Yapay Zeka: Doğal Dil İşleme

Subfield of AI that deals with interaction between computers and humans in natural language
Enables computers to understand, interpret, and generate human language
Applications:
- Sentiment analysis
- Text summarization
- Language translation
- Chatbots and virtual assistants
Techniques:
- Tokenization
- Named entity recognition
- Part-of-speech tagging
- Dependency parsing

Subset of AI that involves training algorithms to learn from data and make predictions or decisions
Types:
- Supervised learning (labeled data)
- Unsupervised learning (unlabeled data)
- Reinforcement learning (trial and error)
Applications:
- Image and speech recognition
- Natural language processing
- Predictive modeling
- Recommendation systems
Techniques:
- Linear regression
- Decision trees
- Random forests
- Neural networks

Interdisciplinary field that combines AI, mechanical engineering, and electrical engineering to design and develop robots
Focuses on creating autonomous systems that can perceive, reason, and interact with their environment
Applications:
- Industrial automation
- Service robotics (e.g., healthcare, hospitality)
- Autonomous vehicles
- Human-robot collaboration
Key concepts:
- Robot kinematics
- Robot dynamics
- Sensorimotor control
- Human-robot interaction

Field of study that focuses on enabling computers to interpret and understand visual information from the world
Applications:
- Image recognition and classification
- Object detection and tracking
- Scene understanding and reconstruction
- Video analysis
Techniques:
- Image processing
- Feature extraction
- Object recognition
- Deep learning (e.g., convolutional neural networks)

Type of AI program that mimics the decision-making abilities of a human expert in a particular domain
Characteristics:
- Knowledge base (rules and facts)
- Inference engine (reasoning and decision-making)
- User interface
Applications:
- Medical diagnosis
- Financial planning
- Quality control
- Troubleshooting
Types:
- Rule-based systems
- Frame-based systems
- Hybrid systems

Bilgisayarların insan diliyle etkileşimini sağlayan yapay zeka alt alanı
Bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve oluşturmasını sağlar
Uygulamaları:
- Duygu analizi
- Metin özeti
- Dil çevirisi
- Sokaktaki yardımcı programlar ve virtual asistanlar
Teknikleri:
- Tokenization
- Adlandırma varlık tanınması
- Kipte etiketleme
- Bağlılık ayrıştırması

Yapay zekanın bir alt kümesi olup, algoritmaların veriden öğrenmesini ve tahmini yapmasını sağlar
Türleri:
- Denetimli öğrenme (etiketli veriler)
- Denetimsiz öğrenme (etiketsiz veriler)
- Peşin öğrenme (deneme ve hata)
Uygulamaları:
- Görüntü ve konuşma tanıma
- Doğal dil işleme
- Tahmini modelleme
- Öneri sistemleri
Teknikleri:
- Doğrusal regresyon
- Karar ağaçları
- Rastgele ormanları
- Sinir ağları

Yapay zeka, makine mühendisliği ve elektrik mühendisliğinin birlikte kullanılan, robot tasarımı ve geliştirilmesi için disiplinler arası bir alan
Çevresiyle algılama, akıl yürütme ve etkileşim mümkün olan otonom sistemler oluşturmaya odaklanıyor
Uygulamaları:
- Endüstriyel otomasyon
- Hizmet robotik (örneğin, sağlık, konaklama)
- Otonom araçlar
- İnsan-robot işbirliği
Ana kavramlar:
- Robot kinematiği
- Robot dinamiği
- Sensör motor kontrolü
- İnsan-robot etkileşimi

Dünyadaki görsel bilgilerini yorumlayabilen ve anlayan bilgisayarları oluşturmaya odaklanan bir alan
Uygulamaları:
- Görüntü tanınması ve sınıflandırması
- Nesne algılanması ve takip edilmesi
- Sahne anlayışı ve yeniden oluşturulması
- Video analizi
Teknikleri:
- Görüntü işleme
- Özellik çıkarımı
- Nesne tanınması
- Derin öğrenme (örneğin, konvolüsyonel sinir ağları)

İnsan uzmanın belirli bir alanındaki karar verme yeteneklerini taklit eden yapay zeka programı türü
Özellikleri:
- Bilgi tabanı (kurallar ve gerçekler)
- Mantıksal muhakeme motoru (akıl yürütme ve karar verme)
- Kullanıcı arayüzü
Uygulamaları:
- Tıbbi teşhis
- Mali planlama
- Kalite kontrolü
- Arıza giderme
Türleri:
- Kural tabanlı sistemler +.Frame tabanlı sistemler
- Hibrilm Sistemleri