Arka kapak yazısı.
Yapay Zeka Mühendisliği adlı bu kitap serimizde yapay zeka üzerine hem kuramsal (teorik) bilgilere hem de verilen örneklerle uygulamalara odaklanılmıştır. Okuyucuların farklı farklı bilgi seviyelerinde olabileceği gözönüne alınarak kitaplarımızdan ilki “temel bilgiler”, ikincisi “derin bilgiler” ve üçüncüsü de “uygulama vaka örnekleri” şeklinde adlandırılmıştır.
Yapay zeka alanına mühendis bakışı ile hazırlanan bu kitaplarımızın ikincisi “derin konular” başlığına altında toplanmıştır; yani temel konuların daha ilerisine gidilmeye çalışılmıştır. Dolayısıyla bu kitabımızda aşağıdaki konulara yer verilmiştir:
- Yapay Zeka Teorisi: Yapay zeka alanında kullanılan tasarım ilkeleri, matematiksel modelleri, altyapı gereksinimleri, algoritmaları ve yöntemlerini inceleyen bir disiplindir. Bu teoride, uygulamayı gerçekleştirmek için hangi matematiksel yöntemleri ve modellerinin kullanıldığı incelenir.
- Yapay Öğrenme ve Sinir Ağları: Yapay öğrenme, bir sayısal sistemin geçmişteki deneyimlerinden veya özel öğrenme verilerinden öğrenerek belirli görevleri yapabilmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Bu deneyimler, büyük verilerden damıtılarak elde edilir; ve veri kümelerindeki örüntüleri tanıyarak tahminlerde bulunur. Sinir ağları ise insanın sahip olduğu biyolojik sinir yapısından esinlenerek tasarlanmış bir matematiksel modeldir; veri analizi ve örüntü tanıma gibi işler için kullanılır.
- Yapay Zeka Çevre Birimleri: Yapay zeka sistemlerinin dışarısıyla etkileşim kurmasını sağlar; girdi verilerini almasına ve ürettiği sonuç çıktılarını dışarıya iletmesine imkan verir; yani sistemlerin etkileşime girdiği ve bilgi alış-verişi yaptığı kaynakları ifade eder. Yaygın olarak; sensörler, API’ler, elektronik kontrol sistemleri, ses sistemleri, otomasyon sistemleri, veritabanları ve İnternet uygulamaları olarak sıralanabilir.
- Kuramsal Konular: Yapay zekanın kendi teorisi yoğun olarak matematik konularına dayalıdır; matematiğin bilgisayar bilimi ile birleşmesiyle sanki merkez nüve oluşturulmaktadır. Dolayısıyla “Matematik, yapay zeka çalışmalarının kraliçesidir.” denilebilir. Yapay zeka algoritmalarını anlamak, geliştirmek ve optimize etmek için lineer cebir, türev-integral denklemleri, olasılık ve istatistik, optimizasyon matematiği, ayrık matematik ve algoritma analizi konuları oldukça önemlidir.
- Gelecek Öngörüleri: Yakın ve uzak gelecekte yapay zekanın nasıl bir gelişim gösterebileceği üzerine kuramsal öngörüler ve insanlığa fırsat ve olası tehditlerinin neler olabileceği şimdiden tartışılması oldukça önemlidir. Çünkü yapay zeka sistemi tasarlayıp geliştirecek olan mühendislerin bunları da başlangıçta gözönüne alması önemlidir.
