• Buradasın

    Yapay zeka dersinde hangi konular işlenir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka dersinde işlenen konular şunlardır:
    1. Makine Öğrenmesi: Algoritmalar, veri analizi ve modelleme 34.
    2. Görüntü İşleme: Görüntü tanıma ve sınıflandırma 1.
    3. Doğal Dil İşleme: Dil tabanlı uygulamalar ve metin analizi 1.
    4. Yapay Sinir Ağları: Ağların yapısı, çalışma prensipleri ve derin öğrenme 24.
    5. Genetik Algoritmalar: Evrimsel hesaplama ve problem çözme 25.
    6. Bulanık Mantık: Belirsizliklerin yönetimi ve mantıksal ajanlar 25.
    7. Akıllı Ajanlar: Çevresel etkileşim ve karar alma 5.
    8. Üretken Yapay Zeka: Yaratıcı uygulamalar ve içerik üretimi 1.
    Ayrıca, etik ve sorumlu yapay zeka konuları da ders müfredatında yer alabilir 1.
    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 nasıl eğitilir?

    Yapay zeka (YZ) eğitimi, büyük miktarda veri ve karmaşık algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir. İşte YZ modelinin eğitilmesi için genel adımlar: 1. Problem Tanımlama: YZ'nin hangi sorunu çözeceği veya görevi yerine getireceği belirlenir. 2. Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda ilgili veriler toplanır. 3. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, YZ modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülür. 4. Model Seçimi: Sorununuza ve verilerinize uygun bir YZ modeli seçilir. 5. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veriler üzerinde eğitilir. 6. Model Değerlendirmesi: Eğitilmiş model, yeni veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilir. 7. Model Dağıtımı: Model, üretim ortamına dağıtılır ve kullanıcılara sunulur. YZ eğitimi için araçlar ve kütüphaneler mevcuttur ve bu süreç, bilgisayar bilimi, matematik, istatistik ve psikoloji gibi alanlarda bilgi sahibi olmayı gerektirir.
    5 kaynak

    Kaç çeşit yapay zeka var?

    Dört ana yapay zeka türü vardır: 1. Dar Yapay Zeka (ANI): Belirli bir görevde uzmanlaşmış sistemlerdir. 2. Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan zekasını tam anlamıyla taklit edebilen ve öğrenme, anlama, mantık yürütme gibi yetenekleri sergileyen sistemlerdir. Henüz geliştirilememiştir. 3. Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını aşan ve her türlü entelektüel görevi üstün bir şekilde yerine getirebilen sistemleri ifade eder. Teorik bir kavram olarak kabul edilir. 4. Özgül Yapay Zeka (Narrow AI): Dar yapay zekaya benzer, ancak belirli bir alanda çok daha derinlemesine bilgi ve yeteneklere sahiptir.
    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 modeli eğitmek için hangi veriler kullanılır?

    Yapay zeka modeli eğitmek için büyük miktarda ilgili veri kullanılır. Bu veriler, farklı formatlarda olabilir: Görüntüler: Yüz tanıma sistemleri için insan yüzü resimleri gibi. Metin: El yazısı rakamları tanıyan bir yapay zeka için farklı insanlar tarafından yazılmış rakam metinleri. Ses: Ses tanıma modelleri için ses kayıtları. Yapılandırılmış veriler: Gerçek kullanıcı verileri veya anonimleştirilmiş bilgi kaynakları. Ayrıca, veri kümeleri oluşturmak için mevcut veri havuzlarından da faydalanılabilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka ile içerik nasıl oluşturulur?

    Yapay zeka ile içerik oluşturmak için çeşitli araçlar ve yöntemler kullanılabilir: 1. Metin Tabanlı İçerik Oluşturucular: ChatGPT, Jasper AI, Copy.ai gibi araçlar, blog yazıları, ürün açıklamaları, e-posta ve sosyal medya gönderileri gibi metinler üretebilir. 2. Görsel Tabanlı İçerik Oluşturucular: Canva, Adobe Firefly, Mid Journey, Dall-e gibi araçlar, hazır şablonlar üzerinden görseller tasarlayabilir veya metinden görsel oluşturabilir. 3. Video ve Ses Tabanlı İçerik Oluşturucular: Lumen5, Descript gibi araçlar, metinlerden video ve podcast üretimi yapabilir. 4. SEO Uyumlu İçerik: Semrush, Surfer SEO gibi platformlar, yapay zeka yazılımları ile entegre olarak SEO uyumlu içerik oluşturmaya yardımcı olur. Yapay zeka ile içerik üretirken, kullanıcılara fayda sağlayan ve değerli içerikler oluşturmaya özen göstermek önemlidir.
    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

    Yapay Zeka Atölyesi'nde neler yapılır?

    Yapay Zeka Atölyesi'nde genellikle aşağıdaki etkinlikler gerçekleştirilir: 1. Kavramlar Atölyesi: Yapay zeka ve veri analizi gibi temel kavramların öğretilmesi. 2. Vaka Analizi: Gerçek dünyadan örnekler üzerinden analiz ve tartışmalar. 3. Uygulamalı Eğitim: Pratik deneyim kazanmayı hedefleyen uygulamalı çalışmalar. 4. Yapıcı ve Yıkıcı Teknolojiler: Yeni teknolojilerin sosyal, ekonomik ve kültürel yapılar üzerindeki etkilerinin incelenmesi. Ayrıca, atölyelerde şu konular da ele alınabilir: - Makine öğrenimi ve derin öğrenme: Yapay zeka teknolojilerinin işleyişinin öğrenilmesi. - Yazılım ve donanım: TensorFlow, PyTorch gibi yapay zeka kütüphaneleri ve yüksek performanslı bilgisayarlar kullanılması. - Etik ve regülasyon: Yapay zekanın etik boyutları ve yasal düzenlemelerin tartışılması.
    5 kaynak