Başlık:
Python ile yapay zekaya giriş /
Yazar:
Deperlioğlu, Ömer
ISBN:
9789750282201
Yazar Ek Girişi:
Basım Bilgisi:
1. baskı
Fiziksel Tanımlama:
430 sayfa; 24 cm.
Genel Not:
Kaynakça var.
İçerik:
1. BÖLÜM PYTHON PROGRAMLAMA DİLİ 1.1 GİRİŞ 1.2 PYTHON KÜTÜPHANELERİ 1.3 ANACONDA 2. BÖLÜM YAPAY ZEKÂ KAVRAMI 2.1 AKIL VE ZEKÂ KAVRAMLARI 2.2 YAPAY ZEKÂ TEMEL KAVRAMI? 2.3 YAPAY ZEKÂ KAVRAMINI OLUŞTURAN ETMENLER 2.4 YAPAY ZEKÂNIN TARİHSEL GELİŞİMİ 2.5 YAPAY ZEKÂNIN ALT ALANLARI 2.6 YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI 2.7 YAPAY ZEKÂDA ÇÖZÜM YAKLAŞIMLARI 2.8 İŞLETMELERDE YAPAY ZEKÂ 2.9 YAPAY ZEKÂ ETİĞİ VE GELECEĞİN İŞLETMELERİ 2.10 YAPAY ZEKÂNIN AVANTAJLARI VE DEZAVANTAJLARI 3. BÖLÜM MAKİNE ÖĞRENMESİ 3.1. MAKİNE ÖĞRENMESİ KAVRAMI 3.2 MAKİNE ÖĞRENMESİNİN TEMELLERİ 3.3 MAKİNE ÖĞRENMESİ TÜRLERİ 3.4 MAKİNE ÖĞRENMESİ SÜREÇ ADIMLARI 3.5 MODEL DEĞERLENDİRME VE SINIFLANDIRMA PERFORMANS ÖLÇÜLERİ 3.6 BİLİŞSEL MODELLEME 4. BÖLÜM AKILLI ETMENLER 4.1 GİRİŞ 4.2 ETMENLERİN ÖZELLİKLERİ 4.3 ETMEN TÜRLERİ 4.4 ORTAMLARIN DOĞASI 4.5 ETMENLER VE ORTAMLAR 5. BÖLÜM ARAMA İLE PROBLEM ÇÖZME 5.1 GİRİŞ 5.2 GENEL PROBLEM ÇÖZME 5.3 Arama 5.4 BİLGİSİZ ARAMA ALGORİTMALARI 5.5 BİLGİLİ ARAMA ALGORİTMALARI 5.6 BİLGİSİZ VE BİLGİLİ ARAMA ALGORİTMALARININ KARŞILAŞTIRILMASI 6. BÖLÜM RAKİP ARAMA 6.1 GİRİŞ 6.2 OYUN OYNAMA ARAMASININ ÖĞELERİ 6.3 OYUN AĞACI 6.3 RAKİP ARAMA TÜRLERİ 7. BÖLÜM BİLGİ TEMSİLİ VE AKIL YÜRÜTME 7.1 GİRİŞ 7.2 NEDEN BİLGİ TEMSİLİ VE AKIL YÜRÜTME? 7.3 MANTIĞIN ROLÜ 7.4 YAPAY ZEKÂDA BİLGİ TEMSİLİ TEKNİKLERİ 7.5 BİLGİ TABANLI ETMENLER 8. BÖLÜM ZEKİ OPTİMİZASYON 8.1 ZEKİ OPTİMİZASYON VE ARAMA ALGORİTMALARI 8.2 ZEKİ OPTİMİZASYON TÜRLERİ 8.3 GENETİK ALGORİTMALAR 8.4 GENETİK ALGORİTMALARIN BİLEŞENLERİ 8.5 GENETİK ALGORİTMALAR TEORİSİ 8.6 GELENEKSEL ALGORİTMALARDAN FARKLILIKLARI 8.7 GENETİK ALGORİTMALARIN AVANTAJLARI 8.8 GENETİK ALGORİTMALARIN SINIRLAMALARI 8.9 GENETİK ALGORİTMALARIN EN ÇOK KULLANILDIĞI YERLER 8.10 GENETİK ALGORİTMALAR KULLANARAK PROBLEM ÇÖZME 8.11 PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU 8.12 KARINCA KOLONİ OPTİMİZASYONU 9. BÖLÜM BULANIK MANTIK 9.1 GİRİŞ 9.2 BULANIK KÜME TEORİSİ 9.4 Bulanık Denetim Kurallarının Oluşturulması 9.5 Karar Verme Mantığı 9.6 Çıkarım Motoru 9.7 Bulanık Çıkarım Yöntemleri 9.8 DURULAMA YÖNTEMLERİ 9.9 DARALAN ÜYELİK FONKSİYONLU BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ 9.10 BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ TASARIMI 9.11. BULANIK MANTIK UYGULAMALARI 9.12 BULANIK MANTIĞIN AVANTAJLARI VE DEZAVANTAJLARI 10. BÖLÜM YAPAY SİNİR AĞLARI 10.1 GİRİŞ 10.3 YAPAY SİNİR AĞLARI UYGULAMALARI 11. BÖLÜM SİNİRSEL BULANIK DENETİM 11.1 GİRİŞ 11.2 SİNİRSEL BULANIK DENETLEYİCİLERİN YAPISI 11.3. UYARLANABİLİR SİNİRSEL–BULANIK ÇIKARIM SİSTEMİ UYGULAMASI Kaynakça
Özet:
Kitap, uzun yıllar üniversitelerde Yapay Zeka, Bulanık Mantık , Yapay Sinir Ağları, Zeki Optimizasyon derslerini anlatan yazarların notlarından, ders anlatımı esnasında öğrencilerinden gelen sorulardan ve mesleki tecrübelerinden oluşmaktadır. Yapay Zekâya Giriş kapsamında ele alınan kitap, Python programlama dilini baz almak suretiyle yapay zekâyla ilgili temel kavramlara, ilk akla gelen yapay zekâ algoritmalarına ve uygulamalara değinmektedir. Bu bağlamda kitap içeriği Yapay Zekâ temelleri, Makine Öğrenmesi, Akıllı Etmenler, Arama Algoritmaları, Rakip Arama Çözümleri, Bilgi Temsili ve Akıl Yürütme, Zeki Optimizasyon, Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları ve Sinirsel Bulanık Denetim konuları üzerine kuruludur. Kitabın anlatım dilinin yalın olması nedeniyle, kitaptan sadece üniversite öğrencileri değil konuyla ilgilenen her yaştan okuyucu da yararlanabilir. Bu kitap, Yapay Zekaya ilişkin olarak düşünülen üç ciltlik bir serinin ilk kitabıdır. Serinin diğer kitapları olan; Python ile Yapay Zekâ: Tüm Yönleriyle Makine Öğrenmesi ve Python ile Yapay Zekâ: Derin Öğrenme ve İleri Konular, yazarlar tarafından hazırlanmaktadır.
Yazar Ek Girişi:
Copies:
Mevcut:*
Library | Materyal Türü | Demirbaş | Yer Numarası | Durumu / Lokasyon / İade Tarihi |
|---|---|---|---|---|
Arıyor... | Kitap | EKOBKN0012869 | 006.3 DEP 2023 | Arıyor... |