Yapay Zekâ Atölyesi

1. Giriş: Makine öğrenmesi araçları neden önemlidir? Makine öğrenmesi (Machine Learning – ML), bilgisayarların açıkça her adım için programlanmadan, verilerden örüntüler öğrenmesini ve öğrendikleri örüntülerden hareketle tahminler veya kararlar üretmesini sağlayan yapay zekâ alanıdır. Günümüzde makine öğrenmesi; sağlık hizmetlerinden eğitime, finans sektöründen sanayiye, tarımdan siber güvenliğe kadar pek çok alanda kullanılmaktadır. Örneğin bir makine öğrenmesi modeli; Öğrencilerin geçmiş sınav sonuçlarını inceleyerek öğrenme desteğine ihtiyaç duyabilecek öğrencileri belirleyebilir. Evlerin özelliklerinden hareketle satış fiyatlarını tahmin edebilir. E-posta mesajlarını spam veya normal mesaj olarak sınıflandırabilir. Üretim hattındaki sensör verilerini analiz ederek makine arızalarını önceden tahmin edebilir. Müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını inceleyerek kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir. Ağ trafiğini analiz ederek olağan dışı etkinlikleri tespit etmeye yardımcı olabilir. B...

Konu başlıkları 1. Programlama Dilleri ve Kütüphaneler Python, yapay zekâ kütüphaneleri, veri işleme ve model geliştirme araçları. 2. Yapay Zekâ Geliştirme Ortamları Google Colab, Jupyter Notebook, Visual Studio Code ve yapay zekâ projelerinin çalışma ortamları. 1. Giriş Yapay zekâ (YZ), bilgisayarların verilerden öğrenmesini, örüntüleri tanımasını, tahminlerde bulunmasını ve belirli görevleri yerine getirmesini sağlayan yöntem ve teknolojilerin bütünüdür. Günümüzde yapay zekâ; eğitim, sağlık, finans, sanayi, ulaşım, güvenlik ve iletişim gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bir yapay zekâ uygulaması geliştirmek yalnızca bir algoritma yazmaktan ibaret değildir. Geliştiricinin uygun programlama dilini seçmesi, gerekli kütüphaneleri kullanması, verileri hazırlaması, modeli eğitmesi ve sonuçları değerlendirmesi gerekir. Bütün bu işlemler için uygun bir geliştirme ortamına da ihtiyaç vardır. Örneğin, öğrenci başarı durumunu tahmin eden bir yapay zekâ uygulaması geliştirmek istediğimizi düşü...