PPT - Yapay Zeka PowerPoint Presentation - ID:6282986
Yapay ZekaPowerPoint Presentation
<iframe src="http://www.slideserve.com/embed/6282986" width="600" height="485" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="border:1px solid #CCC;border-width:1px 1px 0;margin-bottom:5px" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen> </iframe>
Yapay Zeka - PowerPoint PPT Presentation
Yapay Zeka. DR.KORHAN KAYIŞLI. SEZGİSEL PROBLEM ÇÖZÜMLEME. Sezgisellik : İnsan, farkında olmadan sezgisel yaklaşımlarla içiçe yaşamaktadır. Kısıtlı zaman içerisinde karar vermeler, karmaşık olaylarda seçimin yapılması, Yargılar, Bireyler arasında olan ilişkiler,
PowerPoint Slideshow about ' Yapay Zeka' - eaton-hebert
SEZGİSEL PROBLEM ÇÖZÜMLEME
Sezgisellik: İnsan, farkında olmadan sezgisel yaklaşımlarla içiçe yaşamaktadır.
Kısıtlı zaman içerisinde karar vermeler,
karmaşık olaylarda seçimin yapılması,
Bireyler arasında olan ilişkiler,
Düşüncelerin değişmesi vs.
İncelenirse deyimler ve atasözlerinin çoğu bu yaklaşıma, karar vermek için bir benzerliğin bulunmasına ve onun değerlendirilemesine dayanmaktadır.
Örnek: Bana dostunu söyle sana kim olduğunu söyleyeyim.
Sezgisellik, gerçeğin deneye veya akla vurmadan, doğrudan doğruya kavranmasıdır.
Bulgusallık ise, öğretilmek istenen şeyi, öğrencilerin kendilerinin bulmasını sağlayan öğretim yöntemidir.
Yapay zekada kullanılan sezgisellik kelimesi daha farklı biçimde ele alınarak algoritma anlamına karşılık gelmektedir. Algoritma kelimesinin kökeni Horazmi (825)’ e dayanmaktadır.
Algoritma, mekanik davranan kişiye veya bir makineye, bir takım verilerden yola çıkarak ve sonlu sayıda aşamalardan geçerek, belli bir problemi çözme imkanı veren, çok kesin komutlar bütününden oluşmaktadır. Bir algoritmanın çalışmasındaki mutlak zorunluluk, her türlü belirsizlikten arınmış olmasıdır.
Yapay zekada problemlerin çözümünde genellikle sezgisel yöntemler kullanılmaktadır. Gerçekten de bir problem için geçersiz olan sezgisel yaklaşım, diğerinde başarılı sonuçlar verebilir. Sezgisel yaklaşım, algoritmik yöntemlerden farklı olarak hedefe ulaşmanın kesin yolunu göstermemektedir.
Problemler genel olarak iki büyük sınıfa ayrılmaktadırlar:
İyi biçimlendirilmiş problemler,
Kötü biçimlendirilmiş problemler.
Çözümün doğruluğunun algoritmik yaklaşımla gösterilebileceği problemler düşünülmektedir. Bu cinsten sezgisel problemlere örnek olarak teorem ispatları gösterilebilir. İyi biçimlendirilmiş problemlerde genellikle algoritmik bir yaklaşım bulunmaktadır.
Günlük yaşamdaki problemlerin çoğu kötü biçimlendirilmiştir. İnsanlar belirli eylemler serisini en iyi sonucun bulunması garantisini veremeden yapmaktadır. Örneğin, satrançta bir hamlenin seçilmesi sayısal etmenlere dayanmasına rağmen kötü biçimlendirilmiş problemler cinsindendir.
İyi biçimlendirilmiş problemlerin bilgisayarlarda algoritmik yaklaşımla çözülmesinde zaman ve bellek sınırlaması söz konusudur. Fagenbaum ve Fieldman tarafından sezgiselliğin tanımları aşağıdaki gibi yapılmıştır.
Sezgisellik (sezgisel kurallar, sezgisel yöntem) problemin durum uzayı çok büyük olduğunda çözümün aranmasını kesin biçimde sınırlayan herhangi kural, strateji, hile, sadeleştirme ve diğer etmenler kullanımıdır.
Sezgisellik, problem karmaşıklık içerdiğinde, çözüm için yolun bulunmasındaki yardımcı anahtardır. İyi seçilmiş anahtarla tek bir kapıyı açıp amaca ulaşmak mümkün olduğu gibi, kötü seçilmiş anahtarlarla bu yolu zora sokmak da mümkündür.
YuriGagarin, 1961’ de uzaya giden ilk insan olduktan sonra İngiltere Kraliçesi Elizabeth II tarafından kabul edilmiştir. Yemek sırasında masaya 5 çatal, 5 kaşık ve 5 bıçak getirilmiştir. Bir köylü çocuğu olan kozmonot rastgele aldığı çatal ve bıçaklarla yemeye başlamış ve sonunda ilginç durumla karşılaşmıştır. Yemek sonunda çay için kaşıklardan en büyüğü kalmıştır.
Mönü önceden bilinseydi, olay algoritmik özellik taşıyacaktı. Öte yandan yemek süresinin sınırlı olması deneme yapmaya imkan vermemektedir. Fakat tekrar benzeri durumla karşılaşıldığında tecrübeye göre en iyi yaklaşım yapılmaktadır. Yine de kötü bir tahmin rol oynayabilir. Dolayısıyla burada aşağıdaki kural söz konusudur:
Yeni koşullarda eski benzeri durumlardaki iyi sonuçları veren yöntemleri kullan.
Birçok problem aşağıdaki yaklaşımla çözülebilmektedir.
1. Mümkün olabilecek durumlar içerisinde herhangi birisinin ele alınması.
2. Ele alınmış duruma mümkün gidişler uygulayarak durumun değiştirilmesi.
3. Durumun değerlendirilmesi.
4. Gereksiz durumların atılması.
5. Eğer sonuca ulaşılmışsa çözümün tamamlanması, aksi halde yeni değer ele alınarak işlemlerin tekrarlanması.
Algoritmik yaklaşımda 1-3-5. adımlar kulllanılmamaktadır.
Problemin çözümüne yönelik bir algoritma araştırılmadan önce, bu problemin sonlu sayıda aşamada çözülüp çözülemeyeceğini bilmek gerekir. Birçok matematikçinin yaptığı çalışmalar ışığında, algoritmik modeller oluşturulmuştur.
Algoritmalar teorisine göre evrensel algoritmik modellerin 3 türü ele alınmaktadır.
Birinci tür, algoritma kavramını klasik olan hesaplama ve sayısal fonksiyonlar gibi matematiksel kavramlarla ilişkilendirmektedir.
İkinci tür, algoritmanın her ayrık zamanda çok basit işlemleri yapan bir deterministik makine ile bağdaştırılmasıdır. Bu modeller, yapısal olarak bilgisayarlara en yakın olanlardır. En basit örneği, Turing makineleridir.
Üçüncü tür, herhangi alfabede sözcüklerin değiştirilmesine dayalı kelime işlemcileridir.
Problemin algoritmik çözümlerinin sınıflandırılması, bunların yürütülmesi için gerekli işlemlerin sayısı temel alınarak gerçekleştirilebilir; bu ölçüye, algoritmik karmaşıklık adı verilir.
Bir algoritmanın hesaplama karmaşıklığının değerlendirilmesi onun ne kadar hızlı çalışacağı ve bilgisayarın belleğinde ne kadar yer kullanacağına ilişkin bilgiler vermektedir.
Bir algoritmanın hesaplama karmaşıklığı iki açıdan incelenmedir.
Hesaplamayı yapmak için gerekli zamanı ölçen zamansal karmaşıklık değerlendirilmesi
Hesaplama için gerekli bellek sığasının ölçümü
Bazen zaman karmaşıklığı yalnızca karmaşıklık olarak ta isimlendirilebilmektedir.
SEZGİSEL PROBLEM ÇÖZÜMLEME incelenmedir.
Eğer bir algoritmanın n uzunluklu giriş verisi üzerinde, basit ikili işlemlerle ifade edilen çalışma zamanı üstten herhangi bir P(n) polinomu ile sınırlı ise bunlara polinomial zamanlı algoritmalar adı verilir. Bu algoritmalarla çözülebilen problemler P sınıfı olarak adlandırılmaktadır. Bu problemler iyi biçimlendirilmiş problem türlerindendir.
Polinomial algoritmaları gerçekleştiren sanal modellere bir örnek deterministik Turing makineleridir. Bu makineler yalnız verilmiş basit işlemleri gerçekleştirmektedir. Toplama, çıkarma, and, if, write vs.
NOT: determinizm; her olayın maddi veya manevi birtakım nedenlerin zorunlu sonucu olduğunu kabul eden felsefi görüştür.
Her adımda makine durumla ilgili tek bir işemi gerçekleştirebilmektedir. Deterministik Turing makineleri şeklinde adlandırılan bu otomatlar, yeni duruma geçerek işlemleri tekrar yapmaktadır (otomat; Canlı bir varlığın yapabileceği bazı işleri yapan mekanik, elektrikli veya yazılımsal araç).
Polinomial zaman içerisinde deterministik olmayan makinelerde çözülebilen her algoritma deterministik olmayan polinomial algoritma olarak ele alınır ve bu problemler NP (non-polinomial) sınıfını oluşturur.
Yapay zeka ile ilgili birçok problemde durum uzayının veya çözüm ağacının gösterilmesinde graf yapıları kullanılmaktadır. Graf, bir noktalar kümesi ile (düğümler) bu noktalar arasındaki ilişkileri ifade eden kenarlar yardımıyla tanımlanan bir yapıdır. Her kenar iki düğümü birleştirmektedir. Grafın her kenarının bir başlangıcı ve bir sonu varsa, bu grafyönlü olarak tanımlanır. Aksi halde yönsüz olarak kabul edilir. Yönsüz graflarda kenarlar bağ olarak adlandırılır.
Birbiriyle kenarla ilişkili olan düğümlere komşu düğümler denir. Kapalı yola döngü denilir. Döngü içermeyen bağlantılı graflarağaç olarak adlandırılmaktadır.
Şifreli hesaplama sonucunu bulmayı hedefleyen Newell ve Simon 1972 yılında aşağıdaki problemi çözmeye çalışmışlardır. Bu probleme göre farklı her hafe eşit olmayan bir sayı karşı gelmektedir.
Her tavşan çiftinin her ay sonunda 1 çift yavru verdiği düşünülürse, her yeni çift ise ilk birinci aydan sonra yavrulayabildiği de söz konusu olduğunda önceden verilmiş zaman içerisinde hiçbir tavşanında ölmediği varsayılarak, 1 yıl 5 ay sonra kaç tavşan elde edildiğini tespit ediniz.
9 nokta problemi
Kalemi kaldırmadan dört doğru parçası ile bu noktaların birleştirilmesi nasıl gerçekleştirilir?
Küp problemi M(10,10,10), N(25,0,10)
Turistler ve Yamyamlar Problemi
Nehrin solunda olan üç turist ve üç yamyamın, yalnız iki kişi alabilecek bir tekneyle sağ kıyıya geçmeleri gerekmektedir. Şart, hangi kıyıda olursa olsun, turist sayısının yamyam sayısından az olmamasıdır. Aksi durumda turistler yamyamlar tarafından yenilmektedir. Toplam sayılarını kaybetmeden turistlerin ve yamyamların diğer kıyıya taşınması istenilmektedir.
Bir çiftçi, nehrin sağ kıyısındaki kurt, kuzu ve lahanayı, yalnız iki nesne alabilecek bir tekneyle sol kıyıya geçirmek istiyor. Çiftçi yanlarında olduğu müddetçe kurt kuzuyu, kuzu da lahanayı yiyememektedir. Kuzu ve lahana yitirilmeden bu tekneyle çiftçi kurt, kuzu ve lahanayı diğer kıyıya nasıl taşıyabiliriz?
Internet zerinde Yapay Zeka ve Yapay Sinir Aglari -Compotek 2005. zeka. zeka\'nin
Yapay Zeka -Dersin degerlendirilmesi. arasinavi 1 0arasinavi 2 0final sinavi
Yapay Zeka -Yapay zeka. dr.korhan kayiŞli. a *
YAPAY ZEKA ve UZMAN SİSTEMLER -Ders notu – 4.2 sezgisel arama. sezgisel problem Çözümleme. İnsan farkında olmadan sezgisel yaklaşımlarla iç içe yaşamaktadır kısıtlı zaman içerisinde karar vermeler, karmaşık olaylarda
YAPAY ZEKA Sorunlar - Arayislar -(yapay) zeka nedir?. ama?: d?s?nme yetenegine / akla sahip makineler/programlar ?retmek.ancak,d?s?nce nedir?akil nedir?akil ger?ekten var midir?akil varsa, fiziksel yapilarla iliskisi nedir?akilli makineler yapmak
YAPAY ZEKA ve UZMAN SİSTEMLER -Ders notu – 4.1 bilgili arama. geçen ders: problem Çözme. problem çözme: hedef formülasyonu problem formülasyonu (durumlar, operatörler) Çözüm için ara problem formulasyonu: başlangıç
MIT5 6 3 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi -Y. doç. yuriy mishchenko. ders planı. makine öğrenmesi problemi ve yaklaşımı regresyon ve sınıflandırma problemi makine öğrenme, denetimle ve denetimsiz öğrenme lineer regresyonu
IT 5 6 3 Artificial Intelligence and Machine Learning ( Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi ) -Y rd . doç. yuriy mishchenko. ders planı yapay zeka nedir yapay zekanin erken dönemi yapay zekanin uzman sistemleri yapay zekanin geçerli
Yapay Zeka Teknikleriyle Tıbbi Verilerin İşlenmesi: VERİ MADENCİLİĞİ -Verİ nedİr ?. bilgisayar disklerinde biriktirilen, aktif olarak kullanılan veya ileride kullanılması düşünülen ilişkisel
ÖĞRENME MODELLERİ ÇOKLU ZEKA KURAMI (Howard Gardner) Zeka konusunda çalışma yapanlar -ÖĞrenme modellerİ Çoklu zeka kurami (howard gardner) zeka konusunda çalışma yapanlar galton (1900) thorndike (1900 lü yıllar)
Yapay Sinir Ağları -Giriş. neden yapay sinir ağları (ysa) bazı görevler insanlar tarafından kolaylıkla yerine getirilirken onların von neumann makinesi tabanlı geleneksel paradigmalar ile yerine getirilmesi zordur. Örüntü
YAPAY SİNİR AĞLARI VE BAYES SINIFLAYICI -Yrd.doç.dr.lale Özyılmaz. yapay sİnİr aĞlari (ysa). genel olarak insan beyninin ya da merkezi sinir sisteminin çalışma prensiplerini taklit eden bilgi işleme sistemleridir. ysa yapay sinir
ÇOKLU ZEKA -Beynimiz iki lobdan oluşmaktadır. sol beyinde: sözcükler,sayılar,mantık ve irdelemek. sağ beyinde: İmgeler,renk,hayal kurmak. sözel ve matematik
(Yapay) Zek â ve Mantık (Programlama) Yılmaz Kılıçaslan -Sunulacak / tartışılacak konular. zekÂ. yapay zekÂ. mantik. mantik programlama. alan mathison turing. 23 haziran 1912’ de londra’ da doğdu. 1936’da turing
Zeka kavramının gelişimi -Prof. dr. hasan bacanli gazi Üniversitesi gazi eğitim fakültesi. Üstün zekâlı ve yetenekli Çocuklar kongresinde sunulan bildiri. (16-17 mayıs 2008, ankara). zeka kuramlarının sınıflaması.
ZEKA KURAMLARI VE ÇOKLU YAKLAŞIMLAR -Bir soru?. zeki insanın özellikleri nelerdir?. zeka & yarat ıcılık. zeka birçok yeteneğin karışımından, yaratıcılık ise daha çok bir yeteneğin gelişmesinden meydana
ÇEVRESEL ZEKA VE ALGILAMA DESTEKLİ AKILLI EV -Halil ertan, hande alemdar, Özlem durmaz İncel , cem ersoy bilgisayar mühendisliği bölümü, boğaziçi Üniversitesi, İstanbul , tÜrkİye. İÇerİk. giriş Çevresel zeka ve
Çoklu Zeka Kuramı ve Gelişim raporlarının değerlendirilmesi. -. aslında	. hepimiz çatlamış kovalarız. ve herkesin kendine özgü kabiliyetleri ve kusurları vardır. tilki iyi koku alır. kartallar yüksek
Javni Univerzitet “ Haxhi Zeka” u Pe ći Fakultet Biznisa -Osnove biznisa 3. priroda preduzetniŠtva i preduzetniČka kultura. predavač: msc. emin neziraj phd.c. nivo studija : osnovne ( bachelor) godina studija : i ( prva) semestar : i
TÜRKİYE BİLİŞİM ŞURASI EĞİTİM ve ARGE ÇALIŞMA GRUBU SORUMLU STK: Türkiye Zeka Vakfı -18 Şubat 2002. kapsam. 1.	genel kurgu eğitim ve arge Çalışma grubunun amacı alt Çalışma grupları ve yaklaşım metodoloji ve