• Buradasın

    Yapay Zeka Dil Modeli Nedir PPT?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay Zeka Dil Modeli (YZDM), doğal dilin anlaşılması, üretilmesi ve işlenmesi konusunda insan benzeri yeteneklere sahip olan bir yapay zeka sistemidir 12.
    PPT formatında YZDM'lerin temel özellikleri ve çalışma prensipleri şu şekilde özetlenebilir:
    1. Dil Anlama: Metin ve konuşma dilindeki anlamı ve bağlamı anlama yeteneği 45.
    2. Dil Üretme: Doğal ve anlamlı metinler oluşturma kapasitesi 45.
    3. Eğitim Süreci: Büyük miktarda metin verisi üzerinde derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleriyle eğitilir 25.
    4. Kullanım Alanları: Sohbet robotları, çeviri, içerik oluşturma, veri analizi ve özetleme gibi çeşitli alanlarda kullanılır 35.
    Popüler YZDM örnekleri arasında OpenAI'ın ChatGPT'si, Microsoft'un Bing'i ve Google'ın Bard'ı bulunmaktadır 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. innova.com.tr
        1
      2. technopat.net
        2
      3. azure.microsoft.com
        3
      4. enformatik.cu.edu.tr
        4
      5. tr.link
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zekâ türleri nelerdir?
    Yapay zekâ türleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Dar Yapay Zekâ (Narrow AI): Belirli bir görevi veya sınırlı bir işlevi yerine getirmek için tasarlanmıştır. 2. Genel Yapay Zekâ (General AI): İnsan benzeri düşünme yeteneğine sahip, daha karmaşık problemlere çözüm üretebilen yapay zekâ türüdür. 3. Süper Yapay Zekâ (Super AI): İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve gelişen, hatta insanlığı aşabilecek potansiyele sahip tamamen teorik bir yapay zekâ türüdür. Diğer yapay zekâ türleri ise şunlardır: - Tahmine Dayalı Yapay Zekâ: Geçmiş verilerin analizine dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin eder. - Konuşma Temelli Yapay Zekâ: İnsanlar ve makineler arasında doğal dil etkileşimlerini kolaylaştırır. - Derin Öğrenme: Bilgiyi katmanlar halinde işleyen ve karmaşık problemleri çözebilen yapay zekâ modelidir.
    Yapay zekâ türleri nelerdir?
    5 kaynak
    AI yapay zeka ne işe yarar?
    Yapay Zeka (AI), insan zekasını taklit eden ve çeşitli alanlarda kullanılan bir teknolojidir. Başlıca işlevleri şunlardır: 1. Veri Analizi: Büyük miktarda veriyi analiz ederek anlamlı kalıplar çıkarır ve öngörülerde bulunur. 2. Otomasyon: Tekrarlayan ve yüksek hacimli görevleri güvenilir bir şekilde yerine getirir. 3. Kişiselleştirilmiş Hizmetler: Kullanıcı profillerine göre kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve hizmetler sunar. 4. Sağlık Hizmetleri: Hastalık teşhisi, tedavi planlaması ve hasta izlemede kullanılır. 5. Otonom Araçlar: Sürücüsüz araçların çevresini analiz ederek güvenli sürüş sağlar. 6. Müşteri Hizmetleri: Chatbotlar ve sanal asistanlar aracılığıyla müşteri sorularını yanıtlar. AI, iş dünyasından eğitime, tarımdan ulaşıma kadar birçok sektörde köklü değişiklikler yaratmaktadır.
    AI yapay zeka ne işe yarar?
    5 kaynak
    Yapay zeka hangi dilleri kodlayabilir?
    Yapay zeka, çeşitli programlama dillerini kodlayabilir. En yaygın kullanılanlar şunlardır: 1. Python: Yapay zeka ve makine öğrenimi için en popüler dildir. 2. C++: Performans gerektiren uygulamalarda kullanılır, özellikle derin öğrenme ve görüntü işleme projelerinde tercih edilir. 3. R: Veri analizi ve istatistiksel modelleme için idealdir. Ayrıca, JavaScript, Swift, TypeScript gibi diller de yapay zeka kodlamasında kullanılabilir.
    Yapay zeka hangi dilleri kodlayabilir?
    5 kaynak
    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki fark nedir?
    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Miktarı: Derin öğrenme, daha büyük ve karmaşık veri setlerine ihtiyaç duyar. 2. Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, yüksek işlem gücü ve güçlü donanımlar (GPU, TPU) gerektirir. 3. Özellik Mühendisliği: Derin öğrenme modelleri, ham veriyle doğrudan çalışabilir ve hangi özelliklerin önemli olduğunu kendi başına öğrenebilir. 4. Eğitim Süresi: Derin öğrenme modelleri, büyük veri setleri üzerinde uzun eğitim süreçleri gerektirir (günler veya haftalar). 5. Performans ve Doğruluk: Derin öğrenme, özellikle görüntü işleme, konuşma tanıma ve dil işleme gibi alanlarda insan seviyesine yakın doğruluk oranları elde edebilir.
    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki fark nedir?
    5 kaynak
    Derin öğrenmede hangi yapay zeka kullanılır?
    Derin öğrenmede kullanılan yapay zeka türleri şunlardır: 1. Yapay Sinir Ağları (ANN): Derin öğrenmenin temel yapı taşıdır ve insan beynindeki sinir ağlarını taklit eder. 2. Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görüntü tanıma ve işleme görevlerinde kullanılır. 3. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serileri ve sıralı veriler için kullanılır. 4. Generatif Adversarial Ağlar (GAN): İki sinir ağının birbiriyle rekabet ettiği bir yapıya sahiptir ve gerçekçi veriler üretir. Ayrıca, TensorFlow, PyTorch gibi açık kaynaklı makine öğrenimi çerçeveleri ve AWS Inferentia gibi özel yapay zeka işlemcileri de derin öğrenme uygulamalarında kullanılır.
    Derin öğrenmede hangi yapay zeka kullanılır?
    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.
    Yapay zeka nedir ve örnekleri?
    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.
    Yapay zeka nasıl çalışır kısaca?
    5 kaynak