Yapay Zeka

YAPAY ZEKA

Öğrencİlerİm İçİn

Başla

İÇİNDEKİLER

Yapay Zekanın kullanım alanları

Yapay Zeka nedir?

Şirketlerin Yapay Zeka Uygulamalarına Örnekler

Yapay zekanın insanlık yarına kullanımına örnekler

Yapay Sinir Ağları

Hazırlayanlar

Yapay Zekanın Gelişim Evreleri

Yapay Zeka ve İnsan Zekası Karşılaştırması

Teşekkürler

Türkiyede Yapay Zeka Uygulamaları

Makine Öğrenimi

eTwinning

Yapay Zeka nedir?

YAPAY ZEKA (AI)

Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti. İngilizce artificial intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılır. Yapay zekâ çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye yöneliktir.

"Yapay zekâ" kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Fikir babası, "Makineler düşünebilir mi?" sorunsalını ortaya atarak makine zekâsını tartışmaya açan Alan Mathison Turing'dir. 1943'te II. Dünya Savaşı sırasında Kripto analizi gereksinimleri ile üretilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ kavramları doğmuştur.

YAPAY ZEKA'nın amacı, normal olarak insan zekasını gerektiren görevleri yapabilecek makinalar yapmaktır. Zekanın doğası ile ilgili olanların amacı, zekayı taklit etmek değil programı zeki hale getirmektir.

Kozan Bİlİm ve sanat merkezİ

Yapay Sİnİr Ağları

YSA= Yapay Sinir Ağları

• YSA, insan beyninin çalışma mekanizmasını taklit ederek beynin öğrenme, hatırlama genelleme yapma yolu ile yeni bilgiler türetebilme gibi temel işlevlerini gerçekleştirmek üzere geliştirilen mantıksal yazılımlardır. YSA biyolojik sinir ağlarını taklit eden sentetik yapılardır.

Yapay Sİnİr ağları

• İlk yapay sinir ağı modeli 1943 yılında bir sinir hekimi olan Warren McCulloch ve bir matematikçi olan Walter Pitts tarafından Sinir Aktivitesinde Düşüncelere Ait Bir Mantıksal Hesap (A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity) başlıklı makale ile ortaya çıkarılmıştır. Sinir sistemi elemanlarının, Yapay Sinir Ağı modelindeki terminolojisi diğer sayfadaki tabloda belirtilmiştir.

YAPAY Sİnİr Ağları

• Sinir Sistemi Yapay Sinir Ağı
• Nöron İşlem Elemanı
• Dentrit Toplama Fonksiyonu
• Hücre Gövdesi Aktivasyon Fonksiyonu
• Akson Eleman Çıkışı
• Sinaps Ağırlıklar

Yapay Sinir Ağları

YSA Terminolojisi İstatistik Terminolojisi Yapay Sinir Ağı Model Ağırlık Parametre Girdi Bağımsız değişken Çıktı Tahmin değeri Hedef Bağımlı değişken Hata Artık Hata çizgisi Güven aralığı

Yapay sinir ağları modelleri ile İstatistiksel modeller benzer ya da özdeş olmasına rağmen kullanılan terminolojiler farklılık göstermektedir. Yan tarafta bazı YSA ve istatistik terminolojilerinde aynı kavramları belirten bazı terimler gösterilmektedir.

Yapay Sinir Ağlarının Özellikleri

Doğrusal Olmama

Paralel Çalışma

Öğrenme

Genelleme

Çok Sayıda Değişken ve Parametre Kullanma

Hata Toleransı ve Esneklik

Uyarlanabilirlik

Eksik Verilerle Çalışma

Yapay Sinir Ağlarının Temel Bileşenleri

1. Mimari Yapı 2. Öğrenme Algoritması 3. Aktivasyon Fonksiyonu

Yapay sİnİr ağları

1.Mİmarİ Yapı

İleri Beslemeli YSA Modeli

Tek yönlü bilgi akışı söz konusudur. Bu ağ modelinde Girdi tabakasından alınan bilgiler Gizli katmana iletilir. Gizli ve Çıktı tabakalarından bilginin işlenmesi ile çıkış değeri belirlenir.

İleri Beslemelİ ysa

Yapay Sinir Ağları

Bir geri beslemeli sinir ağı, çıkış ve ara katlardaki çıkışların, giriş birimlerine veya önceki ara katmanlara geri beslendiği bir ağ yapısıdır. Böylece, girişler hem ileri yönde hem de geri yönde aktarılmış olur. Bu çeşit YSA’ların dinamik hafızaları vardır ve bir andaki çıkış hem o andaki hem de önceki girişleri yansıtır. Bundan dolayı, özellikle önceden tahmin uygulamaları için uygundurlar. Geri beslemeli ağlar çeşitli tipteki zaman-serilerinin tahmininde oldukça başarı sağlamışlardır. Bu ağlara örnek olarak Hopfield, SOM (Self Organizing Map), Elman ve Jordan ağları verilebilir

gerİ beslemelİ ysa

Yapay Sinir Ağları

yapay sİnir Ağları

2.Öğrenme Algorİtması

Start

öğrenme algoritması

Bir bilgi kaynağından öğrenebilme yeteneği YSA’nın en önemli özelliklerinden biridir. Yapay sinir ağlarında bilgi, ağdaki sinirlerin bağlantılarının ağırlıklarında tutulur. Bu nedenle ağırlıkların nasıl belirleneceği önemlidir. Bilgi tüm ağda saklandığı için bir düğümün sahip olduğu ağırlık değeri tek başına bir şey ifade etmez. Tüm ağdaki ağırlıklar optimal değerler almalıdır. Bu ağırlıklara ulaşılabilmesi için yapılan isleme “ağın eğitilmesi” denir. Buna göre bir ağın eğitilebilir olabilmesi için ağırlık değerlerinin belirli bir kural dahilinde dinamik olarak değiştirilebilir olması gerekmektedir. Kısaca ifade edecek olursak; “Öğrenme işlemi, ağırlıkların en iyi değerinin bulunması” olarak tanımlayabiliriz.

yapay Sİnir ağları

3.Aktİvasyon Fonksİyonu

Start

aktİvasyon fonksİyonu

Aktivasyon fonksiyonu girdi ve çıktı birimleri (katmanları) arasındaki eğrisel eşleşmeyi sağlar. Aktivasyon fonksiyonunun doğru seçilmesi ağın performansın önemli derecede etkiler. Aktivasyon fonksiyonu genelde tek kutuplu (0 1), çift kutuplu (-1 +1) ve doğrusal olarak seçilebilir. Ağın doğrusal olmayan yapıyı öğrenmesini sağlayan bileşenidir.

bazı aktivasyon fonksiyonları

.Adımsal Aktivasyon Fonksiyonu .Sigmoid Aktivasyon Fonksiyonu .Parçalı Doğrusal Aktivasyon .Fonksiyonu Gaussian Aktivasyon .Fonksiyonu Doğrusal Aktivasyon .Fonksiyonu Hiberbolik Tanjant .Aktivasyon Fonksiyonu

Yapay Sinir Ağları geniş bir kullanım alanına sahiptir; Güvenlik, Otomotiv, Bankacılık, Finans, Sağlık gibi alanlarda kullanılmaktadır. Uygulama alanları aşağıda belirtilmiştir.

Kümeleme

Sınıflandırma

Örüntü Tanıma

Optimizasyon

Öngörü, tahmin

Tahmin Yürütme

Regresyon

Fonksiyon Kestirme

Zaman Serileri Analizi

.............

............

Kontrol Benzetimi

Örüntü tanıma noktasında, resim nesnelerini sınıflandırma ve analizinde YSA’nın özel bir hali olan Derin Öğrenme (Deep Learning) yaygın olarak kullanılmaktadır.

Yapay Zeka

Makine ÖĞRENİMİ

Start

Makine öğrenimi nedir?

Machine Learning” yani “Makine öğrenimi” son zamanlarda adını sıkça duyduğumuz terimler arasına girmiş durumda. Teknolojinin ilerlemesiyle gelişen makine, robot sektöründe çok önemli olan “Makine öğrenimi” kavramı en zor basamaklardan biridir.

+ info

MAKINE ÖĞRENIMI NEDIR?

Makine öğrenmesi Makine öğrenmesi yapısal işlev olarak öğrenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmaların çalışma ve inşalarını araştıran bir sistemdir. Bu tür algoritmalar statik program talimatlarını harfiyen takip etmek yerine örnek girişlerden veri tabanlı tahminleri ve kararları gerçekleştirebilmek amacıyla bir model inşa ederek çalışırlar.

+ info

Makine öğrenmesine ait başlıca kavramların listesi açıklamalarıyla birlikte şu şekildedir:

► Denetimsiz Öğrenme: Sınıf bilgisi barındırmayan verilerin içerisindeki gruplar irdelenmesidir

► Denetimli Öğrenme: Veriler etkileşimli sistemlerden alınarak belirli bir düzende organize edilmesidir.

► Takviyeli Öğrenme: Öğreticinin, sistemin ürettiği sonuç için doğru ya da yanlış olarak bir değerlendirmesidir.

Yarı Denetimli Öğrenme: Bu kavram tam olarak yukarıdaki iki kavramın arasında yer alır ve etiketlenmemiş büyük miktarda bir veri ile etiketlenmiş küçük miktarda bir verinin beraber kullanılmasıdır.

Yoğun Öğrenme: Hiyerarşik öğrenme olarak da bilinir. Bu öğrenme yöntemi derin grafiklerde birçok doğrusal ve doğrusal olmayan dönüşümlerden ve çoklu işlem katmanlarından oluşturulmuş verilerde, üst düzey soyutlamalar kullanılarak elde edilen model girişimlerine dayalı bir dizi algoritmalarla geliştirilmiş makine öğrenmesidir.

Yoğun Öğrenme: Hiyerarşik öğrenme olarak da bilinir. Bu öğrenme yöntemi derin grafiklerde birçok doğrusal ve doğrusal olmayan dönüşümlerden ve çoklu işlem katmanlarından oluşturulmuş verilerde, üst düzey soyutlamalar kullanılarak elde edilen model girişimlerine dayalı bir dizi algoritmalarla geliştirilmiş makine öğrenmesidir.

Yapay Zeka Çalışmalarının Kullanım Alanları

Maltepe Kadir Has Bilim ve Sanat Merkezi

Günümüzde yapay zeka teknolojilerinin farklı çalışma alanlarına büyük gelişmeler sağladığını ve çalışma yöntemlerini değiştirdiğini görmekteyiz. Halihazırda tıp alanında çeşitli hastalıkları tespit etmek, ulaşım sektöründe insansız kullanılan taşıtları yönetmek, eğitim alanındaysa öğretmensiz sınıfları oluşturmak için başarılı denemelere imza atılan yapay zeka teknolojisi; yakın gelecekte hayatımızın her alanında kendisini göstermeye başlayacaktır.

Tarımda da yapay zekâ uygulamaları karşımıza çıkıyor. Tarım sektöründe robotlar, ekim-dikim, sulama, budama, ilaçlama pek çok işi kendi başlarına yapabilmektedirler. Meyve ve sebze hasadında kullanılan robotlar aynı zamanda topladıkları ürünleri otomatik işleme özelliğine de sahiptir.

Yapay Zeka üretimi devralacak ve insanlar kendilerine vakit ayıracaklar. Savaşlarda insanlar öldüğünden dolayı yapay zekaya sahip makineler kullanılacak. Keşke onlar bile kullanılmasa.İnsanlar işlerini yapmaları için yapay zekaları tasarlama işine bile üşenecek! O yüzden insanlar yapay zeka tasarlaması için bile yapay zeka kullanacaklar.

M.Eren MB / Maltepe Kadir Has Bilsem

Samet MB / Maltepe Kadir Has Bilsem

Yapay Zeka, temel eğitim aktivitelerini otomatikleştirme imkanı sağlar. Eğitim yazılımlarını öğrenci ihtiyaçlarına göre kişiselleştirir. Faydalı geri bildirimler sunar. Eğitim yapısını değiştirebilir. Yüz algılama ve tanıma, metin editörleri ve otomatik düzeltme, arama ve tavsiye algo ritmaları, google haritalar, doğal dil işleme, otomatik çeviri aklıma gelen başka yapay zeka alanları.

Gelecekte Alexa ve Google Home gibi sesle çalışan ve kişisel asistanlık görevi yapan cihazların daha da gelişerek, doğal dilde diyaloglar oluşturarak kişisel ihtiyaçlarımızı karşıladıklarını göreceğiz. Yapay zekanın makine öğreniminde daha iyi seviyelere gelmesiyle, bu sistemler doğal konuşma yapısını çok daha iyi anlayacak ve iletişim kurmanın yollarını çok daha iyi öğrenecekler.

Cansu MB/ Maltepe Kadir Has Bilsem

Duru MB/ Maltepe Kadir Has Bilsem

Sesli arama sistemleri, sesli asistanlar, akıllı telefonlarımızda kullanılan otomatik düzeltme uygulamaları yapay zekayı kullanır. İlk zamanlar yazdığımız çoğu kelimeyi farklı şekilde değiştirerek iyi çalışmıyorlardı. Otomatik düzeltme programlarının yaptığı yanlış önerileri kullanıcıların ısrarla düzeltmesi ile programlar öğrenmeye geçti. O hata yaptı, biz düzelttik ve öğrendiklerinden daha uygun önermeler yapmaya başladılar.

Yapay zeka bu günlerde hayatımızda büyük bir yere sahiptir. Yapay zekayı çok alanda bizlere yardımcı bulabiliriz. Mesela yapay zeka teknolojisini hayatımızda dil çevirileri, insan sağlığı, navigasyon işlemleri, uygulamalar, siber güvenlik, iletişim ve bunlar gibi birçok şeyde kullanırız. Yapay zeka teknolojisi bir işi bir bilgisayarın/robotun yapmasıdır. Hayatımız kolaylaştıran birçok şey yapmaktadır.

İpek MB / Maltepe Kadir Has Bilsem

Tuana MB / Maltepe Kadir Has Bilsem

Yapay Zeka günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Mesela inşaat: Yapay Zekanın inşaat alanında kullanıldıkça iş kazaları olmayacaktır. Daha iyi tasarımlı ve sağlam binalar yapılması sağlanacak.

Otomasyon sistemleri, siber güvenlik gibi bilişim alanları ve insanların yapmakta güçlük çektiği işlerde yapay zeka günden güne daha çok karşımıza çıkacak.

Yaman MB/ Maltepe Kadir Has Bilsem

Toprak MB / Maltepe Kadir Has Bilsem

Yapay Zekanın Kullanım Alanları

Enerji ve Madencilik

Sağlık alanı

Ticaret

Robotik, Otomasyon Sistemleri

Siber Güvenlik

Tarımsal Üretim

İletişim

Ulaşım Sistemleri

Eğitim Alanı

Sesli Asistanlar

Silah Sanayi

Eğlence

Dil çeviri sistemleri Metin sistemiyle konuşma Hava trafik kontrol sistemleri Kişisel sistemleri otomatikleştirme

İdari özet üretim sistemleri Otomatik programlama Makalelerden çıkan haberleri özetleme Akıllı tasarım – mimari, mekanik ve elektrik sistemleri Oyun oynama sistemleri Tıbbi teşhis sistemleri

Denetim sistemleri Akıllı otoyollar – trafik izleme Tehlikeli koşullar için robotlar Hukuk, tıp için uzmanlık sistemleri Sinir ağı tabanlı tahmin – finans, hisse senetleri,

Yapay zekanın geliştirileceği ve gelecekte bir çok çözümü beraberinde getireceği en güçlü kullanım alanı sağlık sektörü olarak görülüyor.Yapay zekâ algoritmaları, doktorların ve hastanelerin verileri daha iyi analiz etmesini ve sağlık hizmetlerini her hastanın genlerine, ortamına ve yaşam tarzına göre özelleşmesini, çeşitli hastalıkları tedavi etmeye yönelik aş ve ilaçların keşfedilmesini sağlayacaktır.

Yapay zekanın yakın gelecekte en büyük etkiye sahip olabileceği nokta otomobillerdir. İnsanlardan farklı olarak yapay zeka sürücüleri; asla radyoya bakmamakta veya arka koltuktaki çocuklarıyla tartışmamaktadır. Böylece dikkatsizlikten kaynaklı trafik kazalarının önüne geçilebilecektir. Yapay Zekâ teknolojileri, e-ticaret sitelerinde arama konsollarının kişiye özel hale getirilmesi amacıyla kullanılıyor. Yapay zekâ, müşterilerin alışveriş alışkanlıkları ve ilgi alanları gibi bilgileri bir araya getiriyor ve tüketicilere kişiselleştirilmiş ürün önerilerinde bulunabilmesini mümkün kılıyor.

Robotik/Otomasyon alanında da yapay zeka çalışmaları karşımıza çıkmaktadır. Gelişmiş robotlar yardımıyla üretim veya lojistik gibi fiziksel süreçler otomatikleştiriliyor ve tüm üretim sürecini merkezileştirilerek bağlı sistemlerin sayısının artırılması, insan hatalarına daha az maruz kalınmasını sağlıyor. Yapay Zekâ ve Etkinlik Asistanları; kullanıcıların, etkinlik, sinema filmleri ve dahası hakkında güncel bilgiler almasını veya konu ile ilgili tanıtım videolarını izleyebilmelerini sağlıyor. Hava durumu ve trafik durumu ayrıntılarını inceleyebilme, kafe ve mağazalardaki promosyonları kontrol edebilme ve mevcut kampanyalar hakkında bilgi sahibi olabilme fırsatı sunuyor.

Yapay Zekâ ve Eğitim teknolojileri, öğrencilerin eksik alanlarını analiz edebileceği için oluşturacağı programı bireye uygun bir şekilde tasarlayabilmektedir. Kişiye özel oluşturulan eğitim programı ile öğrencilerin, hem daha verimli olacağı hem de gelecekte işini seven bir birey olarak çevresine katma değer sağlayacağı öngörülmektedir. Akıllı bilgisayar sistemleri ile desteklenen akıllı veri toplama, günümüzde aktif olarak birçok okul tarafından uygulanan bir işlemdir. Bugün bazı okullar, öğrencilerin gelişim sürecini takip edebilmek ve bu analiz ile öğrencinin performansını artırabilmek için de yapay zekâ teknolojisini kullanmaktadır.

Yapay Zekanın İnsanlık Yarırına Kullanımına Dair Örnekler

Nevşehir Halil İncekara Bilim ve Sanat Merkezi

Hindistan’da Kayıp Çocukları Bulmak İçin Yüz Tanıma Teknolojisi

Hindistan’da her yıl binlerce çocuk insan tacirleri tarafından kaçırılıyor. Bu çocukların bir kısmı kaçıranların elinden kurtarılıp devlet korumasına alınıyor, ancak bunların da kimliklerinin tespit edilmesi mümkün olmayabiliyor. Yeni Delhi polisinin yüz tanıma teknolojisini kullandığı bir çalışma sonucunda daha önce kayıp oldukları bildirilmiş ancak yetiştirme yurtlarında bulunan 2930 çocuğun kimliği tespit edildi. Polisler bir yüz tanıma yazılımı kullandı ve 60.000 kayıp çocuğun fotoğrafını yetiştirme yurtlarında bulunan 45.000 çocuğunkiyle karşılaştırıp dört günde 2930 eşleşme yakalamayı başardı.

Arıları kurtarmak

Dünya Arı Projesi arıları kurtarmak için yapay zekadan yararlanıyor. Dünyadaki arı nüfusu azalıyor ve bu da gezegenimiz için kötü bir haber. Oracle ile işbirliği yapan Dünya Arı Projesi, arıların hayatta kalması ve gelişmesine yardımcı olmayı öğrenmek için mikrofonlar, kovanlara konulan kameralar ve nesnelerin interneti sensörlerinden sağlanan verilerden yararlanıyor. Bir buluta aktarılan verilerdeki örüntüler ve eğilimler, arıların hayatta kalmasına erken safhada yardımcı olabilecek şekilde yapay zeka tarafından analiz ediliyor.

Kaynak:https://www.indyturk.com/node/200346/bilim/yapay-zekan%C4%B1n-iyi-ama%C3%A7l%C4%B1-kullan%C4%B1m%C4%B1na-10-%C3%B6rnek

İklim değişikliği

Dünyanın şu andaki en büyük sorunlarından biri de iklim değişikliği. Yapay zeka yardımıyla bu sorunun çözümünde çok büyük ilerleme kaydedilebilir. Makine öğrenimi, iklim enformasyonlarını geliştirebilir. Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli'nin kullandığı makine öğrenimi algoritmaları yaklaşık 30 iklim modelini çalıştırabiliyor. Yapay zeka aynı zamanda iklim değişikliğinin farklı bölgelerdeki sonuçlarını tahmin etme ve öğretmeye de yardımcı olabilir. Montreal Öğrenme Algoritmaları Enstitüsü'nden araştırmacılar yapay zekayı şiddetli fırtınalar ve yükselen deniz seviyelerinin verdiği zararı canlandırmada kullanıyor.

Kaynak:https://www.indyturk.com/node/200346/bilim/yapay-zekan%C4%B1n-iyi-ama%C3%A7l%C4%B1-kullan%C4%B1m%C4%B1na-10-%C3%B6rnek

Kütahya Bilim ve Sanat Merkezi

YAPAY ZEKANIN GELİŞİM EVRELERİ

Yapay zeka ile ilgili geçmişteki tüm doğrusal ve dolaylı gelişmelerden en belirgin olanlarını sizler için özetledik.

1308 Katalan sair ve teolog Ramon Llull Ars Generalis Ultima (The Ultimate General Art) adlı kitabı yayınlamıştır, Burada kavramların kombinasyonlarından oluşan yeni bir bilgi türünden ilk kez bahsedilmiştir.Yapay zekanın ilk olarak kavramlaştırılması Ramon Llull tarafından yapmıştır.

1927 Bilim Kurgu Filmi Metropolis yaynlandı. Robotların insanlarla etkileşimini anlatan film zamanın önemli filmlerinden sayılmaktadır. Star Wars’daki C-3PO’nun Art Deco görünümüne ilham veren ilk robot filmde gösteriliyordu.

1950 Alan Turing, daha sonradan bilinen adıyla “Turing Testi” o zamanlar “taklit oyunu” olarak tanıtıldı ve bu terim “Computing Machinery and Intelligence” ın içinde yayınladı.

1961 İlk endüstriyel robot olan Unimate, New Jersey’deki General Motors fabrikasında bir montaj hattı üzerinde çalışmaya başladı.

1988 Rollo Carpenter, “doğal insan sohbetlerini ilginç, eğlenceli ve mizahi bir şekilde taklit etmek” için sohbet botu Jabberwacky’yi geliştirdi. İnsan etkileşimi yoluyla yapay zeka yaratmaya yönelik erken girişimlerden birisidir.

1997 Deep Blue, bir dünya satranç şampiyonu yenen ilk bilgisayar satranç oyun programı oldu

2000 Yapay olarak akıllı bir insan robotu olarak tasarlanan Honda’nın ASIMO robotu, bir insan gibi hızlı bir şekilde yürüyebilme, bir restoran ortamında tepsileri müşterilere sunabilme özelliklerine sahipti.

2009 Google sürücüsüz araç geliştirmeye başladı. 2014 yılında, Nevada’da ABD eyaletinde kendi kendine sürüş testi yapan ilk araba oldu.

2012 Apple Siri’yi tanıttı ve cihazlarında kullanmaya başladı. Siri, iOS 5'ten itibaren iOS işletim sisteminin bir parçasıydı. Ekim 2012 ve sonrasında üretilen bütün Apple cihazlarında Siri yer almaktadır. Siri kelimeleri anlama ve cevap verme konusunda çok başarılı olsa da ses tonundan duygu ve düşünceleri anlama konusunda üzerinde çalışmalar hala devam etmektedir.

2016 Ars Technica senaryosu tamamen yapay zeka tarafından yazılan ilk kısa filmi yayınladılar. Bu alanda resim yapıp, müzik besteleyerek her gün yeni bir ilerleme kaydeden makineler bu kez sinemaya el attılar. Açılışı Sunspring adından bir kısa filmle yapılan deneme, senaryosu yapay zeka tarafından yazılmış bilinen ilk kısa film olma özelliğinde.

2018 Blockchain tabanlı bir yapay zeka SingulartyNET, anti merkezcil bir yapay zeka platformu. Goertzel ve ekibi, görüntü tanımlamadan doğal dil işlemeye kadar bir çok yapay zeka algoritmasını etkin bir şekilde çalıştırabilen blok zincir tabanlı bir alt yapı oluşturmayı planlıyor. Sistem ayrıca hangi algoritmaların daha çok kullanıldığını takip etmek ve geliştiricilerin buna göre hareket etmesini sağlamak içinde kullanılabilecek.

Ahmet Mecbur Efendi Bilim ve Sanat Merkezi

YAPAY ZEKA İLE İNSAN ZEKASI KARŞILAŞTIRMASI

• Yapay zekâ, insan aklının bir ürünü ve tasarımıdır, bu tasarımlar ortamları analiz etme ve başarıyı en üst düzeye çıkaran eylemler üretme yeteneğine sahiptir.
• İnsan zekâsı, geçmiş deneyimlerden öğrenme, yeni durumlara uyum sağlama, soyut fikirleri ele alma ve edindiği bilgileri kullanarak kendi çevresini değiştirme yeteneğini elinde tutan bir işlem örgüsü olarak tanımlanır.
• Kimileri için zekâ insanın çevresine uyum sağlayabilme yeteneği, kimileri içinde hayatını sürdürmesi adına gösterdiği yaşam becerisidir. Tüm yapay zekâ çalışmaları insanların bir grup özelliğinin taklidi üzerine kuruludur.

Yapay Zeka İşlem Durumu

Yapay zekâ halen insan zekâsı karşısında çok kısıtlı bir gelişime sahipken göreceli işlem gücüyle birçok avantaj sunmaktadır:

Uygulama Hızı

Operasyonel Yetenek

Bir doktor 10 dakika içinde tanı koyabilirken, yapay zekâ sistemi daha az sürede bir milyon işlem yapabilir ve onlarca sıralı karar sunabilir

Doygunluk nedeniyle işlerinde durma veya duraklama olmadan sonuç üretebilir

Doğruluk

Daha Az Önyargılı

Çıktının hassasiyeti dış müdahaleler olmadıkça çok yüksektir.

Karar verme süreciyle ilgili önyargılı görüşler içermez.

Yapay Zeka İle Doğal Zeka Farklılıkları

Yapay zekâ daha fazla kalıcıdır. Doğal zekâ zaman içinde çalışanlar yer değiştirdikçe değişebilir veya doğal zekâya sahip olan insanlar sahip oldukları bilgileri unutabilirler. Yapay zekâ, buna karşılık kalıcıdır ve bilgisayar sistemleri ve programları değişmediği sürece kaybolması, unutulması söz konusu değildir.

Yapay zekâ kolaylıkla kopyalanabilir ve geniş kitlelere yayımlanabilir. Doğal zekâ söz konusu olduğunda bir uzmanlığın bir kişiden diğerine aktarılması uzun süreli bir çıraklık dönemini gerektirir .Bu sağlansa bile uzmanlık tam anlamıyla diğer kişiye transfer edilemez. Ama bilgi bir bilgisayar sisteminin içine sokulursa, bu kolayca bir bilgisayardan diğerine kopya edilebilir ve kullanım alanı genişletilebilir.

Yapay zekâ doğal zekâdan daha ucuza elde edilebilir. Birçok alanda bilgisayarın satın alınması ve kullanılması,insanın eğitilip kullanılmasından çoğu alanda, çok daha ucuza sağlanabilir.

Yapay zekâ bir bilgisayar teknolojisi olarak bütünüyle tutarlıdır, onda tutarsızlık yoktur. Buna karşılık doğa zekâ kararsız, değişken ve düzensizdir. Bu doğal zekânın sahibi olan insanın tabiatından kaynaklanır

Yapay zekâ belgelenebilir. Bilgisayar tarafından verilen kararlar kolaylıkla sistemin faaliyetleri takip edilerek belgelenebilir. Doğal zekânın tekrar üretimi zordur .Örneğin bir insan ulaştığı bir karara belli bir süre geçtikten sonra tekrar ulaşamaz; bu karara nasıl ulaştığını, hangi varsayımlardan yola çıktığını hatırlamayabilir.

Doğal zekâ yaratıcı ve doğurgandır, Yapay Zekâ' da ise yaratıcılık ve doğurganlık yoktur. Bilgiyi kazanma yeteneği insanın doğal zekânın doğal bir haliyken, Yapay Zekâ' da bilgi, sistemin içine özenle yerleştirilmelidir.Doğal zekâ,insanlara duyuları yoluyla öğrendiği deneyimleri kullanma ve bunlardan faydalanma yeteneği sağlar.Buna karşılık yapay zekâ sistemlerinin çoğu sembolik girdilerle çalışırlar.

Doğal zekâ avantajlarının en önemlisi, insan muhakeme gücünün, problemleri çözmek için geniş tecrübeleri, karşılaşılan konuya göre hemen kullanma yeteneğidir. Yapay zekâ sistemleri ise kendilerine sağlanan nispeten dar çözüm yöntemlerini kullanmaya mahkumdurlar.

Bilgisayarlar konu, olay ve süreçler hakkında bilgiler toplayabilir ve bilgileri insanlardan çok daha etkili ve verimli bir şekilde işleyebilirler. Fakat insanlar da bilgisayarlara program olarak verilemeyecek birçok şeyi yapabilirler İnsanlar bazı nesneler arasındaki ilişkileri görebilirler, kaliteyi anlayabilir ve değişik nesnelerin nasıl birbirleriyle ilişkili olduklarını ortaya koyacak şekilleri tanımlayabilirler.

yapay zeka

Doğal Zeka

• Nöral ağlar bilgisayarda çalışan yazılımlardır. Bunları bilgisayardan silip yeniden yükleyebilirsiniz. Bu nöronlar yazılımların içindeki kodlardır

• Nöral ağlar ise genellikle 300 sanal nörondan oluşuyor.

• Nöral ağlarda her katman, hiyerarşideki (sıradüzen) bir üst ve alt katmana bağladır; yani nöral ağlar sırayla işlem yapar ve bağıntıları çok kanaldan çağrışımlı olarak toplasa da (sanal nöron bağlantılarının ağırlık değerleri) özünde sırayla öğrenir.

• Nöral ağlar ise gerçekten sırayla öğrenirler ve konudan konuya sıçramazlar. Bu yüzden de insan beyni çağrışımlı yaratıcılıkla çok karmaşık bir konuyu bir anda ilham gelerek öğrenebilir.Nöral ağların bir şeyi öğrenmesi için çok büyük miktarda veri gerekir. İnsanların ise sezgileri vardır; yani zeki insanlar yetersiz verilerden doğru sonuçlara ulaşırlar.

• İnsan beyninde yazılım direkt donanıma kodlanmıştır ve yazılımla donanım ayrılmaz bir bütündür.

• İnsan beyni diğer hücrelerle birlikte 100 milyar nörondan oluşuyor. İnsanı insan yapan bilinç, duygular, etik değerler gibi üst işlevleri üreten beyin kabuğunda 20-30 milyar nöron yer alır.

• İnsan bilincini oluşturan ayrı bir bölge, doku veya fizyolojik mekanizma da yoktur.

• Öte yandan, 10 milyar nöron içinde, en azından 300 milyon desen tanıma birimiyle çok çekirdekli işlemcilerin gücünden yararlanarak paralel işlem yapan bir organdır. Ancak, paralel işlemleri de belirli bir düzen ve sırayla yapmaz.

Karşı

CİZRE İSMAİL EBUL-İZ BİLİM VE SANAT MERKEZİ

TÜRKİYE'DE YAPAY ZEKA

Yapılan çalışmalar

• Türkiyede Yapay Zeka Uygulamaları geliştirmeleri giderek hızlanıyor. Türkiye’de yapay zeka uygulamaları gün geçtikçe ilerleme göstermektedir. Özellikle son birkaç yıldır bu alanda başarılı gençler yetiştirmek için açılan bölümler Türkiye’de yapay zeka örnekleri açısından yüzümüzü gülümseten sonuçları bizlere sunmaktadır. Gelin, hep birlikte Türkiye’de yapay zeka yatırımları ve yaşanan gelişmeleri inceleyelim. Böylece ülkemizin alandaki durumunu değerlendirebiliriz. bahsedeceğiz.

çalışmalar

Türkiye’de yapay zeka mühendisliği bölümü henüz 2 vakıf, 1 devlet üniversitesiyle gelecek nesillere gençleri hazırlasa bile teknoloji şirketlerinin büyük atılımlar yaptığı aşikar. Yapılan çalışmalar şuan için pilot yani denemeler şeklinde ilerlemektedir.

İnsan odaklı olmak

Yayınlanan Microsoft raporuna göre Türkiye’de hizmet veren şirketlerin %35’i yapay zeka uygulamaları açısından çeşitli çalışmalar yürütmektedir. Özellikle bu çalışmalarda ülkemizde hedef belirlenen detay insan merkezciliktir. Yani yapılan her çalışma pilot olsa dahi insanı temel alan ve onun hayatını kolaylaştırıcı niteliğe sahiptir.

kİmler Ne yapıyor?

Türkiye yapay zeka yatırımları açısından gelişme göstermeye devam etmektedir. Bu alanda ülkemizde çalışan şirketler ve geliştirilen uygulamalar değerlendirildiğinde 5 farklı seçenekle karşılaşıyoruz. Türkiyede Yapay Zeka Uygulamaları yatırım açısından potansiyel olarak güçlü bir yapıdadır.

Udentify Yapay Zeka Girişimi

Şirketinize gelen müşterilerin gösterdikleri davranışları önce inceleyip sonrasında başarılı analizler ile size sınan yapay zeka girişimi Udentify olarak karşımıza çıkıyor. Türk girişimler arasındaki Udentify, Can Dörtkardeşler’in başarılı çalışmalarıyla kendisini geliştirmeye devam ediyor. Tüm insan profilini anlayan ve bunu cihazlara aktararak onlara öğreten muhteşem bir girişim örneğidir

+ info

Monument Yapay Zeka Uygulaması

Türkiye’de yapay zeka geliştirme uygulamaları arasına Monument’i de ekleyebiliriz. Şirket deep learning teknolojisini merkeze alarak çalışmalarını sürdürüyor. Fotoğrafları belirli özelliklerine göre gruplama, yüz tanıma gibi birçok özelliği sunuyor. Ercan Erciyes ismindeki Türk yapay zeka geliştiricisi yeteneğini tüm dünyaya göstermiş durumda.

+ info

Dahi.ai / Yapaytech Yapay Zeka Uygulaması

Türkiye’de yapay zeka ile uğraşan şirketler arasında Dahi.ai var. Daha çok sohbet paltformları üzerine odaklanarak çalışmalarını yürüten şirket Yapaytech uygulamasını geliştirmiş. Eğer herhangi bir teknik bilgiye sahip değilseniz bile bu uygulamayla kendi platformunuzu kolayca oluşturabiliyorsunuz. Barış Ak yöneticiliğindeki Türk proje adından sıkça söz ettiriyor.

+ info

Veslabs Yapay Zeka Uygulaması

Veslabs şirketinin öncülüğünde geliştirilen Jetlink uygulaması yine sohbet alanında hizmet vermektedir. Bir sohbet botu sayesinde şirketler müşterilerinin taleplerine anında dönüş sağlayabiliyorlar. Böylece şirketlerin aldığı geri dönüşler genelde olumlu yönde oluyor.

+ info

Paym.es Yapay Zeka Uygulaması

Türkiyede Yapay Zeka Uygulamaları içerisine Paym.es de dahil edilebilir. Son zamanların en dikkat çeken alışveriş yöntemi e-ticaret. İşte geliştirilen bu uygulama da tüketicilere güvenilir bir alışveriş yapma seçeneği sunuyor. Böylece artık tüketiciler sıkıntıdan patlamak zorunda kaldıkları ve gereksiz gördükleri formları alışveriş yapmadan önce doldurmak zorunda kalmıyor.r.

+ info

Türkiye'de yapay zekâ girişimlerinin artması için neler yapabiliriz?

Author's name

Yapay zekâ çarpan etkisi çok yüksek bir dikey ve bu açıdan bakıldığında bugün atılmayan her adımın geç atılan bir adım olacağını söyleyebiliriz

Bu alandaki yetenek varlığı da diğer alanlardan daha büyük bir önem taşıyor. Bunun için başta üniversiteler olmak üzere her alanda geniş vizyonla geleceğe bakan bir ekosisteme ihtiyacımız var.

Bu noktada oturup YÖK'ün harekete geçmesini beklemek yerine her şirketin üniversitelerin ilgili birimleriyle iletişime geçerek beklentilerini ve yapabileceklerini paylaşması sanırım daha gerçekçi bir adım olacaktır.

Yapay zekâ alanındaki girişimlerin bir grup kurarak bilgilerini ve vizyonlarını paylaşması gerekir.

Türkiye'de de özellikle kritik sektörlerdeki girişimlerin belli grup-gruplar etrafında en azından ortak bir vizyon için birbirini desteklemesi gerekiyor.

Üniversitedeki bölümler Yapay zekaodaklı olarak güncellenmeli ve daha çok Yapay zekanın alt dallarına yönelik bölümler açılmalıdır.

Şirketlerin Yapay Zeka Uygulamalarına Örnekler

Cizre İmam Hatip Ortaokulu

Dünyanın tüm teknoloji devleri, yapay zeka (AI) alanında dünyanın liderleri olma yarışında. Yapay zeka öncüleri bu şirketler, üst düzey ürün ve hizmetler sağlamak için yapay zekayı benimsiyor. İşte bu şirketlerin yapay zekayı pratikte nasıl kullandıklarına dair en iyi örnekleri sizler için derledik.

Alphabet – Google Alphabet, Google’ın ana şirketidir. Şirketin sürücüsüz teknoloji bölümü Waymo, Google’da bir proje olarak başladı. Bugün Waymo, sadece insanları hareket ettirmek için değil, aynı zamanda çarpışma sayısını azaltmak için kendi kendine sürüş teknolojisini dünyaya getirmek istiyor. Otonom araçları şu anda Kaliforniya çevresinde sürücüsüz taksilerle yolcuları taşıyor. Şu anda şirket ücret talep edemiyor ve pilot programı sırasında bir insan sürücü hala direksiyon başında oturuyor.

Alibaba Çinli şirket Alibaba, Amazon ve eBay’den daha fazlasını satan dünyanın en büyük e-ticaret platformudur. Yapay zeka (AI), Alibaba’nın günlük operasyonlarının ayrılmaz bir parçasıdır ve müşterilerin ne satın almak isteyebileceğini tahmin etmek için kullanılır. Doğal dil işleme ile şirket, site için otomatik olarak ürün açıklamaları oluşturur. Alibaba’nın yapay zekayı kullanmasının bir başka yolu da akıllı şehirler yaratmak için City Brain projesidir. Proje, şehirdeki her aracı izleyerek trafik sıkışıklığını azaltmaya yardımcı olmak için AI algoritmalarını kullanıyor.

Facebook Facebook’un yapay zeka ve derin öğrenmeyi kullanmasının başlıca yollarından biri, yapılandırılmamış verilerine yapı eklemek. Kullanıcılarının her saniye yayınladığı binlerce gönderinin (birden çok dilde) içeriğini ve duygusal duyarlılığını otomatik olarak anlamak ve yorumlamak için bir metin anlama motoru olan DeepText’i kullanıyorlar. DeepFace ile sosyal medya devi, platformlarında paylaşılan bir fotoğrafta sizi otomatik olarak tanımlayabilir. Aslında bu teknoloji yüz tanımada insanlardan daha iyidir. Şirket ayrıca, sitesinde uygunsuz resim ve videoları otomatik olarak yakalamak ve kaldırmak için yapay zeka kullanıyor.

Apple Dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden biri olan Apple, iPhone’lar ve Apple Watch gibi tüketici elektroniğinin yanı sıra bilgisayar yazılımı ve çevrimiçi hizmetler satmaktadır. Apple, FaceID özelliğini etkinleştirdiği iPhone gibi ürünlerde veya akıllı yardımcısı Siri’yi etkinleştirdiği AirPods, Apple Watch veya HomePod akıllı hoparlörler gibi ürünlerde yapay zeka ve makine öğrenimini kullanır.

IBM IBM, yıllardır yapay zekanın ön saflarında yer alıyor. IBM’in Deep Blue bilgisayarı bir insan dünya satranç şampiyonunu ilk fetheden bu yana 20 yıldan fazla zaman geçti. Şirket, bu başarıyı, Jeopardy oyun şovunu kazanan Watson bilgisayarı da dahil olmak üzere diğer insan ve makine yarışmalarıyla sürdürdü. IBM için en son yapay zeka başarısı Project Debater’dır. Bu AI, iki profesyonel tartışmacıya karşı yarışan ve insan benzeri argümanlar formüle eden bilişsel bir bilgi işlem motorudur.

hazırlayanlar

Emine IRMAK ERSİN

Emregül ERŞAN PÖTÖY

Emrah Türkseven

Gülünay gülgeç

M.Eren MB Samet MBCansu MB Duru MBTuana MB İpek MBToprak MB Yaman MB

Kamil KozanbilsemYağız KozanbilsemElif KozanbilsemFırtına Kozanbilsem

Ela GY Elif RG Miraç YK Gökçe Nö İbrahim UT Safiye Eş Serra EK Elvin DI

Gökdeniz.yapayzekaHalil.yapayzekaAliyusuf.yapayzeka

Sinan Kardaş

Seher KIZILTEPE

MerVE ÇELİK

Mustafa YALIM

Murat ışıkoğlu

burak.kütahyabilsemmehmetsabri.kütahyabilsemyakuphan.kütahyabilsemyasir.kütahyabilsemözge.kütahyabilsem

Fuat Nb İpeksu Nb Rabia Nb İnci Nb Berra Nb Gizem Nb Mehlika Nb

yiğit. Kozanbilsem Eren. Kozanbilsem Deniz.kozambilsemİpek2050dMeyra Kozanbilsem

aysenur ciho feyza ciho meryem ciho meryem

Abdulkerim S2 Beliz B1Asmin Nurjin D3 Songül B8Mahmut Emre A4 Merve E5Rukiye D6

TEŞEKKÜRLER!

Öğrencilerim İçin Yapay Zeka