blog posts

Yapay zekayı öğrenmenin önkoşulları

Yapay zekayı öğrenmenin önkoşulları

Günümüzde ” Yapay Zeka” (AI) alanındaki araştırmaların genişlemesi ve bu alanın insan yaşamının çeşitli alanlarında uygulanma düzeyinin artmasıyla birlikte, pek çok meraklı bu alana ilgi duymuş ve pek çok kişi bu alana adım atmayı planlamaktadır. bu büyüleyici alan. Bu uzmanlık alanının önkoşullarını ve gerekli becerileri bilmek, bu alanla ilgilenenlerin hedeflerine ulaşmak için doğru yönde adım atmalarına yardımcı olacaktır. Bu yazımızda yapay zekanın özelleşme eğilimini ve öneminin nedenlerini kısaca tanıttıktan sonra, bu alana ilgi duyan okuyucuların daha bilgili yapay zeka uzmanları grubuna girebilmesi için yapay zekayı öğrenmenin ön koşullarını tartışacağız.

Yapay zekayı öğrenmenin önkoşulları

Yapay zeka alanına bir bakış

bu öğrenmenin önkoşullarına değinmeden önce, bilgisayar biliminin bu alanıyla ilgilenen kişilerin bu konu hakkında genel bir anlayışa sahip olabilmesi için bu alanı kısaca açıklamak daha doğru olacaktır.

Yapay zeka alanı, bilgisayar alanındaki trendlerden biri olarak değerlendirilmekte olup, yapay zekanın uzmanlaşmış yöntem ve kavramları kullanılarak, akıllı bir insan gibi belirli görevleri yerine getiren akıllı araçlar ve sistemler tasarlamak mümkündür.

Yapay zekanın dalları

Yani yapay zeka uzmanlarının bilgisayar programlamayı kullanarak ve ” büyük veri “ye (big data) sahip olarak çeşitli sorunları çözebilecek akıllı araç ve sistemler oluşturdukları söylenebilir. Yapay zekanın çalışma alanı aşağıda belirtilen birkaç genel bölüme ayrılabilir:

  • ” Makine Öğrenmesi “
  • ” Derin Öğrenme”
  • ” Doğal Dil İşleme ” (Doğal Dil İşleme | NLP)
  • ” Bilgisayarlı Görme”
  • Robotik _ _
  • ” Uzman Sistem “
  • ” Bulanık Mantık “
  • ” Veri Bilimi “

Yapay zekanın tüm dallarında makine öğrenmesi algoritmaları ve derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır . Bu modeller, büyük miktarda verideki kalıpları istatistiksel olarak tanımlamayı amaçlamaktadır . Başka bir deyişle yapay zeka yöntemleri, veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri tespit eder ve bunları problemin cevap değerini tahmin etmek için kullanır.

Yapay zekayı öğrenmek neden önemlidir?

bu öğrenmekle ilgilenen ve yapay zekayı öğrenmenin ön koşullarını araştıran kişilerin öncelikle yapay zekayı öğrenmenin neden bu kadar önemli olduğunu öğrenmeleri daha doğru olacaktır.

Yapay zeka, kendine özgü yöntemleri kullanarak pek çok sorunu insanlardan daha iyi, hatta insanlardan daha iyi çözebilen ilgi çekici bir alan. Günümüzde yapay zekanın insan yaşamının çeşitli alanlarındaki uygulamalarını görüyoruz .

Hastaneler ve tıp merkezleri, iş sektörü, tarım ve hayvancılık, kentsel gelişim, ulaştırma sektörü, pazarlama ve satış, havacılık sektörü, sinema sektörü ve daha birçok alanda akıllı araçların faydaları bulunmaktadır ve yapay zekanın bir nevi akıllı araçlar olduğu söylenebilir. İnsan yaşamının ayrılmaz bir parçası haline geldi.

Yapay zeka uygulamaları

Halkın geneli bile kişisel evlerinde akıllı cihazlar kullanıyor ve akıllı telefonlar, yapay zekanın en yaygın kullanılan başarılarından biri olarak değerlendirilebilir. Yapay zeka alanında yapılan araştırmaların miktarı son yıllarda oldukça arttı ve önümüzdeki yıl bu çalışma miktarının %20’nin üzerine çıkması bekleniyor.

Bu sayede akıllı araçların çeşitli kurum ve merkezlerde büyüyüp yaygınlaşmasıyla birlikte birçok iş pozisyonunun oluşacağı ve bu alanda eğitim almış kişilerin iyi gelirlerle meşgul olabileceği söylenebilir.

Yapay zeka uzmanı kimdir?

Yapay zeka uzmanlarının görev ve sorumlulukları, çalışma alanlarına ve çalıştıkları merkezlere göre oldukça çeşitlilik göstermektedir. Ancak genel olarak yapay zeka alanında faaliyet gösteren kişilerin, insanların çeşitli konularda iş yapmalarına ve karar vermelerine yardımcı olabilecek akıllı araç ve sistemler tasarladıkları söylenebilir. Aşağıda bir yapay zeka uzmanının temel görevlerine değinilmiştir:

  • Mantık, istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerini kullanarak çekişmeli sorunları çözme
  • Projelerin geliştirilmesini yönetmek ve akıllı sistem ve araçların performansını kontrol etmek
  • Akıllı sistem ve araçların hatalarını kontrol etmek ve analiz etmek
  • Akıllı sistemlerin ve araçların performansını artırma
Yapay zeka uzmanı

Yapay zekayla ilgilenenlerin bu alana girmeden önce önkoşullarının farkında olması ve özel bilgi ve gerekli becerileri edinmesi gerekmektedir. Aşağıda yapay zekayı öğrenmenin ön koşullarını tartışıyoruz.

Yapay zekayı öğrenmenin önkoşulları nelerdir?

Yapay zekaya ilgi duyan kişilerin bu alana girebilmeleri için yapay zekayı öğrenmenin önkoşullarını bilmeleri ve yapay zekanın özel kavramlarını sorunsuz bir şekilde öğrenebilmeleri gerekmektedir. Yapay zekayı öğrenmenin ana önkoşulları aşağıda listelenmiştir:

  • Bilgisayar biliminin temel kavramları
  • Yapay zekanın gerektirdiği istatistikler ve olasılıklar
  • Yapay zekayı öğrenmek için gerekli matematik konuları
  • bilgisayar Programlama
  • veri yapısı
  • Algoritma tasarımı
  • Problem çözme yetenekleri

Aşağıda yapay zekayı öğrenmenin önkoşullarının her birini açıklayacağız.

Bilgisayar biliminin temel kavramları

Yapay zeka, bilgisayar biliminin bir alt disiplini olarak kabul edildiğinden, ilgilenen kişilerin bilgisayar biliminin temel kavramları hakkında uzmanlaşmış bilgi edinmesi gerekmektedir. Aşağıda yapay zekayı öğrenmek için bilgisayar biliminde gerekli kavramlardan bahsediyoruz:

  • Boole cebiri gibi algoritmaların tasarımı ve hesaplamalı teorilerle ilgili konular
  • Fiziksel bileşenleri, dijital mantığı , bilgisayar mimarisi ve ağ mimarisi gibi bilgisayar donanım sistemleri
  • Yazılım sistemleri ve programlama dili , derleyici , bilgisayar grafikleri ve işletim sistemi gibi bileşenleri

Yapay zekada istatistik ve olasılık

İstatistik ve olasılık yapay zekanın ana konularıdır. Olasılıksal yöntemlerin yardımıyla akıllı sistem belirsizlik koşullarında bir sonuca varabilir.

Ayrıca akıllı araçlar ve sistemler, istatistiksel kavramları kullanarak veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri belirleyebilir. Yapay zekayı öğrenmenin ön koşullarından biri olan istatistik ve olasılık ile ilgili önemli kavramlar aşağıda sıralanmıştır:
  • Verilerin grafiksel ve sayısal açıklamaları
  • Olasılık dağılımları
  • Olasılık dağılım fonksiyonları
  • İstatistiksel parametreler
  • Hipotez test yöntemleri

Yapay zekayı öğrenmek için önkoşul matematik

Yapay zekayı öğrenmenin önkoşulları listesinde istatistik ve olasılıkların yanı sıra matematik de önemli maddeler arasında sayılıyor ve yapay zeka alanına ilgi duyanların bu alandaki temel matematiksel kavramları öğrenmesi gerekiyor. Aşağıda yapay zeka alanında yaygın olarak kullanılan en önemli matematik konularına değinilmiştir:

  • Makine öğrenmesi yöntemlerini anlamak için en önemli konulardan biri olarak doğrusal cebir
  • Fonksiyonlar , hatalar ve tahmin yöntemleri gibi diferansiyel denklemler ve hesaplamalar
  • Doğrusal olmayan modeller
  • Yüksek dereceli doğrusal regresyon ve regresyon
  • Veri sınıflandırması için lojistik regresyon
  • Matematiksel formülleri programlama kodu parçalarına dönüştürmek için veri analizi
  • Ayrık Matematik

Yapay zekada çalışmak için programlamayı öğrenmek

Programlama becerisi yapay zekayı öğrenmenin en önemli ön koşullarından biridir. Akıllı araçlar ve sistemler tasarlamayı planlayan kişilerin yapay zeka programlama dillerine hakim olmaları gerekir. Aşağıda bu alanda en yaygın programlama dillerinden bahsedilmiştir:

  • Python programlama dili : Python programlama dilinin öğrenilmesi kolaydır ve internette birçok öğrenme kaynağı vardır ve insanlar bunlara ücretsiz olarak erişebilir. Bu dil, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını uygulamaya yönelik kapsamlı kitaplıklara ve araçlara sahiptir.
  • Java programlama dili : Bu dil kullanıcı dostu bir dil olarak bilinir ve farklı sistemlerde kullanılabilir.
  • R programlama dili : Veri bilimi alanında veri bilimci olarak çalışan çalışmayıve, .
  • Prolog dili : Yapay zeka alanındaki en eski programlama dillerinden biri olarak bilinen bu dil, 1966 yılında “Eliza” isimli ilk chatbot’u bu dil tarafından tasarlandı. Bugün bile akıllı sistemlerin tasarlanmasında bu dil kullanılmaktadır.
  • Lisp dili : Prolog gibi bu dil de yapay zeka alanındaki en eski programlama dillerinden biri olarak kabul ediliyor ve günümüzde birçok yapay zeka uzmanı projelerini geliştirmek için bu dili kullanıyor.
  • SQL dili : Yapay zeka uzmanları, veritabanlarını ve veritabanlarını yönetmek ve makine öğrenimi ile derin öğrenme modellerinin gerektirdiği verilere erişmek için SQL dilini kullanır.

Programlama dilleri, bazıları aşağıda belirtilen çeşitli şeyleri yapmanıza olanak tanır:

  • Fonksiyonların tanımlanması ve çağrılması
  • Veri toplama
  • Programlamada döngüleri kullanarak çeşitli işlemleri tekrarlamak
  • Koşulların programlamada uygulanması
Yapay zeka programlama

Veri yapısı neden yapay zekayı öğrenmenin ön koşullarından biridir?

Yapay zeka modelleri farklı görevleri öğrenebilmek için eğitim verilerine ihtiyaç duyar. Modelin gerekli yapısına göre bu veriler modele girdi olarak sağlanmalıdır. Veri yapıları, verileri düzenlemek ve sürdürmek için çeşitli yöntemler içerir ve programcının verileri verimli bir şekilde kullanmasına yardımcı olur.

Yapay zekayı öğrenme yolunda bir adım atmayı düşünüyorsanız, yapay zekayı öğrenmenin ön koşullarından biri olan veri yapısı türlerini tanımalı ve bunları nasıl kullanacağınızı öğrenmelisiniz. Aşağıda programlama dillerinde en önemli ve yaygın olarak kullanılan veri yapılarından bazılarına değinilmiştir:

  • ” Dizi ” (Dizi)
  • ” Bağlantılı Liste “
  • ” Yığın “
  • Sıra
  • ” Ağaç “
  • Yığın
  • Haş _ _
  • ” Grafik “
  • ” Matris “

algoritma tasarımı

Algoritma tasarımı, yapay zekayı öğrenmenin ön koşullarından biri olarak kabul ediliyor ve programlamada özel bir önem taşıyor. Algoritma tasarımında adım adım hesaplama yöntemleri ve problem çözme yöntemleri tartışılmaktadır.

Makine öğrenimi yöntemlerini kullanmak için programcının, makinenin belirli görevleri öğrenebileceği algoritmalar tasarlaması gerekir. Yani ” Veri Madenciliği”ni temel alan algoritmalar ve verilerdeki örüntülerin istatistiksel olarak tanımlanması, kullanıcıya farklı çıktılar sağlamaktadır.

Problem çözme becerileri neden yapay zekayı öğrenmenin ön koşullarından biri?

Problem çözme becerisi, yapay zekayı öğrenmenin bir diğer ön koşulu olarak değerlendiriliyor. Yapay zekanın amacı çeşitli problemleri çeşitli yöntem ve algoritmalar kullanarak çözmektir. Yapay zeka sistemleri, çeşitli yapay zeka ortamlarında kararlar alabilen ve bunları takip ederek aksiyon alabilen akıllı bir etmeni içerir. Problem çözme becerisine sahip akıllı bir etmen hedeflerine ulaşabilir.

Ders dışı derslerde problem çözme ve karar verme becerilerini öğretmeye yönelik video
tıklamak

Hedef planlandığında problemin formüle edilmesiyle problem çözme prosedürü uygulanabilir. Problem çözme prosedürü, bir yapay zeka uzmanının aşina olması gereken birkaç adımdan oluşur.

Bu adımlardan aşağıda bahsedilmiştir:
  • Akıllı aracının başlangıç ​​durumunun belirtilmesi
  • Akıllı aracının gerçekleştirebileceği tüm eylemlerin belirlenmesi .
  • Akıllı aracının her eylemini belirten bir modelin uygulanması.
  • Hedefe ulaşmak için testler yapmak ve akıllı aracının performansını kontrol etmek
  • Akıllı aracının hedefe ulaşmak için yaptığı eylemlerin maliyetinin hesaplanması

Bu makaleyi okuduktan sonra yapay zeka yol haritası hakkında bilgi edinmek ve önkoşulları öğrendikten sonra yola devam etmek için aşağıdaki makaleyi okumanız önerilir.

Çözüm

Yapay zeka ve onun ana alt dalları olan makine öğrenmesi ve derin öğrenme, son yıllarda pek çok kişinin ilgisini çekmiş ve pek çok kişi bu alanda çalışmaya karar vermiştir. Yapay zeka günümüzde insan yaşamının ayrılmaz bir parçası olarak kabul edildiğinden, çoğu kuruluşun yapay zeka alanında uzmanlaşmış bilgi ve teknik beceriye sahip iş arayanları davet ettiği söylenebilir.