1965 yılında, Fairchild Semiconductor’ın Amerika Birleşik Devletleri’ndeki Ar-Ge direktörü Gordon Moore tarafından 1968’de Intel’in yaratılmasına katılmadan önce başlatılan, deneysel bir yasa olan Moore yasası, elektronik çiplerin yoğunluğunun her 18 ayda bir ikiye katlanmasını öngörür. Giderek daha ince silikon aşındırma teknolojileri sayesinde 2 yıl sürmüştür.

Usine Nouvelle için, “her nesilde, tipik kazanç performansta %30 (sabit akım tüketiminde), %50 tüketimde (eşit performansta), %50 boyutta ve %30 birim maliyettedir”. Birkaç nanometrelik aşındırma mesafelerine yaklaştıkça, teknolojik ve finansal zorluklar ortaya çıkıyor ve yakın gelecekte 60 yıldan daha uzun bir süre önce tanımlanan üstel arayışı sınırlandırıyor.

Bu referansta alıntılanan Carlos Reita şunları yazdı: “2021 için planlanan 5 nanometre nesilden, aynı sonucu elde etmek için başka çözümlerden geçmek gerekecek: malzemelerde, transistör yapısında veya 3D entegrasyon gibi üretim modunda bir değişiklik. Temel yapılar daha küçük olmayacaktır.

Bununla birlikte, devre nihayetinde fiziksel bir minyatürleştirme ile aynı faydaları sunacaktır”. Şimdilik, bu yapılar hala kısmen inşa edilme sürecindedir. Bu yapıların zorluklarından biri, elektronik sistemlerin enerji verimliliği ile ilgili ısıyı ortadan kaldırmak olacaktır.

Mesafeler atomlar arası boyutlara yaklaştığında, cihazların elektronik özellikleri artık klasik fiziğin ilkelerine uymaz ve bu da yeni bir alanda, kuantum elektroniği alanında araştırmalara yol açar.

Endüstri, Amerika’daki araştırmalara önemli destek sağlayan kuantum bilgisayarların geliştirilmesi için çeşitli yollar araştırıyor:

– ilki, nadir toprak elementlerine dayalı süper iletken cihazlara dayanmaktadır. Usine Nouvelle (2018a) için bu en gelişmiş rotadır. “Ancak bu, çok hacimli ve pahalı olan ve büyük ölçekli uygulamalarda elde edilmesi zor olan aşırı düşük sıcaklık gerektiren sistemlere yol açar;
– diğer yol ise spin elektroniği kullanmaktır. Bu yaklaşım umut verici görünüyor çünkü “tek bir elektronun dönüşüne dayanan kübitler, kuantum bilgisini diğer katı hal uygulamalarından çok daha uzun süre tutabilir”.

Örneğin, bizmut tellür, bir kuantum mikroişlemcinin inşası için ideal bir yarı iletken olabilir ve mevcut teknolojilerin yerini alabilir, çünkü spin oda sıcaklığında sabit kalır (elektronlara bağlı kuantum sayısı). Ancak bu karmaşık çalışma, araştırma laboratuvarlarında hala emekleme aşamasındadır (ancak nadir toprakları kullanır).

Yapay zeka öğrenmeye nereden başlanır
Derin öğrenme algoritmaları
Yapay zeka, Makine öğrenmesi
Derin öğrenme Nedir
Yapay zeka derin öğrenme Nedir
Yapay zeka Nedir
Yapay zeka öğrenme yöntemleri
Yapay zeka ve makine öğrenmesi pdf

IBM’in bugüne kadar 20 kübit cihaz ürettiği bildiriliyor. Ancak şu an için, bir kübitin kuantum davranışı çok istikrarsızdır, çevresinden en ufak bir bozulma ile kolayca yok edilir (eşevresizlik fenomeni). Usine Nouvelle’e göre IBM, kübitlerinin tutarlılık süresini iki katına çıkararak 90 mikrosaniyeye çıkardı, ancak, kübit sayısındaki artışın uyumsuzluk olasılığını artırdığı görülüyor.

SGDN (2017) için, Fransa’da uygulanacak olsaydı, operasyonel kuantum bilgisayar, hassas bilgilerin korunmasında, teknolojik dağıtımda ve hepsinden önemlisi, Avrupa endüstriyel dokusunun yeniden canlandırılmasıyla ekonomik bir zorlukta liderlik ve bağımsızlık sağlayabilir.

Ancak bu iddialı hedefe ulaşmak için gereken finansman Atlantik’in sağ tarafında mı? Ancak bugün Trégouët şöyle yazıyor: “Dünyanın en güçlü 500 süper bilgisayarının sıralamasına göre, 2017’nin sonunda 202 Çinli makine ve 143 Amerikan bilgisayarı varken, Avrupa’da yalnızca 84 süper bilgisayar ve Japonya’da 35 vardı.

Şu anda, liderliğini kaybeden Çin “Sunway TaihuLight” için 93 petaflop’a karşı 122 petaflop (saniyede 122 milyon milyar işlem) ile dünyanın en güçlü bilgisayarı haline gelen geçen Haziran’dan bu yana Amerikan “Zirvesi”. durum. Dijital ekonominin gelişimi için elzem olan hiper-güçlü bilgi teknolojisinde ustalık için bu küresel rekabette, Amerika Birleşik Devletleri ve Çin, Avrupa dahil diğer tüm ülkelere ve siyasi bloklara açıkça hükmediyor.

Yapay Zeka ile Öğrenme

Modern eğitim sisteminin kilit rollerinden biri, ekonomik alana “iyi” katılımı mümkün kılacak beceriler yaratmaktır. Bugün eğitimin tarihi, ücretli emek gibi sanayi toplumunun gelişimiyle yakından bağlantılıdır. Üst düzey siyasi tartışmalarda, eğitim genellikle temel bir istihdam kaynağı olarak anlaşılmaktadır.

Bu yoruma göre eğitim, ekonomik üretkenlik ve rekabet gücünün temel itici gücü olarak kabul edilir. Bu bağlamda, bu vizyonu destekleyen tüm araçların kullanımı ile eğitimin verimliliği sorusu her zaman gündeme gelmektedir. AI, tüm performanslarıyla eğitim çerçevesinde devrim yaratabilir.

Bir mühendis normalde, mümkünse yenilikçi araçlarla projeler tasarlayan ve bütünün gerçekleştirilmesini ve uygulanmasını yöneten bir profesyoneldir: verimliliğe adanmış bir bilgi birikimini kullanırken, karmaşık teknik sorunları çözmeyi içeren ürünler, sistemler veya hizmetler.

Faaliyet açısından mühendis, bağlayıcı olan yönetmelikleri, çevresel ve sosyoekonomik faktörleri dikkate alarak tasarlar ve yenilikler yapar. Çeşitli becerilere sahip olmalıdırlar: öğrenme eğitimi, okuma, yazma, matematik, iletişimdir. (dinleme, sözlü anlatım, yaratıcı düşünme, problem çözme, özgüven, kişisel gelişim, kişilerarası ilişkiler, müzakere, takım çalışması, operasyonel etkinlik, liderlik ve paylaşım liderlik vb.)

JRC’ye (2018) göre, neredeyse tüm mevcut nöral AI sistemleri, öğretim tasarımcısı tarafından etiketlenen eğitim verilerine dayanan denetimli bir öğrenme modeli kullanır. Temel eğitim üzerindeki etkisi hala nispeten küçük olmasına rağmen, son gelişmeler durumun değişebileceğini gösteriyor.

Özellikle, yapay zeka tabanlı sistemler hem öğretmenler hem de öğrenciler için destek sistemleri olarak yaygın şekilde kullanılabilir hale gelebilir. Akıllı öğretim sistemlerinin temel fikirlerinden biri, bir öğrencinin öğrenme deneyimlerini öğrenciye ve onun mevcut öğrenme düzeyine göre özelleştiren uyarlanabilir arayüzlerle etkileşime girmesidir.

Büyük Veriyi çalıştıran AI sistemlerinin temel gücü, operasyonelleştirme için dijital mevduatları “rafine etme” fikriyle açıklayıcı teknik bilgiler sağlamak için çok karmaşık veri akışlarını gerçek zamanlı olarak işleyebilmeleridir. AI, ekonomiyi ve işgücü piyasasını hızla değiştirecek ve eğitim ve eğitim sistemleri için yeni gereksinimler yaratacaktır. Çember o zaman tamamlanmış olacaktı.

Bu hızlı hareket eden toplumda “sürdürülebilir” bir mühendis olarak kabul edilmek için gereken bilgi artışı, 3 veya 5 yıllık bir üniversite eğitimi ile sınırlı bir disiplin eğitim sisteminde soruları gündeme getiriyor. AI, belirli boşlukları daha da fazla ve daha iyi doldurabilir; daha sonra yöneticilerin eğitiminde ve karar desteğinde ortaya çıkan bir sürece katılabilir.

The post Yapay Zeka ile Öğrenme  – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Robotikte hedeften çok uzağız; ancak, yazılımda makine öğrenimi çok iyi gidiyor. Şu anda makine öğrenimi ve yapay zekanın durumu en son yeniliklerle tanımlanıyor.

Kasım 2015’te Google, TensorFlow adlı makine öğrenimi sistemini başlattı. Derin öğrenmeye ilgi, özellikle Google’ın o zamandan beri Google DeepMind olarak yeniden adlandırılan DeepMind Technologies’i satın almasının ardından ivme kazanmaya devam ediyor.

Şubat 2015’te DeepMind bilim adamları, derin sinir ağları ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla ne yapacağını bularak bir bilgisayarın kendine yaklaşık 50 video oyunu oynamayı nasıl öğrendiğini ortaya çıkardı.

IBM tarafından geliştirilen Watson, ticari olarak kullanılabilen ilk bilişsel bilgi işlem olanağıydı. 2015 yılında beyin kanseri tedavilerini belirlemek için kullanılıyordu. Ağustos 2015’te IBM, Watson ile birlikte makine öğrenimi için araçlar sağlayacak olan tıbbi görüntüleme şirketi Merge Healthcare’i satın almak için 1 milyar dolar teklif ettiğini duyurdu.

Şaşırtıcı bir şekilde, Google’ın AlphaGo’su dünya şampiyonu Lee Sodol’u, en iyi beş galibiyetle son derece karmaşık bir oyun olan GO masa oyununda yendi. Garip olan, hem Lee Sodol’un hem de Avrupa şampiyonunun (daha önce AlphaGo tarafından yenilmişti) Google’ın AlphaGo’nun mantığını anlayamamasıydı. Görünüşe göre AlphaGo hiçbir insanın anlayamadığı bir hamle yaptı; gerçekten de dünyanın en iyi oyuncuları AlphaGo’nun büyük bir hata yaptığına inanıyordu.

Rakibi dünya şampiyonu Lee Sodol bile bunun bir hata olduğunu düşündü; gerçekten de AlphaGo’nun hamlesi karşısında o kadar şok oldu ki, düşünmek için bir ara verdi, ta ki hareketin kesinlikle parlak olduğunu anlayana kadar. “Bu bir insan hareketi değildi, aslında bu hareketi yapan bir insan görmedim”.

Söylemeye gerek yok, Google’ın AlphaGo oyunu kazanmaya devam etti. AlphaGo neden parlak Lee Sodol’u yendi? Bunun nedeni, bir makine olarak AlphaGo’nun kendisine karşı oyunlar oynayabilmesi ve bilinen tüm insan oyunlarını yeniden oynayabilmesi, olası hareketler için böyle bir hafıza oluşturması, sürdürdüğü 7/24 öğrenme süreci olarak stratejik oyununu sürekli olarak geliştirmeye devam edebilmesi mi?

Google’ın ekibi zaferi analiz etti ve AlphaGo’nun çok garip bir şey yaptığını fark etti ve bilinen milyonlarca insan oyunu antrenman hareketine dayanarak bir hamle hesapladı ve bir insan oyuncunun bu çılgınca hareketi tanıması ve karşı koyması için on binde bir şansı vardı. 

Büyük Lee Sodol’un hakkını vermek gerekirse, AlphaGo’yu alt ederek en iyi beş oyundan birini kazanmayı başardı ve bu inanılmaz bir başarı gibi görünüyor.

Derin öğrenme Nedir
Makine öğrenmesi Nedir
Makine öğrenmesi ve yapay Zeka farkı
Makine öğrenmesi Ders Notları
Makine öğrenmesi yöntemleri
Makine öğrenmesi Örnekleri
Makine öğrenimi
Makine öğrenmesi nerelerde kullanılır

IIoT Referans Mimarisi

Endüstriyel İnternet, M2M teknolojisinin yapısına bağlıdır. Bazen, inovasyonu tetikleyebilen, onlarca yıldır var olan daha eski yerleşik teknolojiler ve uygulamalardır ve sonuç olarak, IIoT’nin mimarisi genellikle M2M’nin doğal bir evrimi olarak görülür. Bu, özellikle üretimde doğrudur; Makine otomasyonu, robotik ve M2M iletişim ve işbirliği ile uzun geçmişi nedeniyle IIoT teknolojisinin en büyük kullanıcısı.

Geleneksel bir M2M mimarisini ve IIoT mimari mimarisini gösterir. Bunları karşılaştırırsanız, bu yüksek düzeydeki tek farkın İnternet’in eklenmesi olduğu ortaya çıkıyor.

Ancak, IIC (Endüstriyel İnternet Komitesi) referans mimarisi modelini düşündüğümüzde göreceğimiz gibi, daha derine indiğimizde gerçek oldukça farklıdır.

IIC Endüstriyel İnternet Referansı

Mimari

Endüstriyel İnternet, gördüğümüz gibi, Nesnelerin İnterneti olarak adlandırılan daha geniş yatay sınıflandırmanın bir alt kümesidir. Nesnelerin İnterneti tüketici, endüstri, işletme ve ticari her şeyi kapsarken, Endüstriyel İnternet, enerji, sağlık, imalat, kamu sektörü, ulaşım ve ilgili endüstriyel sistemlere odaklanan daha odaklı bir bakış açısı benimsiyor.

Bugün konuşlandırılmış birbirine bağlı (M2M) birçok endüstriyel sistem vardır ve bunlar birbirine bağlanmalarına ve çalışmasına izin vermek için sensörler, aktüatörler, mantık bileşenleri ve ağların bir karışımını birleştirir.

Endüstriyel İnternet yaklaşımından farkı, bu endüstriyel sistemlerin (IS’ler), gelişmiş iş süreci akışı ve analizi amacıyla İnternet’e bağlanıp kurumsal sistemlerle bütünleştikçe Endüstriyel İnternet sistemleri (IIS’ler) haline gelmesidir.

IIS’ler, gelişmiş veri işleme ve bulut tabanlı gelişmiş geçmiş ve tahmine dayalı analitik için sensörleri aracılığıyla kurumsal arka uç sistemlere operasyonel veriler sağlayacak. sistemler.

Bu hedefleri gerçekleştirmek için IIS’ler standart tabanlı, açık ve yaygın olarak uygulanabilir bir mimari çerçeve gerektirir. IIC (Endüstriyel İnternet Konsorsiyumu), referans mimarisi sağlayarak, birlikte çalışabilir ve değiştirilebilir yapı taşlarıyla uygulanabilen bir çerçeve kullanarak IIS’lerin yaygın dağıtımını hızlandırmak için araçlar sağlamıştır.

Endüstriyel İnternet referans mimarisinin değiştirilebilir doğası, esnek olacak ve örneğin enerji, sağlık ve ulaşım gibi birçok endüstride çok çeşitli dağıtım senaryolarını kapsayacak şekilde tasarlandığı için dikkate değerdir.

Bu nedenle, referans mimari, tasarımı gereksiz ve keyfi kısıtlamalarla yüklemeden, tasarımların referans mimariye uymasını ve takip etmesini sağlayan yüksek düzeyde soyutlamada çalışan ortak bir çerçevedir.

Ayrıca, mimariyi teknik özelliklerden ve karmaşıklıklardan ayırarak Endüstriyel İnternet referans mimarisi, günümüzün mevcut teknolojilerini aşar. Bu yaklaşım, mimari çerçeveye dayalı teknoloji boşluklarının belirlenmesi yoluyla yeni teknoloji gelişimini yönlendirecektir.

Endüstriyel İnternet Mimarisi

Çerçeve (IIAF)

Standartlara derinlemesine girmeden, IIAF’nin yapısını anlamanıza yardımcı olacağı için, IIAF’nin bazı kavramlarını kısaca özetlemek gerekir. mimar tasarımının gelenekleri ve yaygın uygulamaları. Paydaşlar ve bakış açıları gibi bu standardın kavramlarını benimseyen IIAF, spesifikasyonun yapılarını takip eder; bu nedenle IIAF, endişeler, paydaşlar ve ilgili bakış açılarına atıfta bulunularak tanımlanır.

Paydaş, bir birey, ekip, kuruluş veya sistemle çıkarı olan herkestir. Bir endişe, bir ilgi konusuna atıfta bulunur ve bir bakış açısı, endişeleri tanımlamanın ve ele almanın bir yoludur. Bir sistemi ve makinelerin birbirleriyle nasıl arayüz oluşturduğunu anlamak istemeniz, bir bakış açısına ve bunun bir endişeyle nasıl ilişkili olduğuna bir örnek olabilir.

Endişenin ele alınma şekli, sistemdeki birbirine bağlı her bir makinenin belirli arayüz ayrıntılarına ve özelliklerine kadar detaylandırılarak sistem tasarımının ayrıştırılmasıdır. Bir bileşen diyagramı, arayüzlerin anlaşılmasını kolaylaştıracak ve belki de bir dizi diyagramı, bunların nasıl etkileşime girdiğini gösterecekti. Bu diyagramlar, bu bakış açısıyla ilgili endişeleri ele alıyor.

The post Yazılımda Makine Öğrenimi – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).