Yapay Sinir Ağları ve Yapay Zekâ’ya Genel Bir Bakış - A General View of Artificial Neural Networks and Artificial Intelligence (original) (raw)
Related papers
Yapay Sinir Ağları, 2021
In the developing world, institutions and companies are trying to turn into smart businesses with smart applications. it is projected that 60% of the work done by humans will be carried out by systems with artificial intelligence in 2025. By complying with this change, institutions with more efficient and flexible processes will gain while others will gradually come to the point of closure. SAP, IBM, SAS, Microsoft, Google (Alphabet), etc. such companies offer services, libraries, APIs, and tools that can be used in the field of artificial intelligence. Artificial intelligence applications that work integrated with the ERP system through the Leonardo platform of the SAP institution have already started to be used. Knowledge and experience in this field are developing in order to be not only a consumer but also a developer in the field of artificial intelligence. Artificial neural networks are an important branch used in the field of artificial intelligence. Below, general information about artificial neural networks and learning with layered artificial neural networks have been researched from different sources and prepared as a total of 19 pages including bibliography.
Yapay Zekâ ve Yapay Sinir Ağları.docx
Yapay zekâ genel bir tanımı ile bir bilgisayar bilimidir. Bu bilim içerisinde, bilgisayarlar belirli algoritma yapılarının da yardımı ile, sistematik ve dinamik yapılar oluşturarak yeni veri ve yeni işlemler üretebilmektedir. Bu sebeple yapay zekâ, insan zekasının işlevselliğine benzetilmeye çalışılmıştır. Bunun nedeni, bilgisayarların da insan zekâsı gibi, hatırlamayı, düşünmeyi, işlemeyi, değerlendirmeyi ve karar vermeyi yapabiliyor olmasının hedeflenmesidir. Bütün bu bilgiler ışığında, yapay zekanın asıl görev ve amacı, insan beyni gibi düşünebilme ve karar verebilme olaylarının sistematik bir yöntem ile gerçekleştiriliyor olmasıdır.
Yapay Zekâ (Artificial Intelligence)
Siber Ansiklopedi: Siber Ortama Çok Disiplinli Bir Yaklaşım, 2021
Günümüzde bilgisayar bilimleri, mantık ve matematik alanlarında popüler olarak kullanılan kavramlardan biri olan artificial intelligence kelimesinin Türkçe karşılığı yapay zekâ olarak isimlendirilmektedir. Özellikle bilişim teknolojileri ile ilgili kullanımı, akronimi olarak AI harfleri ile gösterilmektedir. Öncelikle kelime grubu yapısı içindeki zekâ kavramını incelediğimizde; zekânın algılama, analiz etme ve tepki verme davranışlarının bir bütünü olduğu ve rasyonel davranışlar sergileme adına istenen bir yeti olarak atfedildiği bilinmektedir (Chowdhary, 2020). Bu sebeple de cansız olan nesnelerden, insan gibi mantıklı, zeki ve tutarlı davranışlar sergilemesi insanlığın hep hayal ettiği temel imgelerden biri olmuştur ve hatta konuyla ilgili eski mısır ve yunan mitolojilerinde nesnelerin insan gibi davranışlar sergilediği yönünde pek çok mit bulunmaktadır.
Sakarya University Journal of Science, 2016
Bu calismada, Yapay sinir aglari, FPGA, VHDL ile ilgili bilgiler verilmis ve yapay sinir aglarinin FPGA’ya uygulanmasinin otomatiklestirilmesi, bu islem icin uzman gereksiniminin azaltilmasi ve uygulama surecinin kisaltilmasi amaciyla, YSA’lar icin otomatik veri yolu tasarimi yapabilen arac [Yapay Sinir Aglarinin VHDL Kodunu Olusturucu - Artificial Neural Network GENerator (ANNGEN)] aciklanmistir. Bu kapsamda oncelikle ANNGEN tarafindan kullanilan ve yapay sinir hucrelerinden olusan ornek bir yapay sinir hucresi kutuphanesi olusturulmustur. Istenildiginde yeni hucreler eklenebilme ozelligine sahip kutuphanede hâlihazirda ANNGEN tarafindan otomatik olarak taninabilen alti degisik sinir hucresi bulunmaktadir. ANNGEN girdi olarak olusturulmak istenen yapay sinir aginin metin tabanli tanimlamasini, sinir hucresi kutuphanesini ve sablon dosyasini kullanarak, FPGA yongalarina uygulanabilecek formatta tasarlanmak istenen YSA icin bir sayisal tasarim yapar ve VHDL [Very High Speed Integrate...
Morgan Stanley Capital International Türkiye Endeksinin Yapay Sinir Ağları ile Öngörüsü
Zaman serisi analizi ile borsa endeksinin gelecek değerlerini öngörme, finans alanında oldukça ilgi gören bir konudur. Borsa endeks öngörüsü için kullanılan farklı zaman serisi yöntemleri bulunmaktadır. Bu yöntemlerden biri, son yıllarda birçok araştırmada kullanıldığı görülen Yapay Sinir Ağları (YSA)’dır. Yapay sinir ağlarının, diğer zaman serisi yöntemleri ile karşılaştırıldığında, bazı ön koşullar gerektirmemesi ve esnek bir modelleme yapısı olması nedeniyle daha üstün olduğu yapılan çalışmalarla ortaya konulmuştur. Bu çalışmada Morgan Stanley Capital International (MSCI) Türkiye endeksinin aylık değerlerine ilişkin öngörülerin yapay sinir ağları ile elde edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın verileri Aralık 1987-Ağustos 2008 dönemini kapsamaktadır. Uygulamada, 12 girdi, 11 gizli ve 1 çıktı nöronundan oluşan ileri beslemeli bir ağ modeli kullanılmıştır. Performans ölçütü, hata kareler ortalamasının karekökü olarak seçilmiş ve değeri 0,1131 olarak hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda YSA ile endeks değerlerine ilişkin, başarılı öngörüler elde edilmiştir.
Yapay Zekâ İle Kablosuz Algılayıcı Ağları Eniyileme
2017
Kablosuz sistemlerdeki ilerlemeler dusuk maliyetli, tasarruflu, cok islevli, minyatur algilama aygitlarinin uretilmesine imkân saglamistir. Bu aygitlardan yuzlercesi, hatta binlercesi yardimiyla kablosuz algilayici aglari olusturulmaktadir. Kablosuz algilayici aglarda algilanan verilerin toplanmasi, analiz edilmesi ve bir baz istasyonuna gonderilmesi gibi asamalar beraberinde bazi sorunlari getirmektedir. Bu sorunlardan bazilari, algilayicilarin kisitlari, verinin dogru toplanmasi, gereksiz ve benzer veri sorunu, verinin guvenligi ile kablosuz algilayici ag topolojisinde meydana gelen sorunlardir. Bunlarin en onemlisi ise algilayicilarin kisitli enerji sorunudur. Geleneksel yontemler boylesi sorunlarla basa cikamadigindan, bu durum goz onunde bulundurularak, kablosuz algilayici aglarin Yapay Zekâ ile daha islevsel hale getirilmesinin gerekliligi uzerinde calisildi. Bu calismada, kablosuz aglarin islevselligi ve hayatta kalma ozelliklerinin iyilestirilmesi icin yapay zekâ yoluyla agd...
Yapay Sinir Ağları ile Trafik Yoğunluğu Tahmini
Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Şehirlerin büyük problemlerden olan trafik yoğunluğu, insan hayatını birçok yönden etkilemektedir. Daha yaşanabilir bir kent hayatı için; mevcut yoğunluğun belirlenerek araç trafiğinin kontrol edilebilmesi ve ileride yaşanabilecek sıkışıklıklar için gerekli önlemlerin alınabilmesi gerekmektedir. Trafik yoğunluğunu arttırabilecek muhtemel parametreler dikkate alınarak gerçekleşecek bir yoğunluk tahminin, kent sakinleri açısından olduğu kadar sürücüler ve bir şehrin mümkün olan en az trafik yoğunluğuna maruz kalmasından sorumlu olan yetkili kurum ve kuruluşlar için önemli bir yeri vardır. Çalışma, İstanbul’ a Tuzla ilçesinden giriş yönünde, E-5 karayolu üzerinde yapılmıştır. Veriler, Yandex Trafik ve Wunderground internet sitelerinden elde edilmiştir. Hafta içi günler, mesai saatleri, havanın genel durumu, sıcaklık, rüzgârın hızı ve nem seviyeleri bağımsız değişken olarak alınmıştır. Gün, saat ve hava koşulu değişkenleri kategoriktir ve bu değişkenler kukla değişken olarak belirlenmiş...