımı ve yaratıcı çözümler ile karmaşık mimariler üzerine kafa yoracak. Bu meslek, statik bir işten ziyade, sürekli yenilenen ve dijital dünyanın kalbinde yer alan bir ‘strateji merkezine’ dönüşecek.” Veri bilimci ile veri mühendisi arasındaki fark Prof. Dr. Mehmet Alper Tunga, veri mühendisliği ile veri bilimi arasındaki farkı ise şöyle açıklıyor: “Bu iki alanı bir restoranın işleyişine benzetebiliriz: Veri mühendisi, mutfağın altyapısını kuran, malzemelerin taze ve kesintisiz bir şekilde depodan tezgâha gelmesini sağlayan kişidir; yani sistemin mimarıdır. Veri bilimci ise o malzemeleri kullanarak harika yemekler yapan, veriden geleceğe dair tahminler ve anlamlı sonuçlar çıkaran şeftir. Kısacası; veri mühendisi verinin güvenli ve ulaşılabilir ‘yolculuğunu’ tasarlarken, veri bilimci o yolculuğun sonunda elde edilen veriden ‘stratejik anlamlar’ çıkarır. Biri olmadan diğerinin başarılı olması mümkün değildir; bu yüzden her iki alan da dijital dönüşümün ayrılmaz iki parçasıdır.” “Öğrencilerimizi yarının teknolojilerine de hazırlıyoruz” Adaylara ve ailelerine seslenen Tunga, şöyle devam etti: “Veri mühendisliği, ‘inşa etmeyi, sistem kurmayı ve kodlamayı’ sevenlere; Veri bilimi ise, ‘istatistiği, modelleme yapmayı ve analiz etmeyi’ sevenlere hitap eder. Buradan hem adaylarımıza hem de kıymetli ailelerine seslenmek isterim: Mühendislik sadece teknoloji üretmek değil, dünyayı daha iyi ve güvenli bir yer haline getirmektir. Fakültemizde öğrencilerimizi sadece bugünün değil, yarının teknolojilerine de hazırlıyoruz. Veri mühendisliği gibi vizyoner alanları seçen gençlerimiz, sadece bir meslek sahibi olmayacak, geleceğin mimarları arasına isimlerini yazdıracaklardır.” Kaynak: (KAHA) Kapsül Haber Ajansı

Yapay Zekâ, Üretkenliğin Yanında Sahteciliği de Kolaylaştırıyor! Haber

Yapay Zekâ, Üretkenliğin Yanında Sahteciliği de Kolaylaştırıyor!

Üsküdar Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Yazılım Mühendisliği (İngilizce) Bölümü Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, yapay zekâ ile ses ve görüntü üretim teknolojilerini mercek altına aldı. "Deepfake" teknolojisi nedir? Genel anlamda "deepfake" teknolojisi olarak anılan yapay zekâ destekli ses ve görüntü üretiminden bahseden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "'Deepfake' terimi, 'deep learning' (derin öğrenme) ve 'fake' (sahte) kelimelerinin bir araya gelmesiyle oluşmuştur. Bu teknoloji, yüz tanıma, ses ve görüntü işleme gibi alanlarda kullanılan derin öğrenme algoritmaları ile gerçeğe oldukça yakın sahte video, ses ve görüntüler üretir." dedi. Kötü amaçlarla kullanılabiliyor Deepfake teknolojisinin bir kişinin yüzünü, mimiklerini veya sesini taklit edebileceğine işaret eden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Bu teknolojiyle gerçekte olmayan bir konuşma ya da olay gerçekmiş gibi gösterilebilir. Bu teknoloji yaratıcılıkla kullanılabildiği gibi, kötü niyetli kişilerin dezenformasyon yayması veya dolandırıcılık yapması için de kullanılabilir." diye belirtti. Sahte haber üretimi mümkün Yapay zeka ile üretilen video ve ses içeriklerinin günümüzde sinema, eğitim, reklam, oyun ve medya gibi birçok alanda yaygın olarak kullanıldığını söyleyen Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Reklamlar, uzaktan eğitimler, dijital oyun karakterleri, sanal haber spikerleri ve farklı dillerdeki içerikler bu teknoloji sayesinde hızla ve düşük maliyetle hazırlanmakta. Ancak bu teknolojiler sahte haberler, dolandırıcılık ve bilgi kirliliği için de istismar edilebilir." açıklamasında bulundu. Deepfake videoların bu denli inandırıcı olmasının nedeni nedir? Deepfake videoların etkileyici derecede inandırıcı olmasının arkasında, yapay zeka ve özellikle derin öğrenme modellerinin görüntü ve ses üretimindeki benzersiz ayrıntı ve gerçekçilik seviyesi yer aldığını ifade eden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Yüz ifadeleri, göz kırpma, ışıklandırma ve ten dokusu gibi detaylar artık çok daha doğal biçimde taklit edilebiliyor. Ses klonlama teknolojileri ise konuşma ritmi ve tonlamayı başarıyla kopyalayabiliyor. Görüntü ve ses kalitesindeki bu gelişmeler, sahte içerikleri giderek daha inandırıcı hale getiriyor ve bu da bunların tanınmasını zorlaştırıyor." dedi. Dijital çağda “gerçeklik” kavramı dönüşüyor Yapay zeka, deepfake ve benzeri teknolojilerle beraber dijital çağda “gerçeklik” kavramının büyük bir değişim geçirdiğini belirten Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Artık gördüğümüz, duyduğumuz, hatta okuduğumuz şeylerin gerçek olup olmadığını sorgulamamız gerekiyor. Bu durum bilgiye erişimde daha fazla şüpheciliği getirirken, doğruluğu ve güvenilirliği teyit edecek yeni yöntemlere ve etik standartlara gereksinimi artırıyor." dedi. Deepfake videoların ayırt edici özellikleri nelerdir? Bir görüntünün veya sesin yapay zeka ürünü olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılan tekniklerin giderek geliştiğini belirten Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, “Bu süreçler; görüntü işleme, ses analizi ve makine öğrenmesi yöntemlerine dayanmaktadır. Görsellerde yüz ifadeleri ve mimikler analiz edilerek sahte içerik belirlenmeye çalışılır. Deepfake videolarında göze çarpan bazı ayırt edici özellikler şunlardır; doğal olmayan göz kırpmalar, ağız hareketleri ile sesin uyumsuzluğu, ten rengi geçişlerinin yapaylığı, ışık yansımalarının doğal olmaması, saç ve kenar detaylarındaki bozulmalar. Ses analizinde ise frekans spektrumu, vurgu, tonlama ve nefes alma detayları ön plandadır. Ayrıca, özelleştirilmiş derin öğrenme modelleri de sahte içeriklerin tespitinde etkin bir biçimde kullanılıyor.” İleri düzey deepfake teknolojileri; mimiklerden göz hareketlerine kadar başarılı Günümüzde yapay zekâ ile üretilen görüntü ve seslerin, genellikle insan gözü ve kulağının fark edemeyeceği kadar gerçekçi hale geldiğini ifade eden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, "Dikkatli bir incelemeyle bazen yapaylıklar sezilebilir ancak, yüz ifadelerinin doğallıktan uzak olması, göz hareketlerindeki tutarsızlık ya da sesin mekanik tınısı gibi küçük farklar giderek azalmaktadır. Özellikle ileri düzey deepfake teknolojileri; mimiklerden göz hareketlerine, ses tonundan nefes alma düzenine kadar birçok detayı yüksek başarıyla taklit edebilmekte. Bu nedenle kısa süreli veya düşük çözünürlüklü sahte içerikler, genelde gerçekmiş gibi algılanmakta." dedi. Videonun paylaşıldığı hesabın güvenilirliği değerlendirilmeli Sosyal medyada paylaşılan bir videonun doğruluğunu sorgulamak için bireylerin öncelikle içeriğin kaynağını araştırmaları gerektiğini vurgulayan Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, sözlerini şöyle tamamladı: “Videonun yayımlandığı hesabın güvenilirliği değerlendirilmeli, içeriğin resmi ya da tanınmış kaynaklardan yayımlanıp yayımlanmadığı kontrol edilmelidir. Aynı olaya dair farklı kaynaklardan gelen videolar veya haberlerle karşılaştırmak içeriğin doğrulaması açısından faydalıdır. Ayrıca videodaki ses ve görüntü arasındaki tutarsızlıklar dikkatlice analiz edilmelidir. Tüm bunlara ek olarak, yapay zekâ destekli tespit araçları da sahte içeriklerin belirlenmesine yardımcı olur.” Kaynak: (KAHA) Kapsül Haber Ajansı

logo
En son gelişmelerden anında haberdar olmak için 'İZİN VER' butonuna tıklayınız.