Loading...
tr usd
USD
0.1%
Amerikan Doları
32,84 TRY
tr euro
EURO
-0.12%
Euro
35,17 TRY
tr chf
CHF
0.03%
İsviçre Frangı
36,84 TRY
tr cny
CNY
0.15%
Çin Yuanı
4,52 TRY
tr gbp
GBP
-0.12%
İngiliz Sterlini
41,67 TRY
bist-100
BIST
2.57%
Bist 100
10.739,94 TRY
gau
GR. ALTIN
0.13%
Gram Altın
2.492,95 TRY
btc
BTC
0.08%
Bitcoin
64.923,32 USDT
eth
ETH
0.29%
Ethereum
3.523,07 USDT
bch
BCH
0.17%
Bitcoin Cash
390,47 USDT
xrp
XRP
0.38%
Ripple
0,49 USDT
ltc
LTC
-0.31%
Litecoin
74,46 USDT
bnb
BNB
-0.02%
Binance Coin
587,53 USDT
sol
SOL
0.22%
Solana
133,85 USDT
avax
AVAX
0.64%
Avalanche
27,76 USDT
  1. Haberler
  2. Bir Bilgi
  3. Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

featured
Paylaş

Bu Yazıyı Paylaş

veya linki kopyala

Yapay Zeka Mühendisliği, yapay zeka (YZ) teknolojilerini geliştirme, tasarlama, uygulama ve yönetme süreçlerini içeren bir mühendislik disiplinidir. Bu alan, makinelerin ve bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zekayı taklit etmelerine yardımcı olmayı amaçlar. Yapay Zeka Mühendisleri, yapay zeka algoritmalarını ve tekniklerini kullanarak çeşitli uygulamaları ve sistemleri oluşturur. Bu uygulamalar arasında görüntü işleme, doğal dil işleme, otomasyon, oyun geliştirme, robotik ve daha pek çok alan yer alabilir.

Yapay Zeka Mühendisliği, aşağıdaki temel adımları içerebilir:
  1. Problem Tanımı: İhtiyaca uygun bir yapay zeka çözümü geliştirmek için öncelikle problem tanımlanır. Bu aşamada, hangi tür yapay zeka tekniklerinin kullanılacağı ve nasıl bir çözümün gerektiği belirlenir.
  2. Veri Toplama ve Temizleme: Yapay zeka modelleri genellikle büyük miktarlarda veri kullanır. Bu nedenle, uygun veri setlerinin toplanması ve gerektiğinde temizlenmesi önemlidir.
  3. Model Seçimi: Yapay Zeka Mühendisleri, probleme en uygun algoritmaları ve yapay zeka modellerini seçer. Bu modeller, öğrenme algoritmalarını, derin öğrenme ağlarını, sınıflandırma veya regresyon tekniklerini içerebilir.
  4. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veri seti üzerinde eğitilir. Bu aşamada, modelin hedef problemi çözmek için gereken örüntüleri ve ilişkileri öğrenmesi sağlanır.
  5. Model Değerlendirme ve Ayarlamalar: Eğitilmiş model, test verileri üzerinde değerlendirilir ve performansı ölçülür. Modelin iyi çalışması için parametre ayarlamaları yapılabilir.
  6. Uygulama Geliştirme: Eğitilmiş model, gerçek dünya uygulamalarında kullanılacak şekilde entegre edilir. Bu aşamada yazılım geliştirme, entegrasyon ve kullanıcı arayüzü tasarımı gibi adımlar yer alabilir.
  7. Sürekli İyileştirme: Yapay zeka sistemleri genellikle gerçek dünya verileri üzerinde sürekli olarak çalışır. Bu nedenle, sistem performansının izlenmesi ve gerektiğinde güncellenmesi önemlidir.

Yapay Zeka Mühendisleri, programlama, istatistik, matematik ve mühendislik becerilerine sahip olmalıdır. Ayrıca, derin öğrenme, doğal dil işleme, görüntü işleme gibi yapay zeka alanlarındaki güncel gelişmeleri takip ederek teknikleri en etkili şekilde kullanabilmelidirler.

0
be_endim
Beğendim
0
dikkatimi_ekti
Dikkatimi Çekti
0
do_ru_bilgi
Doğru Bilgi
0
e_siz_bilgi
Eşsiz Bilgi
0
alk_l_yorum
Alkışlıyorum
0
sevdim
Sevdim
Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir