Yapay Zeka – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Yapay Zeka
Robotlardan ve kötü niyetli akıllı makinelerden korkmayı bir kenara bırakırsak, bugün bile, AI’yı etkinleştiren ve iş değeri sağlayan Büyük Veri ve analitiklere sahip olduğumuzu açıkça görebiliyoruz. Örneğin, IIoT sistemleri, çevreleriyle etkileşime girebilen sensörleri dinler ve herhangi bir insanın yapabileceğinden daha hızlı algılayıp tepki verebilir. Bu sensörler, endüstriyel dünyadaki gözlerimiz, kulaklarımız, burnumuz ve parmaklarımız olup, çevremize proaktif ve reaktif bir şekilde yanıt vermemizi sağlar.
Gerçek zamanlı analitikle M2M iletişimini eklemenin büyük faydaları, sistemdeki bir insan operatörün tespit edemediği kusurları, arızaları veya anormallikleri tespit edebilen veya tahmin edebilen bir bilişsel bilgi işlem sistemi de oluşturmasıdır.
Sürekli değişen tanımları olan çeşitli makine öğrenimi veya yapay zeka türleri vardır. Örneğin, yapay zekanın klasik yapay zeka yaklaşımı, basit nöron ağları ve biyolojik ağ nöron ağları olmak üzere üç genel sınıflandırması vardır. Her birinin kendi tanımlanmış özellikleri de vardır.
1960’lardan beri devam eden klasik AI yaklaşımını düşünün; Bilimsel yaklaşımı tanımlayabilirsiniz, insanların kolay bulduğu zekayı belirlemektir. Örneğin, klasik AI, makinelerin konuşma, yüz ve metin tanıma ile ilgili olarak insan yeteneklerini taklit etmesinin yollarını bulmaya da çalıştı.
Bu yaklaşım oldukça karışık sonuçlarla karşılaştı ve konuşma ve metin, özellikle insan performansıyla karşılaştırıldığında, yüz tanımadan çok daha başarılı oldu. Klasik yapay zeka yaklaşımındaki sorun, makinenin performansının bir insan eğitmen tarafından değerlendirilmesi ve düzeltilmesi gerekmesidir, böylece neyin doğru neyin yanlış olduğunu da öğrenmiştir.
Yine 60’lar ve 70’lerden gelen alternatif bir yaklaşım, insan beyninin çalışma şeklini taklit edecek bir sinir ağına karar verdi. Bu senaryoda, makine herhangi bir insan müdahalesi olmadan öğrenir; sadece karmaşık algoritmalar kullanarak verileri anlamlandırır.
Sorun, bunun makinenin çok büyük miktarda veriyi işlemesini ve kalıpları aramasını gerektirmesiydi ve bu, o sırada her zaman da mevcut değildi. O zamandan beri, basit nöron ağlarının, gerçek nöron ağlarıyla çok az karşılaştırması olduğu için biraz yanlış adlandırma olduğunu da keşfettik. Aslında, artık derin öğrenme olarak adlandırılıyor ve büyük, statik veri kümelerinin analizi için uygundur.
Alternatif, sinir temasını genişleten ve onu birkaç adım daha ileri götüren biyolojik sinir ağıdır. Bu yapay zeka modeliyle, biyolojik sinir ağı, aralıklı dağıtılmış temsil olarak adlandırılan şeyi kullanarak aslında beynin öğrenme şeklini taklit etmeye çalışır. Biyolojik sinir ağları, hafızanın zekanın büyük bir parçası olduğunu ve öncelikle bir dizi örüntü olduğunu da dikkate alır. Ayrıca, öğrenme davranışa da dayalıdır ve sürekli olmalıdır.
Başlangıçta, iyi düşünebiliriz, o zaman her modelin nasıl kullanıldığını görene kadar:
• Klasik Yapay Zeka—Bu model, IBM’in Watson’ı ve Apple’ın Siri’si gibi soru yanıtlamada çok verimli olduğu için hala kullanılmaktadır.
• Sinir ağları—Sınıflandırma ve örüntü tanıma odaklı büyük statik veri kümelerinde veri madenciliği.
• Biyolojik sinir ağları—Güçleri tahmin, anormallik tespiti ve sınıflandırmada yattığından, tipik olarak karakteristik olmayan davranışların tespiti ile görevlendirilen güvenlik cihazlarında pek çok kullanıma da sahiptir.
Yapay zeka Nedir
yapay zeka izle
Yapay zeka örnekleri
türkiye’de yapay zeka ne durumda
Basit yapay zeka Projeleri
yapay zeka
yapay zeka nedir, ne değildir
Bunların eylemde nasıl çalışacağı, her birinin bir sorunu çözmek için farklı bir yaklaşım benimsemesidir, örneğin bir finans departmanının ağındaki uygunsuz dosya erişimi diyelim.
Bu senaryoda, klasik yapay zeka, bir yönetici tarafından yapılandırılan, kimlerin erişime sahip olmaması ve kimlerin erişime sahip olması ve herhangi bir ihlal girişimini bildirmesi gereken kurallara göre de rapor verir. Şimdi bu, siyah beyaz ise, bazılarının erişimi var ve diğerlerinin olmaması durumunda gayet iyi çalışıyor, peki ya bazı kişilerin erişime ihtiyacı varsa ama her gün değilse?
Bu, sinir ağlarının çok büyük miktarda tarihsel veriye baktığı ve ağa ne sıklıkta, ne sıklıkta, ne kadar süreyle ve ne zaman, her gün, haftada veya sadece aylık olarak erişildiğini belirlediği için de rolünü oynayabileceği yerdir.
Biyolojik bir sinir ağı onu bir adım daha ileri götürür; sadece ağ için bir profil oluşturmaz, ağ kaynağına erişirken her kullanıcının davranışı için bir profil oluşturur. Ardından, her kullanıcının davranışının bir resmini çizebilir ve davranışlarındaki anormallikleri de belirleyebilir.
Yapay zekanın her zaman arzu edilen hedef olmadığını ve makine öğreniminin nihai olarak üretken olmadığı için her zaman düşünmeliyiz. İnsan, bazen düşmanca ve karmaşık iş gereksinimleri ve ortamlarını da öğrenebilen ve bunlara uyum sağlayabilen şaşırtıcı bir makinedir.
Örneğin, insanlar, bir üretim hattındaki son derece pahalı robotik veya CPS ekipmanını değiştirmekten çok daha kolay ve ucuz bir şekilde becerileri öğrenir ve öğretilebilir. İnsanlar ayrıca, robotların mücadele ettiği bir şey olan hassas ve hassas işler yapma konusunda da fevkalade yeteneklidir.
İnsanların da bir beyni, muazzam bir el becerisi, gücü ve iş arkadaşlarına ve ailesine bağlılığı vardır, ne yazık ki insanlar bir kişiliğe sahiptir, kolayca sıkılır ve hiçbir bilgisayarın ulaşamayacağı bir egoya da sahiptir.
Bu nedenle, tekrarlayan, sıkıcı görevler robotlara daha uygundur. Sonuçta insanlar, oldukları kadar parlak makineler de, tüm gün tekrarlayan sıkıcı işler yaparak bir üretim hattında duracak şekilde tasarlanmamıştı. Bizi insan yapan kusurlarımız var ve bunlar geleceğin iş piyasasında robotun lehine de olabilir.
Artırılmış gerçeklik (AR), henüz emekleme aşamasında olmasına rağmen, IIoT ortamına oldukça ilgi uyandırıyor. AR özellikle yeni olmasına rağmen, onlarca yıl önce fütürist bir teknoloji olarak araştırıldı ve bariz potansiyele rağmen, tamamlayıcı teknolojilerin eksikliği nedeniyle AR geliştirme yol kenarına düştü.
Basit yapay zeka Projeleri ne değildir türkiye'de yapay zeka ne durumda Yapay Zeka yapay zeka izle Yapay zeka nedir Yapay zeka örnekleri