Keynote Speaker
Keynote Speaker 1
Prof. Dr. Bora Işıldak
Yildiz Technical University, Turkiye
Topic: -
Yildiz Technical University, Turkiye
Topic: -

Abstract:
-
Short Biography:
Prof. Dr. Bora Işıldak, yüksek enerjili parçacık çarpışmalarında yeni fizik arayışları, jet fiziği ve veri bilimi uygulamaları üzerine çalışmaktadır. Doktorasını Boğaziçi Üniversitesi’nde tamamlamış, bu süreçte CERN’deki CMS (Compact Muon Solenoid) deneyinde aktif görev almıştır. Halen Yıldız Teknik Üniversitesi Fizik Bölümü’nde profesör olarak görev yapmakta ve CMS işbirliği kapsamında araştırmalarını sürdürmektedir.
Araştırma alanları arasında egzotik parçacık arayışları, kuantum renk dinamiği (QCD), yüksek boyutlu veri analizi ve yapay zekâ temelli yöntemlerin parçacık fiziğine uygulanması yer almaktadır. Son yıllarda grafik sinir ağları, varyasyonel otomodelleyiciler ve normalleştirici akışlar gibi modern derin öğrenme yaklaşımlarıyla anomali tespiti, nadir olayların ayrıştırılması ve tetikleme sistemlerinin geliştirilmesi üzerine çalışmalar yürütmektedir.
Deneysel veriler ile simülasyonlar arasındaki farkların giderilmesinde domain adaptation tekniklerinden, model çıktılarının yorumlanabilirliğini artırmak için açıklanabilir yapay zekâ (XAI) yöntemlerinden faydalanmaktadır. Bu çalışmalar, yalnızca temel bilimlerde değil; akıllı veri analizi gerektiren farklı disiplinlerde de uygulanabilir potansiyele sahiptir.
Araştırma alanları arasında egzotik parçacık arayışları, kuantum renk dinamiği (QCD), yüksek boyutlu veri analizi ve yapay zekâ temelli yöntemlerin parçacık fiziğine uygulanması yer almaktadır. Son yıllarda grafik sinir ağları, varyasyonel otomodelleyiciler ve normalleştirici akışlar gibi modern derin öğrenme yaklaşımlarıyla anomali tespiti, nadir olayların ayrıştırılması ve tetikleme sistemlerinin geliştirilmesi üzerine çalışmalar yürütmektedir.
Deneysel veriler ile simülasyonlar arasındaki farkların giderilmesinde domain adaptation tekniklerinden, model çıktılarının yorumlanabilirliğini artırmak için açıklanabilir yapay zekâ (XAI) yöntemlerinden faydalanmaktadır. Bu çalışmalar, yalnızca temel bilimlerde değil; akıllı veri analizi gerektiren farklı disiplinlerde de uygulanabilir potansiyele sahiptir.
Keynote Speaker 2
Prof. Jin-Kook Lee
Yonsei University
Topic: -
Yonsei University
Topic: -

Abstract:
The advent of generative artificial intelligence (AI) is catalyzing transformational change across all industrial sectors. While conventional machine‑learning applications have largely pursued engineering optimization, generative AI inaugurates a paradigm that privileges the synthesis of novel alternatives and design trajectories. This generative capacity is especially consequential for architecture and, more specifically, architectural design. In this keynote, I present a suite of AI‑BIM applications developed through a Korea Government-funded Project team’s research initiative, “Automation of AI‑Based Architectural Design.” By situating these tools within the broader, rapidly evolving generative‑AI landscape, the talk will demonstrate how such technologies can be strategically deployed to accelerate design workflows, expand creative exploration, and redefine professional practice in architecture.
Short Biography:
-