SlideShare a Scribd company logo
1 of 12
YAPAY ZEKÂ (Artificial Intelligence)
Zekâ Nedir?
beynin öğrenme, anlama, soyut düşünme, sebeplendirme, planlama, problem çözme gibi Zihinsel işlevlerine verilen isimdir.
Yapay Zekâ Nedir?
insanın düşünme yöntemlerini Analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye çalışmaktır.
Kronoloji
1943-McCulloch & Pitts: Beynin Boolean devre modeli
1950-Turing’in “Bilgi işleyen makineler ve zeka”
1956-Dartmaouth Görüşmesi: “Yapay zeka” ismi ortaya atıldı. TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL
DESENLERİ-I
1952-1969-IBM satranç oynayabilen ilk programı yazdı. YZ konusundaki ilk uluslararası konferans düzenlendi.
1950ler-İlk YZ programları
1965-Robinson’un mantıklı düşünme için geliştirdiği tam bir algoritma
1966-73-YZ hesapsal karmaşayla karşılaşır. Sinir ağları araştırmaları hemen hemen kaybolur.
1969-79-Bilgiye dayalı sistemlerin ilk gelişme adımları
1980-YZ Endüstri haline gelir
1986-Yapay sinir ağları tekrar popüler olur.
1987-YZ bilim haline gelir.
1997-Deep Blue Kasparov’u yendi.
1998-İnternetin yaygınlaşması ile YZ tabanlı birçok program geniş kitlelere ulaştı.
Uygulanış AlanlarI
Oyunlar
Otomatik Teorem İspatlama(Prolog)
Doğal Dil Anlama ve Çeviri
Görüntülerin Yorumlanması, Şekil Tanıma
Robotik
Bilgi Tabanlı Sistemler(MYCIN, NASA, ASKERİYE)
Makina Öğrenmesi
Makina Buluşları ve Veri Madenciliği
Bilimsel Buluşların Modellendirilmesi
Geleceği
Zeki Simülasyonlar: Eğitim, öğretim, imalat ve eğlence alanlarında kullanılacaktır.
Bilgi Kaynaklarına Ulaşım Sistemleri
Zeki Proje Yönetim Yardımcıları (Hukumet düzeyinde)
Robot Timleri
Zeka
Algılar; Görme, işitme, koklama, tatma, temas ile ilgili dış alem bilgilerini alma, ilgili yerlere dağıtma ve işleme.
Hareket; Çevreye verilecek tepkileri organize ederek ilgili kas gruplarına iletme.
İç organların yönetimi; Vücudumuzdaki çeşitli organ, sistem ve iç salgı bezleri ile ilgili haber alışverişi ve düzenlemelerin
yapılması.
Duygular; Çevre karşısında ayrı bir birey olmamızı sağlamak üzere, “ego”muzu oluşturan ve ayakta tutan fizyolojik
düzenlemeler.
Doğal refleksleri,
Kendi oluşturduğu şartlı refleksler,
Bilinçli faaliyetler.
Zeka
Yapay zekaya ulaşmakta, karşılaştırılan Insan beyni ile aradaki uçurumun daraltılması
Ağırlık olarak belki yüzde doksandan fazlası, nöron sayısı olarak belki yüzde seksenden fazlası “düşünme dışı”
Aradığımız şey salt “zeka”
Çevresel Etkileşim(Görme duyma işitme vs.)
Beynin düşünme ile ilgili faaliyetlerinin de büyük bölümü, “veri tabanı yönetiminden” ibarettir.(Düşünme-Hafıza)
Beklediğimiz; “yapay zekanın” ne görmesi, ne işitmesi, ne hareket etmesi,koklaması, tatması, kızıp küsmesi değil, kendi başına,
yardımsız öğrenebilmesi ve önüne amaçlar koyabilmesi. Bir amaç edinip bu amaç doğrultusunda elinin altındaki imkanlardan
(girdiler,dosyalar veya internet) öğrenerek amaca ulaşmaya çalışan bir sistem, onu hangi sisteme bağlarsanız (görsel, işitsel,
hareketli) o sistemi “zekice” kullanır.
(Hedefimiz çok daha mütevazı: Zeki bir insandan biraz daha zeki olsun yeter. Bilgisayarların hemen hemen sınırsız hafıza ve
hesap yeteneği ile, az bir zeka farkı bile çok büyük işler başaracaktır.)
Beynin Hileleri
Şartlı refleksler
Olaylara Yaklaşım (yüzlerce satırlık kitap tek bir sonuç ifade eder.)
Eleme (Alınan milyonlarca bilgilin yalnızca cok küçük bir kısmını işler)
Muhakeme
Beyin, hayal yeteneğine de sahiptir ve hayal, düşünmenin temel elemanlarından birisidir
hayal kümesi ile mevcut veriler kümesi (Uyumsuzluk - Engel)
“her engel”in sayısı 6-7’yi aşamamaktadır.
Beyindeki kısıtlamarı teknoloji ile telafi etmek(hız-birim sayısı)
Ego, ID, SUperego
İd (Alt bilinç), Benlik (Ego), Üst Benlik (Süperego) - Freud'a Göre Zihnin Oluşumu
Yapay Zeka ve İlişkili Alt Bilim Dalları
Uzman Sistemler – 1970 Stanford
Yapay Sinir Ağları – Beynin Basit Noral modellemesi
Bulanık Mantık – Yüzdelik
Genetik Algoritmalar – Canlı sistem Öğrenmesini modellemek
Yumuşak programlama - Karma
Kaynaklar
Yapay zeka - http://yapay-zeka.org
Yapay Zeka – Http://fb.com/yapayzekaAI.com
Görüntü işleme ve Yapay zeka - http://derindelimavi.blogspot.com/
FANN - http://fanntool.blogspot.com
YapAy zeka’ya nereden başlamalıyım
http://derindelimavi.blogspot.com/2008/08/yapay-zeka-temellerin-durumas-1.html
http://derindelimavi.blogspot.com/2008/08/yapay-zeka-temellerin-durumas-2.html
http://derindelimavi.blogspot.com/2008/08/yapay-zeka-temellerin-durumas-3.html
http://derindelimavi.blogspot.com/2008/08/yapay-zeka-temellerin-durumas-4.html
http://derindelimavi.blogspot.com/2008/09/yapay-zeka-temellerin-durumas-5.html
Roman - http://www.yapay-zeka.org/files/ekitap/bilge-nadir-bencan.pdf
Zeka ve Yapay zeka - http://journal.yasar.edu.tr/wp-content/uploads/2011/07/no1_vol1_07_harun_pirim.pdf
Compıshco - https://www.facebook.com/photo.php?v=412414442835
KaRA - http://www.bolumsonucanavari.com/VideoIncelemeler-Kara__Teknik_Demo_Altyazili-3765.htm
Düşünen Hayvan – Bir Canlılar Psikolojisi Denemesi (Kitap) – Nadir Bencan
Doç. Dr. Şakir Kocabaş - Yapay Zeka Araştırma ve Uygulama Alanları
Sorular
Yapay Zeka Nedir?
Teşekkürler
Co-founder of novitatis solutions, founder of piyo | game studios , microsoft certified trainer,
artificial intelligence researcher and developer.
specialist: software, solution, sharepoint, web application, enterprice application, windows 8
application, azure, artificial ıntelligence, game development
pamukkale university, computer sytems teacher (2010)
twitter: http://twitter.com/erdemtuzen
facebook: http://fb.com/erdemtuzen
linkedin: http://www.linkedin.com/profile/view?id=33465370
mail: erdemtuzen@gmail.com
Yz: http://fb.com/yapayzekaai
yz: http://twitter.com/yapayzekaai

More Related Content

What's hot

AI and Machine Learning - Today’s Implementation Realities
AI and Machine Learning - Today’s Implementation RealitiesAI and Machine Learning - Today’s Implementation Realities
AI and Machine Learning - Today’s Implementation RealitiesCihan Özhan
 
İŞ ETÜDÜ ve İŞ ölçümü
İŞ ETÜDÜ ve İŞ ölçümüİŞ ETÜDÜ ve İŞ ölçümü
İŞ ETÜDÜ ve İŞ ölçümüHussein Al-hussein
 
Her Yönüyle Temel Bulut Bilişim
Her Yönüyle Temel Bulut BilişimHer Yönüyle Temel Bulut Bilişim
Her Yönüyle Temel Bulut BilişimMustafa Özdemir
 
Big data 24 mart 2015
Big data 24 mart 2015Big data 24 mart 2015
Big data 24 mart 2015Bilge Narin
 
人工智能与认知的简史.pptx
人工智能与认知的简史.pptx人工智能与认知的简史.pptx
人工智能与认知的简史.pptxKunhaoZheng1
 
Artificial Intelligence
Artificial IntelligenceArtificial Intelligence
Artificial Intelligencekhanalbeeky2
 
Veri̇ madenci̇li̇ği̇
Veri̇ madenci̇li̇ği̇Veri̇ madenci̇li̇ği̇
Veri̇ madenci̇li̇ği̇Musa BEKTAŞ
 
Artificial Intelligence
Artificial IntelligenceArtificial Intelligence
Artificial IntelligenceSaurabh Kawli
 
(BDT311) Deep Learning: Going Beyond Machine Learning
(BDT311) Deep Learning: Going Beyond Machine Learning(BDT311) Deep Learning: Going Beyond Machine Learning
(BDT311) Deep Learning: Going Beyond Machine LearningAmazon Web Services
 
Generative AI: Past, Present, and Future – A Practitioner's Perspective
Generative AI: Past, Present, and Future – A Practitioner's PerspectiveGenerative AI: Past, Present, and Future – A Practitioner's Perspective
Generative AI: Past, Present, and Future – A Practitioner's PerspectiveHuahai Yang
 
End302 05 tesis_tasarimi
End302 05 tesis_tasarimiEnd302 05 tesis_tasarimi
End302 05 tesis_tasarimiHabip TAYLAN
 
Kamuda İnovasyon | Public Sector Innovation
Kamuda İnovasyon | Public Sector InnovationKamuda İnovasyon | Public Sector Innovation
Kamuda İnovasyon | Public Sector InnovationFeridun Akkaya
 
Introduction to LLMs
Introduction to LLMsIntroduction to LLMs
Introduction to LLMsLoic Merckel
 
3 araştırma problemi tanımlama
3 araştırma problemi tanımlama3 araştırma problemi tanımlama
3 araştırma problemi tanımlamaozgurkaragoz54
 
History of AI, Current Trends, Prospective Trajectories
History of AI, Current Trends, Prospective TrajectoriesHistory of AI, Current Trends, Prospective Trajectories
History of AI, Current Trends, Prospective TrajectoriesGiovanni Sileno
 
ALL ABOUT ARTIFICIAL INTELLIGENCE
ALL  ABOUT ARTIFICIAL INTELLIGENCEALL  ABOUT ARTIFICIAL INTELLIGENCE
ALL ABOUT ARTIFICIAL INTELLIGENCEKiran Mandrawadkar
 

What's hot (20)

Büyük Veri(Big Data)
Büyük Veri(Big Data)Büyük Veri(Big Data)
Büyük Veri(Big Data)
 
AI and Machine Learning - Today’s Implementation Realities
AI and Machine Learning - Today’s Implementation RealitiesAI and Machine Learning - Today’s Implementation Realities
AI and Machine Learning - Today’s Implementation Realities
 
İŞ ETÜDÜ ve İŞ ölçümü
İŞ ETÜDÜ ve İŞ ölçümüİŞ ETÜDÜ ve İŞ ölçümü
İŞ ETÜDÜ ve İŞ ölçümü
 
Her Yönüyle Temel Bulut Bilişim
Her Yönüyle Temel Bulut BilişimHer Yönüyle Temel Bulut Bilişim
Her Yönüyle Temel Bulut Bilişim
 
Yapay Zeka
Yapay ZekaYapay Zeka
Yapay Zeka
 
Big data 24 mart 2015
Big data 24 mart 2015Big data 24 mart 2015
Big data 24 mart 2015
 
人工智能与认知的简史.pptx
人工智能与认知的简史.pptx人工智能与认知的简史.pptx
人工智能与认知的简史.pptx
 
Artificial Intelligence
Artificial IntelligenceArtificial Intelligence
Artificial Intelligence
 
Veri̇ madenci̇li̇ği̇
Veri̇ madenci̇li̇ği̇Veri̇ madenci̇li̇ği̇
Veri̇ madenci̇li̇ği̇
 
Artificial Intelligence
Artificial IntelligenceArtificial Intelligence
Artificial Intelligence
 
(BDT311) Deep Learning: Going Beyond Machine Learning
(BDT311) Deep Learning: Going Beyond Machine Learning(BDT311) Deep Learning: Going Beyond Machine Learning
(BDT311) Deep Learning: Going Beyond Machine Learning
 
Excel sunum
Excel sunumExcel sunum
Excel sunum
 
Generative AI: Past, Present, and Future – A Practitioner's Perspective
Generative AI: Past, Present, and Future – A Practitioner's PerspectiveGenerative AI: Past, Present, and Future – A Practitioner's Perspective
Generative AI: Past, Present, and Future – A Practitioner's Perspective
 
End302 05 tesis_tasarimi
End302 05 tesis_tasarimiEnd302 05 tesis_tasarimi
End302 05 tesis_tasarimi
 
Kamuda İnovasyon | Public Sector Innovation
Kamuda İnovasyon | Public Sector InnovationKamuda İnovasyon | Public Sector Innovation
Kamuda İnovasyon | Public Sector Innovation
 
Introduction to LLMs
Introduction to LLMsIntroduction to LLMs
Introduction to LLMs
 
3 araştırma problemi tanımlama
3 araştırma problemi tanımlama3 araştırma problemi tanımlama
3 araştırma problemi tanımlama
 
Endüstri 4.0
Endüstri 4.0Endüstri 4.0
Endüstri 4.0
 
History of AI, Current Trends, Prospective Trajectories
History of AI, Current Trends, Prospective TrajectoriesHistory of AI, Current Trends, Prospective Trajectories
History of AI, Current Trends, Prospective Trajectories
 
ALL ABOUT ARTIFICIAL INTELLIGENCE
ALL  ABOUT ARTIFICIAL INTELLIGENCEALL  ABOUT ARTIFICIAL INTELLIGENCE
ALL ABOUT ARTIFICIAL INTELLIGENCE
 

Viewers also liked

YAPAY ZEKÂ VE DUYGUSAL ZEKÂ KULLANIM FARKLILIKLARININ İNCELENMESİ: TEKNOLOJİK...
YAPAY ZEKÂ VE DUYGUSAL ZEKÂ KULLANIM FARKLILIKLARININ İNCELENMESİ: TEKNOLOJİK...YAPAY ZEKÂ VE DUYGUSAL ZEKÂ KULLANIM FARKLILIKLARININ İNCELENMESİ: TEKNOLOJİK...
YAPAY ZEKÂ VE DUYGUSAL ZEKÂ KULLANIM FARKLILIKLARININ İNCELENMESİ: TEKNOLOJİK...SELENGCN
 
YÜZ BULMA VE TANIMA SİSTEMLERİ KULLANARAK
YÜZ BULMA VE TANIMA SİSTEMLERİ KULLANARAKYÜZ BULMA VE TANIMA SİSTEMLERİ KULLANARAK
YÜZ BULMA VE TANIMA SİSTEMLERİ KULLANARAKRecep Holat
 
HTTPS Ne Kadar Güvenlidir?(sslstrip)
HTTPS Ne Kadar Güvenlidir?(sslstrip)HTTPS Ne Kadar Güvenlidir?(sslstrip)
HTTPS Ne Kadar Güvenlidir?(sslstrip)BGA Cyber Security
 
Büyük Veri ve Risk Yönetimi
Büyük Veri ve Risk YönetimiBüyük Veri ve Risk Yönetimi
Büyük Veri ve Risk YönetimiFatma ÇINAR
 
Python İle Ağ Programlama
Python İle Ağ ProgramlamaPython İle Ağ Programlama
Python İle Ağ ProgramlamaOguzhan Coskun
 
Özgür Yazılımlarla Görüntü İşleme
Özgür Yazılımlarla Görüntü İşlemeÖzgür Yazılımlarla Görüntü İşleme
Özgür Yazılımlarla Görüntü İşlemeEnes Ateş
 
AI - Tekil 12 GSÜ
AI - Tekil 12 GSÜAI - Tekil 12 GSÜ
AI - Tekil 12 GSÜBurak Evren
 
Biyometrik Tanıma Sistemleri
Biyometrik Tanıma SistemleriBiyometrik Tanıma Sistemleri
Biyometrik Tanıma SistemleriBetül Becit
 
Hadoop,Pig,Hive ve Oozie ile Büyük Veri Analizi
Hadoop,Pig,Hive ve Oozie ile Büyük Veri AnaliziHadoop,Pig,Hive ve Oozie ile Büyük Veri Analizi
Hadoop,Pig,Hive ve Oozie ile Büyük Veri AnaliziSerkan Sakınmaz
 
Ruby - Dünyanın En Güzel Programlama Dili
Ruby - Dünyanın En Güzel Programlama DiliRuby - Dünyanın En Güzel Programlama Dili
Ruby - Dünyanın En Güzel Programlama DiliSerdar Dogruyol
 
Hping Kullanarak Ağ Keşif Çalışmaları
Hping Kullanarak Ağ Keşif ÇalışmalarıHping Kullanarak Ağ Keşif Çalışmaları
Hping Kullanarak Ağ Keşif ÇalışmalarıBGA Cyber Security
 
Kara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları
Kara Sistemlerinde Yapay Zeka UygulamalarıKara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları
Kara Sistemlerinde Yapay Zeka UygulamalarıFerhat Kurt
 
Python Programlama Dili Eğitimi
Python Programlama Dili EğitimiPython Programlama Dili Eğitimi
Python Programlama Dili EğitimiEnes Ateş
 
Büyük veri(bigdata)
Büyük veri(bigdata)Büyük veri(bigdata)
Büyük veri(bigdata)Hülya Soylu
 
Nessus Kullanım Kitapçığı
Nessus Kullanım KitapçığıNessus Kullanım Kitapçığı
Nessus Kullanım KitapçığıBGA Cyber Security
 
Görüntü işleme - Image Processing
Görüntü işleme - Image ProcessingGörüntü işleme - Image Processing
Görüntü işleme - Image Processingİbrahim Bayraktar
 
Görüntü işleme
Görüntü işlemeGörüntü işleme
Görüntü işlemeErol Dizdar
 

Viewers also liked (20)

YAPAY ZEKÂ VE DUYGUSAL ZEKÂ KULLANIM FARKLILIKLARININ İNCELENMESİ: TEKNOLOJİK...
YAPAY ZEKÂ VE DUYGUSAL ZEKÂ KULLANIM FARKLILIKLARININ İNCELENMESİ: TEKNOLOJİK...YAPAY ZEKÂ VE DUYGUSAL ZEKÂ KULLANIM FARKLILIKLARININ İNCELENMESİ: TEKNOLOJİK...
YAPAY ZEKÂ VE DUYGUSAL ZEKÂ KULLANIM FARKLILIKLARININ İNCELENMESİ: TEKNOLOJİK...
 
YÜZ BULMA VE TANIMA SİSTEMLERİ KULLANARAK
YÜZ BULMA VE TANIMA SİSTEMLERİ KULLANARAKYÜZ BULMA VE TANIMA SİSTEMLERİ KULLANARAK
YÜZ BULMA VE TANIMA SİSTEMLERİ KULLANARAK
 
HTTPS Ne Kadar Güvenlidir?(sslstrip)
HTTPS Ne Kadar Güvenlidir?(sslstrip)HTTPS Ne Kadar Güvenlidir?(sslstrip)
HTTPS Ne Kadar Güvenlidir?(sslstrip)
 
Büyük Veri ve Risk Yönetimi
Büyük Veri ve Risk YönetimiBüyük Veri ve Risk Yönetimi
Büyük Veri ve Risk Yönetimi
 
Python İle Ağ Programlama
Python İle Ağ ProgramlamaPython İle Ağ Programlama
Python İle Ağ Programlama
 
Özgür Yazılımlarla Görüntü İşleme
Özgür Yazılımlarla Görüntü İşlemeÖzgür Yazılımlarla Görüntü İşleme
Özgür Yazılımlarla Görüntü İşleme
 
AI - Tekil 12 GSÜ
AI - Tekil 12 GSÜAI - Tekil 12 GSÜ
AI - Tekil 12 GSÜ
 
Biyometrik Tanıma Sistemleri
Biyometrik Tanıma SistemleriBiyometrik Tanıma Sistemleri
Biyometrik Tanıma Sistemleri
 
Hadoop,Pig,Hive ve Oozie ile Büyük Veri Analizi
Hadoop,Pig,Hive ve Oozie ile Büyük Veri AnaliziHadoop,Pig,Hive ve Oozie ile Büyük Veri Analizi
Hadoop,Pig,Hive ve Oozie ile Büyük Veri Analizi
 
Metasploit El Kitabı
Metasploit El KitabıMetasploit El Kitabı
Metasploit El Kitabı
 
EXPLOIT POST EXPLOITATION
EXPLOIT POST EXPLOITATIONEXPLOIT POST EXPLOITATION
EXPLOIT POST EXPLOITATION
 
Ruby - Dünyanın En Güzel Programlama Dili
Ruby - Dünyanın En Güzel Programlama DiliRuby - Dünyanın En Güzel Programlama Dili
Ruby - Dünyanın En Güzel Programlama Dili
 
Hping Kullanarak Ağ Keşif Çalışmaları
Hping Kullanarak Ağ Keşif ÇalışmalarıHping Kullanarak Ağ Keşif Çalışmaları
Hping Kullanarak Ağ Keşif Çalışmaları
 
Kara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları
Kara Sistemlerinde Yapay Zeka UygulamalarıKara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları
Kara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları
 
Python Programlama Dili Eğitimi
Python Programlama Dili EğitimiPython Programlama Dili Eğitimi
Python Programlama Dili Eğitimi
 
Pasif Bilgi Toplama
Pasif Bilgi ToplamaPasif Bilgi Toplama
Pasif Bilgi Toplama
 
Büyük veri(bigdata)
Büyük veri(bigdata)Büyük veri(bigdata)
Büyük veri(bigdata)
 
Nessus Kullanım Kitapçığı
Nessus Kullanım KitapçığıNessus Kullanım Kitapçığı
Nessus Kullanım Kitapçığı
 
Görüntü işleme - Image Processing
Görüntü işleme - Image ProcessingGörüntü işleme - Image Processing
Görüntü işleme - Image Processing
 
Görüntü işleme
Görüntü işlemeGörüntü işleme
Görüntü işleme
 

Yapay Zeka

  • 1. YAPAY ZEKÂ (Artificial Intelligence) Zekâ Nedir? beynin öğrenme, anlama, soyut düşünme, sebeplendirme, planlama, problem çözme gibi Zihinsel işlevlerine verilen isimdir. Yapay Zekâ Nedir? insanın düşünme yöntemlerini Analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye çalışmaktır.
  • 2. Kronoloji 1943-McCulloch & Pitts: Beynin Boolean devre modeli 1950-Turing’in “Bilgi işleyen makineler ve zeka” 1956-Dartmaouth Görüşmesi: “Yapay zeka” ismi ortaya atıldı. TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I 1952-1969-IBM satranç oynayabilen ilk programı yazdı. YZ konusundaki ilk uluslararası konferans düzenlendi. 1950ler-İlk YZ programları 1965-Robinson’un mantıklı düşünme için geliştirdiği tam bir algoritma 1966-73-YZ hesapsal karmaşayla karşılaşır. Sinir ağları araştırmaları hemen hemen kaybolur. 1969-79-Bilgiye dayalı sistemlerin ilk gelişme adımları 1980-YZ Endüstri haline gelir 1986-Yapay sinir ağları tekrar popüler olur. 1987-YZ bilim haline gelir. 1997-Deep Blue Kasparov’u yendi. 1998-İnternetin yaygınlaşması ile YZ tabanlı birçok program geniş kitlelere ulaştı.
  • 3. Uygulanış AlanlarI Oyunlar Otomatik Teorem İspatlama(Prolog) Doğal Dil Anlama ve Çeviri Görüntülerin Yorumlanması, Şekil Tanıma Robotik Bilgi Tabanlı Sistemler(MYCIN, NASA, ASKERİYE) Makina Öğrenmesi Makina Buluşları ve Veri Madenciliği Bilimsel Buluşların Modellendirilmesi
  • 4. Geleceği Zeki Simülasyonlar: Eğitim, öğretim, imalat ve eğlence alanlarında kullanılacaktır. Bilgi Kaynaklarına Ulaşım Sistemleri Zeki Proje Yönetim Yardımcıları (Hukumet düzeyinde) Robot Timleri
  • 5. Zeka Algılar; Görme, işitme, koklama, tatma, temas ile ilgili dış alem bilgilerini alma, ilgili yerlere dağıtma ve işleme. Hareket; Çevreye verilecek tepkileri organize ederek ilgili kas gruplarına iletme. İç organların yönetimi; Vücudumuzdaki çeşitli organ, sistem ve iç salgı bezleri ile ilgili haber alışverişi ve düzenlemelerin yapılması. Duygular; Çevre karşısında ayrı bir birey olmamızı sağlamak üzere, “ego”muzu oluşturan ve ayakta tutan fizyolojik düzenlemeler. Doğal refleksleri, Kendi oluşturduğu şartlı refleksler, Bilinçli faaliyetler.
  • 6. Zeka Yapay zekaya ulaşmakta, karşılaştırılan Insan beyni ile aradaki uçurumun daraltılması Ağırlık olarak belki yüzde doksandan fazlası, nöron sayısı olarak belki yüzde seksenden fazlası “düşünme dışı” Aradığımız şey salt “zeka” Çevresel Etkileşim(Görme duyma işitme vs.) Beynin düşünme ile ilgili faaliyetlerinin de büyük bölümü, “veri tabanı yönetiminden” ibarettir.(Düşünme-Hafıza) Beklediğimiz; “yapay zekanın” ne görmesi, ne işitmesi, ne hareket etmesi,koklaması, tatması, kızıp küsmesi değil, kendi başına, yardımsız öğrenebilmesi ve önüne amaçlar koyabilmesi. Bir amaç edinip bu amaç doğrultusunda elinin altındaki imkanlardan (girdiler,dosyalar veya internet) öğrenerek amaca ulaşmaya çalışan bir sistem, onu hangi sisteme bağlarsanız (görsel, işitsel, hareketli) o sistemi “zekice” kullanır. (Hedefimiz çok daha mütevazı: Zeki bir insandan biraz daha zeki olsun yeter. Bilgisayarların hemen hemen sınırsız hafıza ve hesap yeteneği ile, az bir zeka farkı bile çok büyük işler başaracaktır.)
  • 7. Beynin Hileleri Şartlı refleksler Olaylara Yaklaşım (yüzlerce satırlık kitap tek bir sonuç ifade eder.) Eleme (Alınan milyonlarca bilgilin yalnızca cok küçük bir kısmını işler) Muhakeme Beyin, hayal yeteneğine de sahiptir ve hayal, düşünmenin temel elemanlarından birisidir hayal kümesi ile mevcut veriler kümesi (Uyumsuzluk - Engel) “her engel”in sayısı 6-7’yi aşamamaktadır. Beyindeki kısıtlamarı teknoloji ile telafi etmek(hız-birim sayısı)
  • 8. Ego, ID, SUperego İd (Alt bilinç), Benlik (Ego), Üst Benlik (Süperego) - Freud'a Göre Zihnin Oluşumu
  • 9. Yapay Zeka ve İlişkili Alt Bilim Dalları Uzman Sistemler – 1970 Stanford Yapay Sinir Ağları – Beynin Basit Noral modellemesi Bulanık Mantık – Yüzdelik Genetik Algoritmalar – Canlı sistem Öğrenmesini modellemek Yumuşak programlama - Karma
  • 10. Kaynaklar Yapay zeka - http://yapay-zeka.org Yapay Zeka – Http://fb.com/yapayzekaAI.com Görüntü işleme ve Yapay zeka - http://derindelimavi.blogspot.com/ FANN - http://fanntool.blogspot.com YapAy zeka’ya nereden başlamalıyım http://derindelimavi.blogspot.com/2008/08/yapay-zeka-temellerin-durumas-1.html http://derindelimavi.blogspot.com/2008/08/yapay-zeka-temellerin-durumas-2.html http://derindelimavi.blogspot.com/2008/08/yapay-zeka-temellerin-durumas-3.html http://derindelimavi.blogspot.com/2008/08/yapay-zeka-temellerin-durumas-4.html http://derindelimavi.blogspot.com/2008/09/yapay-zeka-temellerin-durumas-5.html Roman - http://www.yapay-zeka.org/files/ekitap/bilge-nadir-bencan.pdf Zeka ve Yapay zeka - http://journal.yasar.edu.tr/wp-content/uploads/2011/07/no1_vol1_07_harun_pirim.pdf Compıshco - https://www.facebook.com/photo.php?v=412414442835 KaRA - http://www.bolumsonucanavari.com/VideoIncelemeler-Kara__Teknik_Demo_Altyazili-3765.htm Düşünen Hayvan – Bir Canlılar Psikolojisi Denemesi (Kitap) – Nadir Bencan Doç. Dr. Şakir Kocabaş - Yapay Zeka Araştırma ve Uygulama Alanları
  • 12. Teşekkürler Co-founder of novitatis solutions, founder of piyo | game studios , microsoft certified trainer, artificial intelligence researcher and developer. specialist: software, solution, sharepoint, web application, enterprice application, windows 8 application, azure, artificial ıntelligence, game development pamukkale university, computer sytems teacher (2010) twitter: http://twitter.com/erdemtuzen facebook: http://fb.com/erdemtuzen linkedin: http://www.linkedin.com/profile/view?id=33465370 mail: erdemtuzen@gmail.com Yz: http://fb.com/yapayzekaai yz: http://twitter.com/yapayzekaai