Yapay Zeka Uygulamaları - Ders Notu

1. Yapay Zeka Uygulamalarının Nasıl Çalıştığı

1.1. Temel Çalışma Prensipleri

Yapay zeka uygulamaları, belirli görevleri yerine getirmek için algoritma ve modeller kullanır. Bu uygulamalar genellikle şu adımları takip eder:

• Veri Toplama: Uygulama, öğrenmek için büyük miktarda veri toplar (örneğin: resimler, metinler, sesler).
• Model Eğitimi: Toplanan veriler kullanılarak bir makine öğrenmesi modeli eğitilir. Model, veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenir.
• Test ve Doğrulama: Eğitilen model, yeni verilerle test edilir ve doğruluğu kontrol edilir.
• Uygulama: Model, gerçek dünya problemlerini çözmek için kullanılır.

1.2. Örnekler Üzerinden Açıklama

• Örnek 1: Yüz Tanıma Sistemi
• Örnek 2: Sesli Asistan (Siri, Alexa, Google Asistan)
• Örnek 3: Öneri Sistemleri (Netflix, YouTube, Spotify)

2. Farklı Yapay Zeka Uygulamalarının Sonuçları

2.1. Olumlu Sonuçlar

• Görüntü İşleme Uygulamaları: Tıbbi görüntülerde hastalık teşhisi, trafik güvenliği için araç tanıma sistemleri.
• Çeviri Uygulamaları: Farklı dillerdeki insanlar arasında iletişimi kolaylaştırır (Google Translate).
• Sağlık Uygulamaları: Erken hastalık teşhisi, tedavi planlaması, ilaç geliştirme süreçlerini hızlandırma.
• Eğitim Uygulamaları: Kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri, öğrenci performansının analizi.
• Otomasyon: Üretim süreçlerinde verimlilik artışı, tekrarlayan işlerin otomasyonu.

2.2. Olumsuz veya Dikkat Edilmesi Gereken Sonuçlar