derin Öğrenme nedir? - akademik bilişim 2016 sunumu

Derin renme Nedir?

1

Ferhat Kurt [email protected]

Akademik Biliim 2016 Adnan Menderes niversitesi

mailto:[email protected]

Trkiye Derin renme Grubu Sayfas: https://www.linkedin.com/grp/home?gid=8334641

Ankara Derin renme Meetup Sayfas: http://www.meetup.com/Ankara-Deep-Learning

Derin renme Grup Sayfas: https://www.facebook.com/groups/derin.ogrenme

http://www.derinogrenme.com

@openzeka

https://www.linkedin.com/grp/home?gid=8334641http://www.meetup.com/Ankara-Deep-Learninghttps://www.facebook.com/groups/derin.ogrenmehttp://www.derinogrenme.com/https://twitter.com/openzekahttps://twitter.com/openzekahttps://twitter.com/openzeka

Derin renme & Yapay Zek

Derin renme, makinelerin dnyay alglama ve anlamasna ynelik yapay zek gelitirmede en popler yaklamdr. u anda arlkl olarak belirli anlamayla ilgili grevlere odaklanlm ve bu alanlarda birok baar elde edilmitir.Bugn, en nemli aratrma kurulularnn yansra dnyann en byk internet irketlerinin bazlar aratrma ve rnlerinde derin renme kullanmak iin GPUlar kullanmaktadr.

3

Veri

Geni-kapsaml Tanma

Algoritma

Veri eitliliiVeri, gerek dnyay

yanstacak yeterlilikte eitlilie sahip olmaldr.

Algoritma KompleksliiAlgoritmalar veriden

renecek kadar yeterli gce sahip olmaldr.

Veri AklamasVeri, algoritmann

renebilmesi iin yeterli bilgiye sahip olmaldr.

Algoritma HzAlgoritmalar, geni veriyi

ileyecek kadar yeterli hza sahip olmaldr.

Srt antas

Flt

Kei

Raket

Kibrit

4

PASCAL VOC 2005-2012

20 Nesne Snf 22,951 resim

Paralara ayrma -SegmentasyonBulma

Davran: Motosiklet srme

Everingham, Van Gool, Williams, Winn and Zisserman. The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge. IJCV 2010

Snflandrma: kii, motosiklet

Kii

Motorsiklet

5

BYK KAPSAMLI GRSEL TANIMA YARIMASI (ILSVRC) 2010-2015

200 Nesne Snfnda

1000 Nesne Snfnda

517,840 resim

1,431,167 resim

http://imagenet.org/challenges/LSVRC/

Yarma Kategorileri

ki Ana Yarma Kategorisi1. Nesne tespiti (200 farkl etiketlenmi kategoride),2. Nesne Yeri Bulma (1000 farkl kategoride)

ki Taster Yarma Kategorisi (Yeni)1. Videoda nesne tespiti (30 farkl etiketlenmi kategoride),2. Sahne snflandrma (401 kategoride-MIT Places takm)

14.197.122 resim, 21.841 synset indekslenmitir.

6

ILSVRC 2015 - YEN EKLENEN VDEO KATEGORS

7

ILSVRC 2010

ILSVRC 201381 katlmc

ILSVRC 2014123 katlmc

ILSVRC 2015

220ILSVRC 2011

ILSVRC 2012

0

20

40

60

80

100

120

140

160

3 yl20102012

2013 2014 2015

YILLARA GRE ILSVRCYE KATILIM DURUMU

YIL

KATI

LIM

CI S

AYIS

I

8

72%

74%

84%

88%

93%

96%

2010 2011 2012 2013 2014 2015

ImageNet Yarmas

GPU is 1 of 3 Breakthroughs Revolutionizing Deep Learning

Doruluk

NVIDIA CUDA GPU

YARIMA YILI Baar

Imagenet 2011 kazanan %74,3

Imagenet 2012 kazanan (Krizhesvky) %83,6

Imagenet 2013 kazanan (Zeiler/Clarifai) %88,3

Imagenet 2014 kazanan (GoogLeNet) %93,3

Andrej Karpathy (nsan denek kullanlmtr) %94,9

Buidu ArXiv Yayn 3 Oca 15 %94

MS Research ArXiv yayn 6 ub 15 %95,1

Google ArXiv yayn 2 Mar 15 %95,2

Imagenet 2015 kazanan (Microsoft) %96,439

5

39%

72%

88%

30%

40%

60%

55%

50%

70%

7/2015 8/2015 9/2015 10/2015 11/2015 12/2015

100%

90%Top Score

80%

KITTI Dataset: Obje TanmaNVIDIADriveNet

Derinlik Devrimi

3.57

6.7 7.3

16.4

11.7

25.828.2

ILSVRC'15 ILSVRC'14 ILSVRC'14 ILSVRC'13 ILSVRC'12 ILSVRC'11 ILSVRC'10ResNet GoogleNet VGG AlexNet

ImageNet Classification top-5 error (%)

shallow8 layers

19 layers22 layers

152 layers

8 layers

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, & Jian Sun. Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv 2015.

A. Krizhevsky, I. Sutskever and G.E. Hinton. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. NIPS (2012)

12

2012SuperVision

2014GoogLeNet

KonvolzasyonPoolingSoftmaxDier

VGG MSRA

35/36 takm derin renme kullanmtr.

20/36 takm ak-kaynakl Caffe uygulamasn kullanmtr.

[Krizhevsky NIPS 2012] [Szegedy arxiv 2014]-22 [Simonyan arxiv 2014] -19 [He arxiv 2014] 13

14

Derinlik Devrimi

Geoffrey Hinton (sada) Alex Krizhevsky ve Ilya Sutskever (solda). Fotoraf: U of T15

nsann 0,1 saniyede yapabildii hereyi, 10 katmanl byk bir ada yapabilir.

Kedi

Yapay Sinir A Nasl alyor?

Eer kedi ise tkla

0.1 sec:neuronscan fireonly 10times!

18

LeNet (LeCun et al. 1998)

19

21

*the original image is from the COCO dataset

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, & Jian Sun. Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv 2015. Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, & Jian Sun. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. NIPS 2015.

rnek Bltleme(zet)

for each RoI

for each RoI

CONVs

conv feature map

FCs

FCs

RoI warping,pooling

masking

CONVs

box instances (RoIs)

mask instances

categorized instances

personperson person

horse

Solely CNN-based (features matter)

Differentiable RoI warping layer (w.r.t box coord.)

Multi-task cascades, exact end-to-end training

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, & Jian Sun. Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv 2015.Jifeng Dai, Kaiming He, & Jian Sun. Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades. arXiv 2015.

*the original image is from the COCO dataset

girdi

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, & Jian Sun. Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv 2015.Jifeng Dai, Kaiming He, & Jian Sun. Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades. arXiv 2015.

GELENEKSEL MAKNE ALGISI Hand Crafted zellikler

Ham veri zellik karc LineerSnflandrc

Sonu

24

Konvolzasyonel Sinir Alar

25

P(kedi|x)

P(kpek|x)

26

27

https://dato.com

MULTMODAL RECURRENT NEURAL NETWORK

siyah beyaz kpek bar zerinden atlyor.

iki gen kz lego oyunca ile oynuyor.

pembe kyafetli kz havada zplyor.

turuncu gvenlik yelei giyen yap iisi yolda alyor

mavi dal kyafetli adam dalga stnde srf yapyor.

siyah tirt giyen adam gitar alyor.

28

29

Srtnda malzeme tayan 5 kii kuru otlarn arasndan snra doru yaklayor.

Byk Veriye Eriim

Yeni Derin renme

Teknikleri

Her bir dakikada 100 saatlik video

Gnlk 350 milyon resim ykleme

Saatte 2,5 PetabyteMteri verisi

GPU Hzlandrclar30

Soldan saa: Yann LeCun, Geoff Hinton, Yoshua Bengio, Andrew Ng

Yann LeCunFacebook Yapay Zek Lab. Yneticisi (Prof.)

Geoffrey HintonGoogleToronto niversitesi(Prof.)

Yoshua BengioMontreal niversitesi(Prof.)

Andrew NgBaidu Ba Bilimadam(Prof.)

31

KARILATIRMA

Google Braine edeer grnt analizi yapan

NVIDIA sistemi

32

8 BillionTransistors 3,072 CUDA Cores 7 TFLOPS SP / 0.2 TFLOPS DP12GB Memory

33

Gnmzde Kullanlan Ses Tanma Sistemleri

42

45

Warp-CTC

https://github.com/baidu-research/warp-ctc

ou insan %95 doruluk ve %99 doruluk arasndaki fark anlamamaktadr.

%99 oyun deitiren bir orandr.

%99 doruluk ile akll telefonlar sesle kullanlacak hale getirilebilir.

46

Ses Nesnelerin nternetinin Dnmn Salayacaktr.

Ara Arayzleri Ev Gereleri Giyilebilir Aralar

47

25 Eyll 2008 - DARPA Deep Learning Workshop

2009 - DARPA insansz hava aralarnn dman topraklar zerinde elde ettiigrnt ve videolarn karargha aktarmyla oluturulan byk veri (BigData)ynyla ba edebilmek maksadyla daha iyi bir istihbarat katmangelitirilmesi kapsamnda 2009 ylnda derin renme almalarna destekvermeye balamtr.

Hava Kuvvetleri ile Leland Stanford Junior niversitesi (StanfordUniversity)arasnda 15 Mart 2010 - 15 Haziran 2014 sonlanmtr. Bu anlamakapsamnda $2,693,119 denmitir.

2015 - Amerikan Hava Kuvvetleri Aratrma Laboratuar Deep LearningAnalytics ile Target Recognition and Adaption in Contested Environments(TRACE) program kapsamnda 6 milyon dolarlk bir szleme imzalad.

2015 - Deep Learning for Actionable Intelligence Discovery and ExploitationABD Hava Kuvvetleri, derin renme alanndaki devrimsel niteliktekibaarlar grdkten sonra grnt analizinde derin renme ve doal dilileme kullanmna ynelik ihale duyurusunu yapt.

48

http://www.deeplearninganalytics.com/

Derin renme, grevle ilgili ierik ve rntleri ham veri olarak makine hznda tanmlayan genel algoritmalar sunmaktadr.

Baarlmas gereken her zel bilgi ayklama grevi iin algoritma yazmaya ne yeteri kadar zaman ne de uzmanlk bulumaktadr.

Her dakika 100 saatlik video yklemesi

Gnlk 350 milyon resim ykleme

Uzaktan alglama firmalarnn says ve kapasitelerinin hzl artr

On binlere sosyal ve politik olay gnlk olarak indekslenmektedir.

Derin renmenin Corafi Analizde Kullanlmas

49

50

Kaynak: DARPA

RESMLERSESLER

VDEOLARMETNLER

BYK VER

Meta verifiltreleri

nsan algs

BUGN DARBOAZ

Greve odakl analiz

Grltlierik

Mkemmele yakn anlama

Otomatik makine

algs

Semantikerik tabanl

filtreler

VZYON

Greve odakl analiz

nsan seviyesineyakn alglama

Grevle ilgili ierik

Byk Veri Analizi Ak

SAYILAR

RESMLERSESLER

VDEOLARMETNLER

SAYILAR

BYK VER

51

Uzaktan Grnt Alglamann Kullanm

Obje tespiti ve snflandrmaSahne bltleme (segmentasyon)Arazi kullanmnn snflandrlmasJeolojik zellik snflandrmaDeiiklik Tespiti (Change detection)rn verimi tahminiYzey su tahminiNfus younluk tahminiSper znrlkFotogrametri

Keio niversitesi, Japonya SPIE EI 2015

Arizona niversitesi52

Derin renme Yapsyla Analiz lemi

53

GELM GRNTLEME YNTEM

D. Maturana and S. Scherer. 3D Convolutional Neural Networks for Landing Zone Detection from LiDAR. In ICRA. 2015

Konvolzasyonel Sinir Alar yaps aadaki veri trlerini desteklemektedir: MSI/HSI data cubes SAR imagery Volumetric data, e.g.

LIDAR Low-TRL research topics

54

KazalardaHer yl 1,3 milyon,

gnde 3.287 kii lyor.

Ayrca 20-50 milyon insan yaral veya engelli

oluyor.

Trafik kazalar genel lm oranna (%2,2)

gre 9uncu srada yer alyor.

Her yl 25 yan altnda 400.000 kii yaamn yitiriyor (Gnde 1.000

kii).

Yol kazalarnn genel maaliyeti 518 milyar

dolar (GSMHnin %1-2 sine karlk)

Tedbir alnmazsa 2030 ylnda insanlarn lm nedeni sralamasnda 5.

sraya ykselecek.

58

Otonom

59

NVIDIA TEGRA X1DESTEKL

DRIVE CXKOKPT GRNTLEME BLGSAYARI

DRIVE PXOTO-PLOT BLGSAYARI

61

0

5

10

15

20

25

ARA GRNTLEME PKSEL ARTIIP

KSEL

(ML

YON

)

2010 2012 2014 2016 2018 2020

780K 1.3M

3.7M

6.6M

9.7M

380K

20M+

2014 201663

NVIDIA DRIVE CXGELM KOKPT GRNTLEME BLGSAYARI

16.6M piksel maksimum znrlk

Maxwell NVIDIAnn en yeni GPU mimarisiNVIDIA DRIVE Studio

64

NVIDIA DRIVE PX 2OTO-PLOT BLGSAYAR

Dual Tegra X1 12 kamera girii 1.3 GPix/sec

2.3 Teraflops mobile supercomputerCUDA programmabilityDerin Sinir A Yapl Bilgisayarl Gr epeevre Grnm

65

NVIDIA DRIVE PX PIPELINE

Tegra X1

.

.

.

VPE

CPU

ISP

Drive TrainPower Train

Grnt

DVR

GPU

.

.

.

evre Modeli Durumsal Farkndalk Yol Gsterimi renme66

DERN SNR AI NASIL GRR?

Resim Audi A7

Image source: Unsupervised Learning of Hierarchical Representations with Convolutional Deep Belief Networks ICML 2009 & Comm. ACM 2011.Honglak Lee, Roger Grosse, Rajesh Ranganath, and Andrew Ng.

67

TEGRA X1 SINIFLANDIRMA PERFORMANSI

AlexNet

0

10

20

30

Tegra K1 Tegra X1

RES

M/

SAN

YE

68

Google arama motorunda her 20 aramadan birisi salk ile ilgili bilgi aramaya ynelik yaplyor.

72

https://www.linkedin.com/pulse/deep-learning-brain-literally-benjamin-taylor 75

Ne Yapyor?

Deepmind Firmasn 400 Milyon dolar karlnda bnyesine katmtr. Google derin renme uzmanlarn ie alma konusunda ak bir kstlarnn

olmadn, bu alanda 10'larca yllk bilimsel almaya e deer bir almann ok ksa srede gerekletiini ifade etmitir.

Milyarlarca veri rneinden renmek iin paralel olarak binlerce CPU ve GPUlara yatrm yapmtr.

Resim tanma, konuma tanma gibi akademik yarmalarda sklkla birinci olmu ve makaleler yaynlamtr.

Youn ve artan bir ekilde gerek uygulamalar zerinde derin renme tecrbesini kullanmtr. Son iki yl iinde 50 rnde derin renme kullanmtr. (Resim arama, Android konuma tanma, StreetView, Ads yerletirme...)

76

2014 ylnda ie almtr.

2013 Grsel arama motoru2013 Silikon Vadisinde derin renme lab. Kurulumu2014 Andrew Ngnin Googledan transfer edilmesi2015 Ses-metin dnm2015 AskADoctor, Bir Doktara Sor Uygulamas...... 77

2013 - New York Universitesinde grev yapan Yann LeCunu ie almtr. u anda Facebook Yapay Zek Laboratuarnn yneticiliini yapmaktadr.

78

Siri ses tanma yazlmnda derin renme kullanyor.

Austos 2015 - Apple, Ne Dndnz Tahmin Etmek iin derin renme uzman ie alm duyurusu yapt.

Ekim 2015 - Apple, Siriyi daga akll hale getirmek iin VocalIQ giriim firmasn satn ald.Ekim 2015 Apple, telefonlarda kullanc verisine ok fazla ihtiya duymayan ileri yapay zeka sistemi gelitiren Perceptioyu satn ald.

79

DERN RENME TAVSYE MOTORU

TECRBE

TECRBE +

TECRBE ++80

Photographers: Molly Matalon and Damien Maloney for Bloomberg Businessweek

82

Chelsea Finn, Xin Yu Tan, Yan Duan, Trevor Darrell, Sergey Levine, Pieter Abbeel. Learning Visual Feature Spaces for Robotic Manipluation with Deep Spatial Autoencoders. Preprint: [PDF] [arXiv]

Sergey Levine*, Chelsea Finn*, Trevor Darrell, Pieter Abbeel. End-to-End Training of Deep Visuomotor Policies. Presented at the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2015 Late Breaking Results Session, Thursday May 28, 2015, Seattle WA. Preprint: [PDF] [arXiv]

Sergey Levine, Nolan Wagener, Pieter Abbeel. Learning Contact-Rich Manipulation Skills with Guided Policy Search. Presented at the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2015, Wednesday May 27, 2015, Seattle WA. Best Robotic Manipulation Paper Award.Preprint: [PDF] [website]

83

http://www.eecs.berkeley.edu/%7Ecbfinn/http://www.rockyduan.com/http://www.eecs.berkeley.edu/%7Etrevor/http://eecs.berkeley.edu/%7Esvlevine/http://www.cs.berkeley.edu/%7Epabbeel/http://arxiv.org/pdf/1509.06113v1.pdfhttp://arxiv.org/abs/1509.06113http://eecs.berkeley.edu/%7Esvlevine/http://www.eecs.berkeley.edu/%7Ecbfinn/http://www.eecs.berkeley.edu/%7Etrevor/http://www.cs.berkeley.edu/%7Epabbeel/http://arxiv.org/pdf/1504.00702v1.pdfhttp://arxiv.org/abs/1504.00702http://eecs.berkeley.edu/%7Esvlevine/http://www.cs.berkeley.edu/%7Epabbeel/http://rll.berkeley.edu/icra2015gps/robotgps.pdfhttp://rll.berkeley.edu/icra2015gps/

2014 ylnda derin renme uygulamalar gelitirmek zere kurulmutur.

Robot kollarda derin renme kullanmak maksadyla 7,3 milyon dolarlk bir anlama imzalanmtr.

84

+

Dr. Gill Pratt (eski DARPA Program Yneticisi)

50 Milyon Dolar

85

1 Milyar Dolar

Derin A

Sonu

Grsel alg i yk Mobil evre kstlar

Youn hesaplamaByk ve karmak sinir a modelleri

G ve termal verimDepolama ve hafza bant genilii kstlarBatarya

1. Exploiting Linear Structure Within Convolutional Networks for Efficient Evaluation, arXiv:1404.0736 [cs.CV]

Qualcomm Technologies, Inc. yaklam Balang SVD yaklamnda NYUdan Denton, et. al. makalesi temel alnm,Tek katmanlar oklu katmanlarla deitirme yaklamYaklam sadece sktrlm katmanlarn zerindekileri deil tm katmanlarda iyiletirmeye olanak salamtr.

SonuFiziksel model boyutunda 10X azalmaMinimum hassasiyet kaybyla 35% orannda MAC ilemlerinde azalma.

90

93

Derin renme Farkndal35'inci MSB Sensr ve Elektronik Sistemler Teknoloji Panelinin (SESTP) de alinan karar dogrultusunda DERN RENME konusunda n yaplabilirlik etd almas firma ve kurumlarn katlmyla balamtr.

http://www.msb.gov.tr/http://www.msb.gov.tr/

3

NVIDIA GPU PLATFORMU

ETMTORCH

STARTUPSCHAINER

VITRUVIAN

OPENDEEP

SCHULTS LABORATORIES

KERAS

BIG SUR

WATSON

TENSORFLOW

CNTK

DL4J

CAFFE

THEANO

MATCONVNET

MOCHA.JL

PURINE

MINERVA

MXNET

http://caffe.berkeleyvision.org/ http://deeplearning.net/software/theano/

http://torch.ch Google

MicrosoftComputational Network Toolkit

Warp-CTC

Samsung Veles

NVIDIA DIGITS

TARH KONU28 Kasm 2015 NVIDIA DIGITS12 Aralk 2015 Caffe Framework

26 Aralk 2015 Theano Framework

09 Ocak 2016 Torch Framework & Google TensorFlow

YEN DERN RENME ETMYeni eitimleri http://www.derinogrenme.com adresinden takip edebilirsiniz.

Eitim sunumlarn http://www.derinogrenme.com adresinden indirebilirsiniz.

http://www.derinogrenme.com/http://www.derinogrenme.com/

Trkiye Derin renme Grubu Sayfas: https://www.linkedin.com/grp/home?gid=8334641

Ankara Derin renme Meetup Sayfas: http://www.meetup.com/Ankara-Deep-Learning

Derin renme Grup Sayfas: https://www.facebook.com/groups/derin.ogrenme

http://www.derinogrenme.com

@openzeka

https://www.linkedin.com/grp/home?gid=8334641http://www.meetup.com/Ankara-Deep-Learninghttps://www.facebook.com/groups/derin.ogrenmehttp://www.derinogrenme.com/https://twitter.com/openzekahttps://twitter.com/openzekahttps://twitter.com/openzeka

If we knew what it was we were doing, it would not be called research, would it? Einstein

TEEKKRLER.

97

Derin renme Nedir?Slayt Numaras 2Derin renme & Yapay ZekSlayt Numaras 4Slayt Numaras 5Slayt Numaras 6Slayt Numaras 7Slayt Numaras 8Slayt Numaras 9KITTI Dataset: Obje TanmaNVIDIA DriveNetDerinlik DevrimiSlayt Numaras 12Slayt Numaras 13Slayt Numaras 14Slayt Numaras 15Slayt Numaras 16Slayt Numaras 17Yapay Sinir A Nasl alyor?Slayt Numaras 19Slayt Numaras 20Slayt Numaras 21rnek Bltleme(zet)Slayt Numaras 23Slayt Numaras 24Slayt Numaras 25Slayt Numaras 26Slayt Numaras 27Slayt Numaras 28Slayt Numaras 29Slayt Numaras 30Slayt Numaras 31KARILATIRMASlayt Numaras 33Slayt Numaras 34Slayt Numaras 35Slayt Numaras 36Slayt Numaras 37Slayt Numaras 38Slayt Numaras 39Slayt Numaras 40Slayt Numaras 41Slayt Numaras 42Slayt Numaras 43Slayt Numaras 44Slayt Numaras 45Slayt Numaras 46Ses Nesnelerin nternetinin Dnmn Salayacaktr.Slayt Numaras 48Slayt Numaras 49Slayt Numaras 50Slayt Numaras 51Slayt Numaras 52Slayt Numaras 53Slayt Numaras 54Slayt Numaras 55Slayt Numaras 56Slayt Numaras 57Slayt Numaras 58OtonomSlayt Numaras 60NVIDIA TEGRA X1 DESTEKLSlayt Numaras 62ARA GRNTLEME PKSEL ARTIISlayt Numaras 64Slayt Numaras 65NVIDIA DRIVE PX PIPELINEDERN SNR AI NASIL GRR?TEGRA X1 SINIFLANDIRMA PERFORMANSISlayt Numaras 69Slayt Numaras 70Slayt Numaras 71Slayt Numaras 72Slayt Numaras 73Slayt Numaras 74Slayt Numaras 75Ne Yapyor?Slayt Numaras 77Slayt Numaras 78Slayt Numaras 79DERN RENME TAVSYE MOTORUSlayt Numaras 81Slayt Numaras 82Slayt Numaras 83Slayt Numaras 84Slayt Numaras 85Slayt Numaras 86Slayt Numaras 87Slayt Numaras 88Slayt Numaras 89Slayt Numaras 90Slayt Numaras 91Slayt Numaras 92Slayt Numaras 93Slayt Numaras 94Slayt Numaras 95Slayt Numaras 96Slayt Numaras 97

derin Öğrenme nedir? - akademik bilişim 2016 sunumu

Technology