• Buradasın

    Yapay zeka ve makine öğrenmesi için kaç puan gerekir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka ve makine öğrenmesi bölümünü kazanmak için gereken puan, her yıl değişiklik gösterebilir. 2024 yılı verilerine göre, bu bölüme yerleşmek için en düşük 312,82001 SAY puanı gerekmektedir 12.
    Diğer yılların taban puanlarını öğrenmek için ÖSYM'nin resmi web sitesini veya ilgili üniversitelerin öğrenci işleri bürolarını ziyaret edebilirsiniz.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. e-sehir.com
        1
      2. benimhedefim.com
        2
      3. netpuanlar.com
        3
      4. kariyer.net
        4
      5. boenstitu.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zekayı en iyi nasıl öğrenebilirim?

    Yapay zekayı en iyi şekilde öğrenmek için aşağıdaki adımları izlemek faydalı olabilir: 1. Temel Kavramları Anlamak: Yapay zekanın alt alanlarını (makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme) ve genel işleyişini öğrenmek önemlidir. 2. Python Programlama Dili: Yapay zeka projelerinde en çok kullanılan programlama dili olan Python'u öğrenmek gereklidir. 3. Kütüphaneler: NumPy, Pandas, TensorFlow veya PyTorch gibi yapay zeka projeleri için gerekli kütüphaneleri öğrenmek faydalı olacaktır. 4. Projeler: Teorik bilgilerin pekiştirilmesi için görüntü tanıma, duygu analizi veya oyun botu geliştirme gibi projeler yapmak önerilir. 5. Online Kurslar: Coursera, Udacity, edX gibi platformlarda yapay zeka ve makine öğrenimi üzerine kurslar almak, video dersler ve projeler üzerinden pratik yapma imkanı sunar. 6. Topluluklara Katılmak: GitHub, Stack Overflow ve Reddit gibi platformlarda yapay zeka ile ilgili topluluklara katılarak diğer geliştiricilerle bağlantı kurmak ve deneyim paylaşmak önemlidir. 7. Kitaplar ve Makaleler: "Artificial Intelligence: A Modern Approach" ve "Deep Learning" gibi kitaplar ile yapay zeka alanındaki güncel makaleleri ve blogları takip etmek, bilgi hazinesini zenginleştirir.
    5 kaynak

    Yapay zeka giriş seviyesi nedir?

    Yapay zeka giriş seviyesi, yapay zeka alanında kariyerine yeni başlayan ve bu alanda temel düzeyde bilgi ve becerilere sahip olan bir uzmanı ifade eder. Görevleri arasında: - Yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, test edilmesi ve uygulanması; - Veri setlerinin analiz edilmesi ve sonuçların raporlanması; - Takım çalışmasına katkıda bulunmak ve problem çözme yeteneklerini kullanmak; - İletişim becerilerini etkin bir şekilde kullanmak yer alır. Bu seviyede, adayların programlama dillerinde (özellikle Python ve R) uzmanlık, istatistiksel analiz yeteneği ve makine öğrenimi teknikleri konusunda bilgi sahibi olmaları beklenir.
    5 kaynak

    Yapay zeka almak için ne gerekli?

    Yapay zeka uzmanı olmak için gerekli olanlar şunlardır: 1. Eğitim: Bilgisayar bilimi, istatistik, matematik veya mühendislik gibi alanlarda lisans derecesi edinmek faydalıdır. 2. Programlama Dilleri: Python, R ve Java gibi programlama dillerinde yetkinlik kazanmak önemlidir. 3. İstatistik ve Matematik: Lineer cebir, olasılık teorisi ve istatistik bilgisi gereklidir. 4. Veri Analizi ve Yönetimi: Büyük veri analitiği ve veri taban sistemleri hakkında bilgi sahibi olmak avantaj sağlar. 5. Sertifika ve Kurslar: Coursera, Udacity ve edX gibi platformlardaki yapay zeka ve makine öğrenimi sertifikaları ve online kurslar becerileri geliştirir. 6. Staj ve Deneyim: Teorik bilgileri pekiştirmek için staj yapmak veya giriş seviyesinde iş deneyimi kazanmak faydalıdır. Ayrıca, sürekli öğrenme ve en yeni trendleri takip etmek de yapay zeka uzmanlığının önemli bir parçasıdır.
    5 kaynak

    Yapay zeka dersinde hangi konular işlenir?

    Yapay zeka dersinde işlenen konular şunlardır: 1. Makine Öğrenmesi: Algoritmalar, veri analizi ve modelleme. 2. Görüntü İşleme: Görüntü tanıma ve sınıflandırma. 3. Doğal Dil İşleme: Dil tabanlı uygulamalar ve metin analizi. 4. Yapay Sinir Ağları: Ağların yapısı, çalışma prensipleri ve derin öğrenme. 5. Genetik Algoritmalar: Evrimsel hesaplama ve problem çözme. 6. Bulanık Mantık: Belirsizliklerin yönetimi ve mantıksal ajanlar. 7. Akıllı Ajanlar: Çevresel etkileşim ve karar alma. 8. Üretken Yapay Zeka: Yaratıcı uygulamalar ve içerik üretimi. Ayrıca, etik ve sorumlu yapay zeka konuları da ders müfredatında yer alabilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zeka aynı şey mi?

    Makine öğrenmesi ve yapay zeka aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidir. Yapay zeka (YZ), genel olarak insan zekasının bilgisayarlar, robotlar veya diğer makineler tarafından taklit edilmesini sağlayan geniş bir bilgisayar bilimi dalıdır. Makine öğrenmesi (MÖ) ise YZ'nin bir alt kümesi olarak konumlandırılır ve YZ'nin geniş çaplı hedeflerine ulaşmak için kullanılan temel yöntemlerden biridir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri şu şekilde açıklanabilir: 1. Makine Öğrenmesi: Yapay zekanın bir alt dalıdır ve bilgisayarların açıkça programlanmadan veri analizi yoluyla öğrenmesini sağlar. Üç ana kategoriye ayrılır: - Gözetimli Öğrenme: Etiketli veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Gözetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Pekiştirmeli Öğrenme: Modelin deneme yanılma yoluyla öğrenerek en iyi sonuca ulaşmaya çalıştığı öğrenme türüdür. 2. Yapay Zeka: İnsan zekasını taklit eden ve karmaşık problemleri çözebilen bilgisayar sistemlerini ifade eder. Farklı türleri vardır: - Dar Yapay Zeka (ANI): Belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış yapay zeka türüdür. - Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan zekasına eşdeğer veya daha üstün bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka türüdür. - Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını her alanda aşan yapay zeka türüdür. Örnek Uygulamalar: Makine öğrenmesi ve yapay zeka modelleri, sağlık, otomotiv, tarım, finans ve eğitim gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay Zeka için hangi sayısal dersler?

    Yapay zeka için alınması gereken sayısal dersler şunlardır: 1. Kalkülüs: Temel matematiksel kavramlar ve optimizasyon için gereklidir. 2. Lineer Cebir: Matrisler ve vektörler, yapay sinir ağlarının temelini oluşturur. 3. Olasılık ve İstatistik: Veri analizi ve modelleme için önemlidir. 4. Ayrık Matematik: Algoritma tasarımı ve veri yapıları için gereklidir. 5. Sayısal Yöntemler: Matematiksel problemlerin çözümü için kullanılır. Ayrıca, bilgisayar görüşü, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi özel dersler de yapay zeka alanında derinlemesine bilgi sağlar.
    5 kaynak