• Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    "Si2" kısaltmasıyla yapay zeka bağlamında bir terim bulunamamıştır. Ancak, yapay zeka (YZ) hakkında genel bilgiler mevcuttur.
    Yapay zeka (YZ), hesaplama sistemlerinin öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama ve karar verme gibi insan zekasıyla tipik olarak ilişkilendirilen görevleri yerine getirme yeteneğidir 3. YZ, dar YZ ve genel YZ olarak ikiye ayrılır:
    • Dar YZ, spesifik bir konuda, insandan daha iyi veya insana yakın performans gösteren YZ türüdür 2. Siri ve Google Asistan gibi teknolojiler bu kategoriye girer 2.
    • Genel YZ, insan zekasına daha yakın, sebep-sonuç ilişkisi kurabilen ve farklı problemlerde mantık ve kavrama yeteneklerine sahip olan makinelerdir 2.
    Yapay zeka, çeşitli alanlarda kullanılmaktadır, bunlar arasında sürücüsüz araçlar, sağlık, yüz tanıma sistemleri ve siber güvenlik yer alır 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Genel yapay zeka nedir?

    Genel yapay zeka (GYZ), bir insanın yapabileceği herhangi bir zihinsel görevi başarıyla gerçekleştirebilecek bir makinenin zekasıdır. GYZ'nin bazı özellikleri: Çok yönlülük. Öğrenme yeteneği. Geniş yetenek yelpazesi. Günümüzde GYZ teorik bir kavram ve araştırma hedefi olarak kabul edilmektedir.

    Yapay zeka AI ne işe yarar?

    Yapay zeka (AI), insan zekasını taklit ederek çeşitli görevleri yerine getirmeye yarar. Yapay zekanın bazı kullanım alanları: Önerici sistemler. Makine çevirisi. Sinyal işleme. Regresyon analizi. Görüntü işleme. Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri. Sağlık hizmetleri. Tahmin. Otonom araçlar.

    LLM yapay zeka nedir?

    LLM (Large Language Model), büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş, derin öğrenme tabanlı gelişmiş yapay zeka modelleridir. LLM'lerin bazı kullanım alanları: Dil çevirisi; Metin oluşturma; Soru cevaplama; Duygu analizi; Metin sınıflandırması. LLM'ler, dönüştürücüler olarak bilinen bir sinir ağı alt kümesi kullanır ve dikkat mekanizmalarına sahip bu modeller, giriş dizilerini verimli bir şekilde işleyerek bağlamı geleneksel yöntemlere göre daha iyi kavrar. Popüler LLM örnekleri arasında OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın LaMDA'sı ve Claude 2 bulunur.

    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.

    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.

    Si2 yapay zeka ne zaman çıkacak?

    Si2 yapay zekasının çıkış tarihi belirsizdir. Ancak, Apple'ın yeni yapay zeka destekli Siri'sini 2026 yılının ilkbaharında kullanıma sunması beklenmektedir. Bloomberg editörü Mark Gurman'ın iddialarına göre, yenilenen Siri'nin çıkışı daha önce planlanan iOS 18.4 sürümünden ertelenmiş ve Nisan veya Mart 2026'ya kaydırılmıştır.

    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.