Yapay zeka, bilgisayarların ve makinelerin insanlar gibi düşünmesini, karar vermesini ve sorun çözmesini sağlayan teknolojidir.

​

Temel hedef, insanların zekâsına benzer şekilde davranan sistemler oluşturmaktır.

Yapay Zeka Nedir?

2. Modern Yapay Zekanın Doğuşu

• 1950: Alan Turing, Turing Testi’ni tanıttı: "Makineler düşünebilir mi?"
• 1956: John McCarthy, Dartmouth Konferansı’nda "Yapay Zeka" terimini ortaya koydu.
• 1960'lar: Joseph Weizenbaum İlk chatbot Eliza geliştirildi.

Türkiye'den Bir Değer: Cahit Arf

• 1997: IBM’in Deep Blue bilgisayarı, Garry Kasparov’u yendi.
• 2012: AlexNet, derin öğrenmenin başarısını gösterdi.
• 2016: AlphaGo, Go şampiyonunu yendi.
• 2017 GPU Nvidia(Cuda ve Tensor)
• CoPilot,Chatgpt,Deep seek R1, Claude vb,

Bilim Kurgudan Gerçeğe

Yapay Zeka Tarihinde Kısa Bir Yolculuk

​

1. Felsefi Kökler ve İlk Adımlar

• Antik Çağ: Aristoteles, mantık ve akıl yürütme modelleri geliştirdi. Eğer yağmur yağıyorsa, zemin ıslanır
• 1642: Blaise Pascal, mekanik hesap makinesi icat etti.
• 1830'lar: Charles Babbage’ın "Analitik Makinesi" ve Ada Lovelace’in ilk yazılım fikri.

Yapay Zeka Nasıl Öğreniyor ya da Öğrendi.

Genel Zeka

Yapay Zeka

Makine Öğrenmesi

Derin Öğrenme

Veri

Bilimi

Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Kavramları

Genel Zeka

Neural Network

Makinelerin nesne ve olayları algoritmalar aracılığıyla sayısallaştırarak betimlenen kavramlarla tanımlayabilmeleridir.

Makine Öğrenmesi

*Teachable Machine Örneği sunularak somutlaştırılabilir.

Derin Öğrenmenin Kıyamet Senaryoları

Yanlış Bilgi Yayılımı:

Otonom Silahlar:

Gizlilik İhlalleri:

İşsizlik:

Önyargılar:

Peki, bu risklerin önüne nasıl geçebiliriz?

Etik Düzenlemeler

Şeffaflık:

Sorumluluk:

Eğitim:

Uluslararası İşbirliği

Sonuç olarak, derin öğrenme ve yapay sinir ağları, insanlığa büyük faydalar sağlayabileceği gibi büyük zararlar da verebilir. Bu nedenle, bu teknolojilerin geliştirilmesi ve kullanılması sürecinde etik ilkelerin gözetilmesi ve gerekli önlemlerin alınması büyük önem taşımaktadır.

​

. Temel Matematiksel Konuları İyi Öğrenmek:

• Temel Aritmetik: Toplama, çıkarma, çarpma, bölme, kesirler, ondalık sayılar ve yüzdeler.
• İlk Geometri Bilgisi: Açı ölçüleri, dik üçgenler, çevre ve alan hesaplamaları.
• Temel Cebir: Cebirsel ifadeler, denklemler, eşitsizlikler ve değişkenler.
• Problem Çözme Yeteneği: Günlük hayattan örneklerle problem çözme.

2. İleri Matematik Konularına Yavaşça Geçiş Yapmak:

• Ortaokul Seviyesinde Geometri: Geometrik şekiller, düzlem geometri (üçgenler, çemberler vb.).
• Fonksiyonlar ve Grafikler: Fonksiyonlar, grafiklerin çizimi ve yorumu.
• İleri Cebir ve Polinomlar: Çarpanlara ayırma, polinomlar, quadratik denklemler.

3. Matematiksel Düşünmeyi Geliştirmek:

• Soyut Düşünme: Soyut kavramları anlamak ve çıkarımlar yapmak.
• Mantıksal Düşünme ve Akıl Yürütme: Mantık ve akıl yürütme becerileri.

4. Yaparak Öğrenmek:

• Bol Bol Pratik Yapmak: Sıkça problem çözmek ve kavranan bilgileri pekiştirmek.
• Farklı Kaynaklardan Çalışmak: Farklı kitaplar ve çevrimiçi platformlardan çalışmak.

5. İleri Seviye Matematik Konularına Hazırlık:

• Matematiksel Analiz: Kalkülüs, limit, türev, integral.
• Olasılık ve İstatistik: Veri analizi, olasılık hesaplama, istatistiksel modeller.
• Geometriye İleri Düzey Yaklaşım: Uzay geometrisi, dönüşümler, vektörler.

6. Kendi Yeteneklerini Keşfetmek ve Derinlemesine İncelemek:

• Özel Matematik Alanları: Diferansiyel denklemler, topoloji, sayı teorisi.
• Matematiksel Yarışmalar: Matematik olimpiyatları, yarışmalarla gelişimi izlemek.

7. Matematiksel Araçları Kullanabilmek:

• Matematiksel Yazılımlar: GeoGebra, Wolfram Mathematica, Python kütüphaneleri.

8. Mentorluk ve Kaynaklardan Faydalanmak:

• Mentorluk: İyi bir mentor veya öğretmenle çalışma.
• Kaynaklar: Matematiksel kitaplar, çevrimiçi dersler, matematik toplulukları.

​

Yapay Zeka ’da Yol Haritası

BAZI AI ARAÇLARI