• Buradasın

    STM'nin yapay zeka projesi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    STM'nin yapay zeka projeleri iki ana alanda yoğunlaşmaktadır:
    1. Siber Güvenlikte Yapay Zeka: STM, siber güvenlik alanında yapay zekayı kullanarak saldırı tespiti, zararlı yazılım tespiti, bilgi çalma tespiti gibi fonksiyonlar geliştirmektedir 2. Ayrıca, yapay zeka tabanlı pro-post koşul analizi ile zafiyetlerin potansiyeli ve sömürü sonrası alınabilecek aksiyonların tahmini yapılmaktadır 3.
    2. Enerji Verimliliği ve Takip Sistemleri: Bren STM ürünü ile STM, buhar teknolojilerinde kullanılan mekanik ekipmanları yapay zeka tabanlı sensörlerle takip ederek enerji, bakım ve zaman tasarrufu sağlamaktadır 1. Bu sistem, atık ısı ve titreşimleri elektrik enerjisine çeviren nanojeneratör teknolojisi kullanmaktadır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ulutek.com.tr
        1
      2. stm.com.tr
        2
      3. cybermagonline.com
        3
      4. tabyadijital.com
        4
      5. bilimsenligi.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka (YZ) türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Dar Yapay Zeka (ANI). 2. Genel Yapay Zeka (AGI). 3. Süper Yapay Zeka (ASI). Ayrıca, YZ türleri işlevselliğe göre de sınıflandırılabilir: 4. Reaktif Makine Yapay Zekası. 5. Sınırlı Bellekli Yapay Zeka. 6. Zihin Teorisi Yapay Zeka. 7. Kendini Bilen Yapay Zeka.
    5 kaynak

    STM yapay zeka ne iş yapar?

    STM (Savunma Teknolojileri Mühendislik ve Ticaret A.Ş.) yapay zeka çalışmalarını, siber güvenlik ve savunma alanlarında yürütmektedir. Bu kapsamda yapay zeka, STM tarafından şu amaçlarla kullanılmaktadır: Siber güvenlik: Saldırı tespiti ve önleme, zararlı yazılım tespiti, oltalama tespiti, bilgi çalma tespiti, spam filtreleme ve dolandırıcılık algılama gibi fonksiyonlarda. Güvenlik: Güvenlik kimlik doğrulama, biyometrik aktivite temelli siber istihbarat ve güvenlik mekanizmalarını atlatmaya yönelik çalışmalar. Otonom sistemler: İnsansız hava araçlarının geliştirilmesi ve olası tehditlerin veya bakım ihtiyaçlarının tahmin edilmesi.
    5 kaynak

    Üretken yapay zeka ne işe yarar?

    Üretken yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin yaratıcı içerikler oluşturabilmesi için eğitildiği bir yapay zeka türüdür ve çeşitli alanlarda fayda sağlar: 1. İçerik Üretimi: Blog yazıları, sosyal medya içerikleri, ürün tanıtım metinleri gibi dijital içerikler hızla üretilebilir. 2. Ürün ve Uygulama Geliştirme: Yazılım kodu üretimi, yarı iletken çip tasarımı gibi projelerde kullanılır. 3. Görsel Tasarım: Gerçekçi görüntüler, animasyonlar ve sesler üreterek grafik tasarım ve video pazarlama projelerinde kullanılır. 4. Müşteri Hizmetleri: Sohbet robotları ve sanal asistanlar ile 7/24 müşteri desteği sağlanır. 5. İlaç Keşfi ve Tıp: Tıbbi görüntü analizi ve temel tanılama yaparak ilaç araştırmalarını daha verimli hale getirir. 6. Yönetim ve Danışmanlık: Performans raporlaması ve iş danışmanlıkları için kullanılır. Bu teknoloji, iş süreçlerini hızlandırarak verimliliği artırır ve insan yaratıcılığını destekler.
    5 kaynak

    Yapay zeka nedir ve örnekleri?

    Yapay Zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan zekasına benzer şekilde öğrenme, düşünme ve analiz yapma yeteneklerine sahip olmasıdır. Bazı YZ örnekleri: 1. Dijital Asistanlar: Siri, Google Asistan ve Alexa gibi sesli asistanlar, kullanıcılarla etkileşime geçerek soruları yanıtlar, müzik çalar, mesaj yazar ve hava durumunu söyler. 2. Otonom Araçlar: Kendi kendini süren otomobiller, çevrelerini algılayarak trafikte güvenli bir şekilde hareket eder. 3. E-Ticaret Önerileri: Çevrimiçi alışveriş platformlarında, müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar. 4. Tıp ve Sağlık: YZ, tıbbi görüntüleri analiz ederek hastalıkların teşhisine yardımcı olur ve gen terapisi gibi alanlarda kullanılır. 5. Google Çeviri: Farklı dillerdeki metinleri çevirerek yabancı dil anlayışını geliştirir.
    5 kaynak

    Yapay zeka nasıl çalışır kısaca?

    Yapay zeka (YZ) nasıl çalışır kısaca şu adımlarla özetlenebilir: 1. Veri Toplama: YZ projesinin ilk adımı, sistemin öğreneceği verileri toplamaktır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veriler, gereksiz bilgilerin çıkarılması ve YZ'nin anlayabileceği bir formata dönüştürülmesi için hazırlanır. 3. Algoritma Seçimi: YZ sisteminin verileri nasıl işleyeceğini belirlemek için uygun bir algoritma seçilir. 4. Model Eğitimi: Seçilen algoritma kullanılarak model, verilere dayanarak tahminlerde bulunmayı veya kararlar almayı öğrenir. 5. Model Testi: Eğitimden sonra modelin performansı test edilir ve yeterince doğru değilse daha fazla eğitim alması gerekebilir. 6. Dağıtım: Model eğitilip test edildikten sonra gerçek dünyadaki bir uygulamaya dağıtılır. 7. Sürekli Öğrenme: YZ sistemleri, zaman içinde öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahiptir, bu da performanslarını artırmalarına olanak tanır.
    5 kaynak