Yapay Zeka Hakkında Her Şey

  • Yapay zekanın nasıl çalıştığının temellerini öğrenin

Bu dersin etkinlikleri şunlardır:

AI NASIL ÇALIŞIR?

Daha önce, yapay zekanın günlük hayatımızda olağanüstü bir etki yaratmak için farklı alanlarda nasıl kullanıldığını öğrendiniz. Şimdi, yapay zekanın ne olduğu ve nasıl çalıştığı konusunda biraz daha derinlemesine inceleyelim.

Gerçek yapay zeka henüz tam olarak ortaya çıkmış değil. Henüz tamamen insan gibi düşünen ve davranan bir sistem mevcut değil. Günlük hayatımızda yapay zekayı düşündüğümüzde, aslında makine öğrenimini kastediyoruz. 

Bu müfredatta yapay zekadan bahsederken, aslında yapay zekanın iki alt kümesi olan makine öğrenimi ve üretken yapay zekadan bahsedeceğiz.

Onlar nedir?

face recognition

Makine Öğrenimi

AI'nın bir alt kümesidir ve burada bir makine (bilgisayar) tahminlerde bulunabilmek için kalıpları tanımayı "öğrenir".

Youtube'un izlemek isteyebileceğiniz bir sonraki videoyu tahmin edebilmesinin veya Facebook'un bir görüntüdeki yüzünüzü tanımlayabilmesinin nedeni budur.

generated girl with robot

Üretken Yapay Zeka

metin, görüntü ve ses üretebilir. Çok sayıda mevcut veriye dayalı içerik oluşturabilmek için Büyük Dil Modelleri kullanır.

ChatGPT ve DALL-E, üretken yapay zekanın günümüzde popüler örnekleridir.

Müfredatın büyük bir kısmı, makine öğrenimi ve yapay zekanın kalıpları öğrenmesi için eğitilmesine odaklanmaktadır. Biraz daha derinlemesine inceleyelim.

MAKİNE ÖĞRENİMİNİN ÜÇ ANA BÖLÜMÜ VARDIR

VERİ KÜMESİ

ÖĞRENME ALGORİTMASIYLA KALIPLARI BULUR


TAHMİN!

Kaynak: “Yapay Zeka Hakkında Bilgi Edinme: K-12 öğrencileri için MIT kaynaklarının merkezi”, MIT Medya Laboratuvarı

VERİ SETLERİ

AI öğrenmek için ÇOK fazla veriye ihtiyaç duyar. AI, veri setikullanır ve bu veri kümesi çok büyük bir veri setidir! Günümüz dünyasında, bilgisayarlar her zamankinden daha fazla veriye erişebilir. AI'nın son birkaç yılda bu kadar büyük ilerleme kaydetmesinin nedenlerinden biri budur.

    AI:

  1. verilerden öğrenir
  2. ve sonunda kendi başına kalıpları bulabilir
  3. yeni verileri aldığında
    • tahminde bulunabilir
    • desenlere göre.

DUR VE TARTIŞ

AI verilerini nereden alıyor? Aslında, büyük bir kısmını sizden ve benden alıyor.

Evinizde, teknoloji sayesinde her gün ne tür veriler oluşturuyorsunuz?

Bazı fikirleri görün
Bunlardan herhangi birini düşündünüz mü?
  • Her Google araması
  • E-postalara yazdığınız kelimeler
  • Alexa/Siri/OK Google'a sorduğunuz her soru
  • Bağlı cihazlar - ışıkları her açtığınızda, klimayı veya ısıtıcıyı her açtığınızda
  • Cep telefonunuzda yaptığınız dokunuşlar
  • Çevrimiçi olarak satın aldığınız her şey
  • Sosyal medyada kimlerle bağlantılı olduğunuz
  • Dinlediğiniz şarkılar
  • Attığınız adımlar
girls discussing

ÖRNEK

Google Haritalar'ın yapay zeka kullanarak istediğiniz yere nasıl yol tarifi verdiğini adım adım inceleyelim. Her bir kutunun üzerine fareyi getirerek Google Haritalar'ın her bir bölümü nasıl ele aldığını görebilirsiniz.

VERİ KÜMESİ

VERİ KÜMESİ

Google Haritalar, tahmin yapmak için aşağıdaki girdileri kullanır.
  • mevcut konum
  • varış noktası
  • mod (yürüyüş, araba, toplu taşıma)
  • trafik

DESENLERİ BULUR

DESENLERİ BULUR

Google Haritalar, Google Haritalar'ı kullanan kişilerden sürekli olarak bilgi edinir. Bu veriler öğrenme algoritmasına aktarılır, böylece Google Haritalar tahminlerini sürekli olarak iyileştirebilir.

TAHMİN YAPAR

TAHMİN YAPAR

Google Haritalar, mevcut bilgilerine dayanarak varış noktanıza ulaşmak için en uygun rotayı tahmin eder. Size farklı seçenekler sunabilir. Birini seçtiğinizde, seçiminizden öğrenmeye devam eder.

DUR VE TARTIŞ

Şimdi siz deneyin!

Youtube ile süreci adım adım izleyin.

  1. Veri kümesi nedir?
  2. Youtube nasıl öğrenir?
  3. Ne öngörüyor?

 

AKTİVİTE: AI EYLEMDE

Tahmini süre: 15 dakika

AI'nın neler yapabileceğini görmek için aşağıdaki web sitelerini inceleyin.

Keşfederken şunları göz önünde bulundurun:
  • Önünüzdeki kavramı alıp farklı bir bağlamda uygulayabilir misiniz?
  • Bu uygulamaların çalışması için ne tür veriler gerekli olduğunu düşünüyorsunuz?
Enstrüman Oyun Alanı - Bir görüntüye dayanarak, AI, sanki gerçekten oradaymışsınız gibi duyacağınızı düşündüğü sesi üretir.
AutoDraw - karalamalarınızı alır ve çizmeye çalıştığınız şeyi çok hızlı bir şekilde tahmin eder!
X Derece ayrılık - iki sanat eserini alır ve ikisini birbirine bağlayan benzer sanat eserlerinden oluşan bir köprü gösterir.

YANSIMA

Artık yapay zeka oluşturmak için nelerin gerekli olduğunu az çok anladığınıza göre, çözmeye çalıştığınız sorunu ve yapay zekanın bu konuda nasıl yararlı olabileceğini düşünmek isteyebilirsiniz.

Sunset and reflection over lake
Sorununuzu ve olası çözümünü AI'nın üç bileşeni olan veri, model ve tahmin açısından düşünebilir misiniz?
Çözümünüzde bu üç parçayı nasıl ele alırsınız?

ANAHTAR TERİMLERİN GÖZDEN GEÇİRİLMESİ

  • Yapay Zeka (AI) – normalde sadece insanlar tarafından yapılabileceği düşünülen görevleri yerine getirebilen makineler/programlar
  • Makine Öğrenimi – yapay zekanın bir alt kümesi olup, teknolojinin verilerle eğitildiği ve tahminlerde bulunmak için kalıpları tanımayı "öğrendiği" bir alandır.
  • Üretken Yapay Zeka – metin, görüntü ve ses gibi içerikler oluşturabilme yeteneğine sahip teknoloji
  • Büyük Dil Modeli – büyük miktarda veri kullanılarak eğitilmiş, metni tahmin eden ve üreten bir yapay zeka modeli
  • Veri kümeleri – AI'ya kalıpları tanımayı ve bir şeyi tahmin etmeyi öğretmek için kullanılan bilgiler
  •  

EK KAYNAKLAR

Daha fazla harika yapay zeka keşfetmek ister misiniz?

Önceki Ders
Kursa geri dön
Sonraki Ders