Yapay zeka nedir, tarihçesi, uygulama alanları ve temel kavramları. Zeki sistemlerin tanımı ve sınıflandırılması. AI Üretimi Video Senaryosu: Merhaba! Bu derste yapay zekanın ne olduğuna, nasıl ortaya çıktığına ve hayatımızı nasıl etkilediğine bakacağız. Yapay zeka, zeki sistemler ve makine öğrenimi arasındaki farkları inceleyeceğiz.

Yapay zeka (YZ), makinelerin insan benzeri zeka yetenekleri sergileme yeteneğidir. Bu yetenekler arasında öğrenme, problem çözme, karar verme ve algılama yer alır. YZ'nin kökleri 1950'lere dayanmaktadır. Günümüzde sağlık, finans, ulaşım gibi birçok alanda kullanılmaktadır.

Makine öğrenimi nedir, temel prensipleri, öğrenme türleri (denetimli, denetimsiz, pekiştirmeli öğrenme) ve uygulama alanları. AI Üretimi Video Senaryosu: Bu derste makine öğreniminin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını öğreneceğiz. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme arasındaki farkları örneklerle açıklayacağız. Ayrıca, makine öğreniminin günlük hayattaki uygulamalarına da değineceğiz.

Makine öğrenimi (MÖ), bilgisayarların açıkça programlanmadan deneyim yoluyla öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. MÖ algoritmaları, verilerden kalıpları öğrenir ve bu kalıpları kullanarak yeni veriler hakkında tahminler veya kararlar verir. Üç temel MÖ türü vardır: denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme.

Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon algoritmalarının çalışma prensipleri, matematiksel temelleri ve uygulama örnekleri. Python ile uygulama geliştirme. AI Üretimi Video Senaryosu: Bu derste doğrusal regresyon ve lojistik regresyonun nasıl çalıştığını matematiksel olarak anlayacağız. Python kullanarak bu algoritmaları gerçek dünya problemlerine nasıl uygulayabileceğimizi göreceğiz. Örnek veri setleri üzerinde uygulamalar yapacağız.

Doğrusal regresyon, sürekli bir hedef değişkeni ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir tekniktir. Lojistik regresyon ise, kategorik bir hedef değişkeni tahmin etmek için kullanılır. Her iki teknik de makine öğreniminde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Destek vektör makinelerinin (SVM) çalışma prensipleri, çekirdek fonksiyonları ve uygulama örnekleri. Python ile uygulama geliştirme. AI Üretimi Video Senaryosu: Bu derste destek vektör makinelerinin (SVM) nasıl çalıştığını ve farklı çekirdek fonksiyonlarının etkilerini inceleyeceğiz. Python kullanarak SVM'leri sınıflandırma problemlerini çözmek için nasıl kullanabileceğimizi göreceğiz. Parametre optimizasyonu konusuna da değineceğiz.

Destek Vektör Makineleri (SVM), sınıflandırma, regresyon ve diğer görevler için kullanılabilen denetimli öğrenme modelleridir. SVM'ler, veri noktalarını en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bulmaya çalışır. Çekirdek fonksiyonları, verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya eşleyerek doğrusal olmayan problemleri çözmelerini sağlar.

Yapay sinir ağlarının (YSA) temelleri, katmanlar, aktivasyon fonksiyonları ve eğitim süreçleri. Çok katmanlı algılayıcılar (MLP) ve geri yayılım algoritması. AI Üretimi Video Senaryosu: Bu derste yapay sinir ağlarının nasıl çalıştığını öğreneceğiz. Katmanlar, düğümler, ağırlıklar ve aktivasyon fonksiyonları gibi temel kavramları açıklayacağız. Çok katmanlı algılayıcıların (MLP) nasıl eğitildiğini geri yayılım algoritması ile birlikte inceleyeceğiz.

Yapay Sinir Ağları (YSA), insan beyninin yapısından esinlenerek geliştirilen bir makine öğrenimi modelidir. YSA'lar, birbirine bağlı düğümlerden (nöronlar) oluşan katmanlardan oluşur. Her bağlantının bir ağırlığı vardır ve bu ağırlıklar eğitim sırasında güncellenir. Aktivasyon fonksiyonları, her düğümün çıkışını belirler.

Derin öğrenmenin farklı alanlardaki (görüntü işleme, doğal dil işleme, ses tanıma) uygulama örnekleri. Evrişimli sinir ağları (CNN) ve yinelemeli sinir ağları (RNN). AI Üretimi Video Senaryosu: Bu derste derin öğrenmenin gerçek dünyadaki uygulamalarına odaklanacağız. Görüntü işlemede evrişimli sinir ağlarının (CNN), doğal dil işlemede yinelemeli sinir ağlarının (RNN) ve ses tanımada nasıl kullanıldığını göreceğiz. Her bir uygulama alanı için örnek projeler inceleyeceğiz.

Derin öğrenme, görüntü işleme, doğal dil işleme ve ses tanıma gibi çeşitli alanlarda devrim yaratmıştır. Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) özellikle görüntü sınıflandırma ve nesne algılama görevlerinde başarılıdır. Yinelemeli Sinir Ağları (RNN'ler) ise, zaman serisi verileri ve doğal dil işleme için uygundur.