Yapay Zeka
Mühendisliği Cilt 2: İleri Teknik ve Sosyal Konular
Arka kapak
yazısı.
Yapay Zeka
Mühendisliği adlı bu kitap serimizde yapay zeka üzerine hem kuramsal (teorik)
bilgilere hem de verilen örneklerle uygulamalara odaklanılmıştır. Okuyucuların
farklı farklı bilgi seviyelerinde olabileceği gözönüne alınarak kitaplarımızdan
ilki “temel bilgiler”, ikincisi “derin bilgiler” ve üçüncüsü de “uygulama
vaka örnekleri” şeklinde adlandırılmıştır.
Yapay zeka
alanına mühendis bakışı ile hazırlanan bu kitaplarımızın ikincisi “derin
konular” başlığına altında toplanmıştır; yani temel konuların daha ilerisine
gidilmeye çalışılmıştır. Dolayısıyla bu kitabımızda aşağıdaki konulara yer
verilmiştir:
• Yapay Zeka
Teorisi: Yapay zeka
alanında kullanılan tasarım ilkeleri, matematiksel modelleri, altyapı gereksinimleri,
algoritmaları ve yöntemlerini inceleyen bir disiplindir. Bu teoride, uygulamayı
gerçekleştirmek için hangi matematiksel yöntemleri ve modellerinin kullanıldığı
incelenir.
• Yapay Öğrenme
ve Sinir Ağları: Yapay
öğrenme, bir sayısal sistemin geçmişteki deneyimlerinden veya özel öğrenme
verilerinden öğrenerek belirli görevleri yapabilmesini sağlayan bir yapay zeka
dalıdır. Bu deneyimler, büyük verilerden damıtılarak elde edilir; ve veri
kümelerindeki örüntüleri tanıyarak tahminlerde bulunur. Sinir ağları
ise insanın sahip olduğu biyolojik sinir yapısından esinlenerek tasarlanmış bir
matematiksel modeldir; veri analizi ve örüntü tanıma gibi işler için kullanılır.
• Yapay Zeka
Çevre Birimleri: Yapay zeka
sistemlerinin dışarısıyla etkileşim kurmasını sağlar; girdi verilerini almasına
ve ürettiği sonuç çıktılarını dışarıya iletmesine imkan verir; yani sistemlerin
etkileşime girdiği ve bilgi alış-verişi yaptığı kaynakları ifade eder. Yaygın
olarak; sensörler, API’ler, elektronik kontrol sistemleri, ses sistemleri, otomasyon
sistemleri, veritabanları ve İnternet uygulamaları olarak sıralanabilir.
• Kuramsal
Konular: Yapay
zekanın kendi teorisi yoğun olarak matematik konularına dayalıdır; matematiğin
bilgisayar bilimi ile birleşmesiyle sanki merkez nüve oluşturulmaktadır. Dolayısıyla
“Matematik, yapay zeka çalışmalarının kraliçesidir.” denilebilir. Yapay zeka
algoritmalarını anlamak, geliştirmek ve optimize etmek için lineer cebir,
türev-integral denklemleri, olasılık ve istatistik, optimizasyon matematiği, ayrık
matematik ve algoritma analizi konuları oldukça önemlidir.
• Gelecek
Öngörüleri:
Yakın ve uzak gelecekte yapay zekanın nasıl bir gelişim gösterebileceği üzerine
kuramsal öngörüler ve insanlığa fırsat ve olası tehditlerinin neler olabileceği
şimdiden tartışılması oldukça önemlidir. Çünkü yapay zeka sistemi tasarlayıp
geliştirecek olan mühendislerin bunları da başlangıçta gözönüne alması
önemlidir.
Cilt 2. Bölümler ~ Yapay Zeka Mühendisliği: İleri Teknik ve
Sosyal Konular
Önsöz
Bölüm 1.
Yapay Zeka Teorisine Bir Bakış ~ Editör
Bölüm 2. Günümüzdeki Yapay Zeka Uygulamaları ve Teknik Özellikleri
~ Prof. Dr. Osman ALİEFENDİOĞLU
Bölüm 3. Sinir Zeka ve Felsefe ~ Prof.
Dr. Betül ÇOTUKSÖKEN
Bölüm 4. Sinir Ağları ve Yapay Zekaya Yansımaları ~ ???? (Dolu dolu yazacak bölüm yazarına
açıktır.)
Bölüm 5. Büyük Veri ve Bulut Bilişim ~ Doç.
Dr. Süleyman EKEN
Bölüm 6. Oyun Teorisi ve Yapay Zeka Yansıması ~ Prof. Dr. Mehmet KARAKÖSE
Bölüm 7.
İnsan Bilgisayar Etkileşimi ~ Prof. Dr. Ayhan ERDEM ve Dr.
Esra SÖĞÜT
Bölüm 8. Konuşma Tanıma ve Duygu Algılama ~ ???? (Dolu dolu yazabilecek bölüm yazarı
adayına açıktır)
Bölüm 9. Doğal Dil İşleme ve Dilbilmi ~ Dr. Hanife GÖKER ve Prof. Dr. Hakan TEKEDERE
Bölüm 10. Graf Bilimi Yapay Zeka Yansımaları ~ Doç. Dr. Zeydin PALA
Bölüm 11. Kuantum Hesaplama ve Yapay Zeka ~ Doç.
Dr. Büşra ÖZDENİZCİ KÖSE
Bölüm 12. Sosyal Açıdan Yapay Zeka ve Etik ~ Prof. Dr. Cesur BARANSEL ve Ayşe ESER BARANSEL
Kaynakça
Dizin
Cilt 1. Bölümler: Yapay Zeka Mühendisliği: Temel Teknik
Konular
Önsöz
Terim
Karşılıkları
Bölüm 1. Yapay Zeka Kavramları, Kapsam ve Tarihçesi ~ Editör
Bölüm
2. Veri Bilimi ve Veri Mühendisliği ~ Prof. Dr. Gülşen AKMAN
Bölüm 3. Yapay Zekada Matematiksel Temeller ve Ayrık Matematik ~ Doç. Dr. Süleyman EKEN
Bölüm 4. Yapay Zeka Veri Yapıları ve Algoritmaları ~ Prof. Dr. Toros Rifat ÇÖLKESEN
Bölüm 5. Biçimsel Diller ve Özdevinirler ~ Prof. Dr. Mehmet KARAKÖSE
Bölüm 6. Makine Öğrenmesi Konusu ~ Doç.
Dr. Hüseyin ÇAKIR
Bölüm 7. Veri Madenciliği Konusu ~ Prof.
Dr. Seniye Ümit FIRAT
Bölüm 8. Derin Öğrenme ~ Prof. Dr. Sami
EKİCİ
Bölüm
9. Yapay Zeka Uygulamalarında Kullanılan Diller ve Özellikleri ~ Prof. Dr. Turgay Tugay BİLGİN
Bölüm 11. Robotik Özellikler ve Kontrol Mühendisliği Uygulamaları ~ Doç. Dr. Ercan KÖSE
Bölüm 12. Görsel Algı ve Bilgisayarla Göre ~ Doç. Dr. Emre DANDIL
Bölüm 13. Yapay Zeka Optimizasyon
Algoritmaları - Dr. Ahmet Cevahir ÇINAR
Bölüm 14. Yapay Zekada Olasılık Teorisi ve Stokastik Süreçler
- Dr. Ahmet Cevahir ÇINAR
Kaynakça
Dizin
Cilt 3. Yapay Zeka Mühendisliği: Vaka Çalışmaları
Editör:
Prof. Dr. Osman Aliefendioğlu
Bu
kitabımız hazırlanmaktadır; genel olarak Yapay Zeka üzerine yapılmış ve
sonuçlanmış çalışmaları kapsayacaktır. Bir mühendislik çalışması olarak
teknik özellikleri, çalışmanın yöntembilimi, kullanılan algoritmalar,
araç-gereçler, eğitim/öğretim veri kümeleri ve sonuçları ele alınacaktır.
Çalışmalarınız var ise admin@papatyabilim.com.tr
adresine başvurabilirsiniz.
|
