Yapay Zeka Kavramları

Bir bilgisayarın belirli bir görevi gerçekleştirmek için izlediği bir dizi kural veya talimat. Algoritmalar tüm yapay zeka sistemlerinin yapı taşlarıdır.

Farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama, problemler üzerinden mantık yürütme, bilince sahip olma ve hatta duygusal anlayışa sahip olma yeteneğine sahip, şu anda teorik bir yapay zeka biçimi. Bu, belirli bir görev için tasarlanan ve eğitilen dar yapay zekanın tersidir.

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının yardımıyla verileri işleyerek öğrenen bir ML alt kümesidir. Beynimizin çalışma şeklini taklit eden, bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesine ve anlamasına olanak tanıyan özel bir makine öğrenimi türü. Basit bir ifadeyle derin öğrenme, bilgisayarların verilerden öğrenmesine ve böylece kendi başlarına kararlar alabilmelerine yardımcı olan sanal bir beyindir.

Görüntü işleme teknolojisi, görüntülerden ve videolardan bilgi ve öngörü çıkarmak için derin öğrenme tekniklerine denir.

En basit tanımıyla makine öğrenimi, bilgisayarların, makinelerin; verilerden, bilgi setlerinden öğrenmesine, komutları yerine getirmesine otomatik görevleri yapmasını sağlayan bilime makine öğrenimi denir. Makine öğrenimi, programlamaya gerek kalmadan önceki deneyim gruplarından otomatik olarak öğrenen ve bunları geliştiren bir yapay zeka uygulamasıdır.

NLP, bilgisayarların insan dilini ve konuşmasını anlamasını, tanımasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan bir araçtır. Doğal dil işleme (NLP), metin verilerini yorumlamak, anlamak ve anlam toplamak için sinir ağlarını kullanır. İnsan dilini çözme ve anlama konusunda uzmanlaşmış çeşitli bilgi işlem tekniklerinden yararlanır. Bu teknikler, makinelerin insan metnini işlemek ve hatta yeni metin oluşturmak için kelimeleri, dilbilgisi sözdizimini ve kelime kombinasyonlarını işlemesine olanak tanır. Doğal dil işleme; belgeleri özetleme, sohbet robotları ve duygu analizi gerçekleştirme gibi görevlerde kritik öneme sahiptir.

Generative Ai yani Üretken Yapay Zeka (ÜYZ) basit metin istemlerinden görüntü, video, metin ve ses gibi yeni içerik ve yapıtlar oluşturan yapay zeka sistemlerini ifade eder. Verileri analiz etmekle sınırlı eski yapay zekanın aksine üretici yapay zeka; yüksek kaliteli, insan benzeri yaratıcı çıktılar üretmek için derin öğrenmeden ve büyük veri kümelerinden yararlanır. Bu durum heyecan verici kreatif uygulamalara olanak sağlasa da önyargı, zararlı içerik ve fikri mülkiyet konusunda endişeler vardır.

Konuşma, ses tanıma özellikleri, dış ortam sesleri, insan ve hayvan sesleri, tüm sesleri, konuşmaları, insan konuşmasını yorumlamak, kelimeleri tanımlamak ve anlamı algılamak için derin öğrenme modelleri kullanır.

Bilişsel Hesaplama (Cognitive Computing), yapay zekanın alt dalı olan bilişsel hesaplama, insan benzeri düşünme ve öğrenme yeteneklerini taklit etmek amacıyla tasarlanmış yapay zekaya bilişsel hesaplama yapay zeka denir.

Yapay sinir ağları, yapay zeka teknolojilerinin temelini oluşturur. Bu ağlar, insan beyninde gerçekleşen işleme sürecini taklit eder. Bir beyin, bilgiyi işleyen ve analiz eden milyonlarca nöron içerir. Yapay sinir ağları, bilgiyi birlikte işleyen yapay nöronlar kullanır. Her yapay nöron veya düğüm, bilgiyi işlemek ve karmaşık problemleri çözmek için matematiksel hesaplamalar kullanır.