• Buradasın

    Yapay zeka ve makine öğrenmesi için kaç puan gerekir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    2025 yılı için yapay zeka ve makine öğrenmesi bölümüne giriş puanları, üniversiteye göre değişiklik göstermektedir. Örneğin:
    • Atatürk Üniversitesi: 312,82 puan 14.
    • Bursa Teknik Üniversitesi: 407,39 puan 25.
    • Kocaeli Üniversitesi: 396,41 puan 15.
    • Manisa Celal Bayar Üniversitesi: 380,56 puan 15.
    • Konya Teknik Üniversitesi: 366,29 puan 15.
    Bu puanlar, SAY puan türü üzerinden yapılan yerleştirmelere aittir 12.
    Tercih yaparken, üniversitenin kontenjanı ve başarı sıralaması gibi faktörlerin de dikkate alınması önerilir 1. Güncel ve kesin bilgiler için ÖSYM ve YÖK Atlas'ın kontrol edilmesi tavsiye edilir 5.
    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

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yapay zekanın hangi alt alanıdır?

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır. Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir ve algoritmaların verilerden öğrenmesini ve tahminlerde bulunmasını sağlar. Derin öğrenme ise, makine öğrenmesinin bir alt alanı olup, çok katmanlı sinir ağları kullanarak büyük ve karmaşık veri setlerini işler.
    5 kaynak

    Yapay Zeka Mühendisliği zor mu?

    Yapay Zeka Mühendisliği alanı, karmaşık algoritma ve model geliştirme, veri analizi ve makine öğrenmesi gibi konular içerdiği için zor olarak değerlendirilebilir. Zorluklar: Matematik ve istatistik bilgisi: Temel matematik ve istatistik bilgisi gereklidir. Programlama dilleri: Python, R, Java gibi programlama dillerinin öğrenilmesi gerekir. Sürekli öğrenme: Alanın hızla gelişmesi nedeniyle sürekli yeni bilgiler öğrenmek önemlidir. Avantajlar: Yüksek talep: Yapay zeka mühendislerine olan talep artmaktadır. Çeşitli iş imkanları: Sağlık, finans, otomotiv gibi birçok sektörde çalışma fırsatı sunar.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri: Yapay Zeka (AI), problem çözmek amacıyla insan zekasını taklit eden sistemleri ifade eder. Bazı Makine Öğrenmesi Modelleri: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning). Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning). Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning). Takviyeli Öğrenme (Reinforced Learning). Bazı Yapay Zeka Modelleri: Nöral Ağlar (Neural Networks). Derin Öğrenme (Deep Learning). Konuşma Tanıma ve Doğal Dil Anlama. Görüntü ve Video İşleme.
    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

    Yapay zekayı en iyi nasıl öğrenebilirim?

    Yapay zeka (YZ) öğrenmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: Temel bilgileri öğrenmek: YZ ve makine öğrenimi temelleri, bilgisayar bilimi, istatistik, olasılık, matematik, veri yapıları, algoritmalar ve Python programlama hakkında bilgi edinilmelidir. Online kurslara katılmak: Coursera, Udemy, edX gibi platformlarda "AI for Everyone", "Machine Learning" ve "CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python" gibi kurslar YZ öğrenmek için faydalıdır. Proje tabanlı öğrenmek: Gerçek dünyada projeler yapmak, YZ becerilerini geliştirmek için önemlidir. Kaynakları takip etmek: Medium, Towards Data Science gibi bloglar, GitHub, Stack Overflow gibi topluluklar, ayrıca podcast ve YouTube kanalları takip edilebilir. Sürekli öğrenmek: YZ hızla gelişen bir alan olduğu için, yeni algoritmalar, araçlar ve teknikler düzenli olarak takip edilmelidir. Ayrıca, YZ eğitimi için veri toplama, veri etiketleme, veri artırma, veri kümesini bölme, veri dengeleme ve önyargı azaltma gibi adımlar da önemlidir.
    5 kaynak

    Yapay zeka testi nasıl yapılır?

    Yapay zeka testi oluşturmak için aşağıdaki çevrimiçi araçlar kullanılabilir: Jotform Yapay Zeka Quiz Oluşturucu. JustDone Test Oluşturucu. forms.app AI Quiz Oluşturucu. Ayrıca, Seapik.com'daki Çoktan Seçmeli Testlerin Yapay Zeka Oluşturucusu da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka eğitimi ne işe yarar?

    Yapay zeka eğitimi, bireylere ve kurumlara çeşitli faydalar sağlar: Kişiselleştirilmiş Öğrenme: Yapay zeka, öğrencilerin öğrenme hızlarını ve eksikliklerini tespit ederek onlara özel eğitim programları sunar. Erişilebilirlik ve Kapsayıcılık: Engelli öğrenciler için erişilebilirlik artırarak eğitim süreçlerine katılımlarını sağlar. İdari Görevlerin Otomatikleştirilmesi: Not verme, yoklama takibi ve rapor oluşturma gibi rutin işleri yaparak öğretmenlerin daha etkileşimli öğretim faaliyetlerine odaklanmasını sağlar. Verimlilik ve Hız: Büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleyerek operasyonların daha verimli olmasını sağlar. İnovasyon ve Rekabet Avantajı: Şirketlerin rekabet avantajı elde etmelerine ve inovasyonu sürdürmelerine yardımcı olur. Ayrıca, yapay zeka eğitimi, çalışanların teknoloji ile etkileşimlerinde yaşanabilecek korku, belirsizlik ve direnç gibi psikolojik engelleri aşmalarına da katkı sağlar.
    5 kaynak