• Buradasın

    Yapay zeka dersinde hangi konular işlenir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka dersinde işlenebilecek bazı konular:
    • Yapay zeka kavramı ve tarihsel gelişimi 1.
    • Yapay zekanın kullanım alanları ve alt boyutları 1.
    • Makine öğrenmesi ve örüntü tanıma 12.
    • Yapay sinir ağları 125.
    • Bulanık mantık 135.
    • Blok tabanlı geliştirme ortamları ve örnek proje geliştirme 1.
    • Derin öğrenme 235.
    • Akıllı ajanlar 5.
    • Genetik algoritmalar 5.
    • Çekişmeli algoritmalar 5.
    • Mantıksal ajanlar 5.
    Ayrıca, yapay zeka derslerinde Python gibi programlama dilleriyle yapay zeka uygulamaları da geliştirilebilir 35.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. learn.microsoft.com
        1
      2. akademi.eba.gov.tr
        2
      3. mufredat.meb.gov.tr
        3
      4. yayinlar.tubitak.gov.tr
        4
      5. btkakademi.gov.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka için hangi program kullanılır?

    Yapay zeka geliştirmek için kullanılan bazı programlar ve platformlar: Jupyter Notebook. Google Colab. TensorFlow. PyTorch. Scikit-learn. Microsoft Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI. Ayrıca, yapay zeka geliştirmek için Anaconda + Jupyter Notebook, RapidMiner ve Kaggle Kernels gibi araçlar da kullanılabilir. Başlangıç ve geliştirme için Python dili, hız ve entegrasyon için ise C++ tercih edilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka nedir ve örnekleri?

    Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan zekasına özgü görevleri yerine getirmesini sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bazı YZ örnekleri: Sesli asistanlar: Siri, Alexa, Google Asistan. Otonom sürüş sistemleri: Tesla'nın otopilot özelliği. Sosyal medya haber akışları: Facebook, Instagram, Twitter. Müzik ve medya akış hizmetleri: Spotify, Netflix, YouTube. Sağlık sektörü: Hastalıkların erken tespiti ve teşhisi. Kendi kendine öğrenen sistemler: Google'ın AlphaStar ürünü, StarCraft 2 oyununu kendine karşı oynayarak kendini geliştirdi. YZ türleri: Dar YZ: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiş YZ. Genel YZ (AGI): Farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip YZ. Süper YZ: İnsan zekasını aşan ve her görevi insandan daha iyi yerine getirebilen YZ.
    5 kaynak

    Yapay zeka ile hangi analizler yapılabilir?

    Yapay zeka ile çeşitli analizler yapılabilir, bunlar arasında: 1. Veri Yorumlama ve Anlamlandırma: Büyük veri setlerini işleyerek kullanıcı dostu raporlar ve grafikler oluşturma. 2. Pazar ve Rekabet Analizi: Rakiplerin çevrimiçi performanslarını ve pazar eğilimlerini analiz etme. 3. Tahminsel Analiz: Geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki müşteri taleplerini ve pazar trendlerini öngörme. 4. Fiyatlandırma ve Ürün Yönetimi: Ürün fiyatlandırmasını optimize etme ve dinamik fiyat yönetimi. 5. Müşteri Davranışlarının Anlaşılması: Müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirilmiş öneriler sunma. 6. İçerik Üretimi ve Sosyal Medya Analizi: İçerik önerileri ve sosyal medya izleme ile etkili içerik yönetimi. Ayrıca, yapay zeka finans, sağlık, eğitim ve otomotiv gibi birçok sektörde de analiz amaçlı kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay Zeka dersi için hangi kaynaklar?

    Yapay zeka dersi için bazı kaynaklar: Çevrimiçi eğitim platformları: Coursera, edX ve Udacity gibi platformlarda yapay zeka ve makine öğrenimi konusunda çeşitli kurslar bulunmaktadır. DataCamp, interaktif dersler ve "Career Track" sistemi ile dikkat çeker. Kütüphaneler ve araçlar: TensorFlow ve PyTorch, popüler yapay zeka geliştirme kütüphanelerindendir. Keras, TensorFlow üzerinde hızlı prototipleme yapmaya olanak tanır. Veri kaynakları: Kaggle, geniş bir veri kümesi koleksiyonu sunar ve makine öğrenimi yarışmaları düzenler. UCI Machine Learning Repository, çeşitli alanlarda veri kümeleri sağlar. Bloglar ve YouTube kanalları: 3blue1brown gibi kanallar, yapay zeka konularında eğitim videoları sunar. Kitaplar: Andrew Ng'nin "Machine Learning" kursu, yapay zeka alanında başlangıç yapmak isteyenler için popülerdir. Ayrıca, Microsoft Eğitim ve Deep Learning Türkiye gibi kaynaklar da yapay zeka eğitimi için faydalı bilgiler sunmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zeka nasıl eğitilir?

    Yapay zeka eğitmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama. 2. Veri Temizleme ve Ön İşleme. 3. Veri Etiketleme. 4. Veri Artırımı. 5. Veri Kümesini Bölme. 6. Veri Dengeleme ve Önyargı Azaltma. 7. Hiperparametre Ayarlama. 8. Model Değerlendirme ve Doğrulama. Yapay zeka eğitimi için Python, C/C++, Java, R ve JavaScript gibi programlama dilleri ve Keras, TensorFlow, SymPy gibi kütüphaneler kullanılabilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Dar (Zayıf) Yapay Zeka: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiştir. Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip olup, farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahiptir. Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve gelişen bir yapay zeka türüdür. Reaktif Makineler: Geçmiş deneyimleri saklamaz, belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştır. Sınırlı Hafızalı Makineler: Geçmiş deneyimleri veya verileri kısa bir süreliğine saklayabilir. Zihin Teorisi: İnsanların düşüncelerini, duygularını ve niyetlerini anlama yeteneğine sahiptir. Özbilinçli Yapay Zeka: Kendi bilincine ve farkındalığına sahiptir. Ayrıca, derin öğrenme, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka alt dalları da bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zeka nasıl çalışır kısaca?

    Yapay zeka (YZ), aşağıdaki temel bileşenlerle çalışır: Öğrenme. Muhakeme ve karar verme. Problem çözme. Algılama. Dil işleme. YZ'nin temel bileşenleri arasında makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, sinir ağları ve bilgisayarlı görme gibi alt alanlar bulunur.
    5 kaynak