Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka (YZ), insan zekasını taklit eden ve makineler üzerinde uygulanan bir teknoloji dalıdır. Bu makineler, insan gibi düşünme, öğrenme ve problem çözme yetenekleri ile donatılmıştır. YZ, geniş bir disiplin yelpazesine sahiptir ve bilgisayar bilimi, matematik, dilbilim, psikoloji gibi birçok alanı kapsar. Nihai amacı, insan benzeri zekaya sahip makineler geliştirerek karmaşık görevleri otonom bir şekilde gerçekleştirmelerini sağlamaktır.

YAPAY ZEKA ALANINDA TEMEL KAVRAMLAR

A.Makine Öğrenmesi (Machine Learning):

1.Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmalar, etiketlenmiş veri kümeleri kullanarak model eğitimi yapar. Örneğin, bir e-posta spam filtresi, daha önce spam olarak işaretlenmiş e-postalar üzerinden öğrenir.

2.Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Bu algoritmalar, etiketlenmemiş veri kümeleri üzerinde çalışarak gizli desenleri keşfeder. K-Means Kümeleme gibi algoritmalar bu gruba girer.

3.Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bu algoritmalar, bir çevre ile etkileşime girerek ve ödüller kazanarak öğrenir. Özellikle robotik ve oyun geliştirme alanlarında kullanılır.     

B.Derin Öğrenme (Deep Learning):

1.Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks): İnsan beyninin çalışma prensiplerini taklit ederek çok katmanlı yapılar kullanır. Görüntü tanıma, ses tanıma ve doğal dil işleme gibi alanlarda kullanılır.

2.Konvolüsyonel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNNs): Özellikle görüntü ve video işleme için tasarlanmış derin öğrenme algoritmalarıdır.

3.Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks – RNNs): Zaman serisi verileri ve dil modelleme için kullanılan ağlardır.

C.Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing – NLP):

1.Dil Modelleme ve Üretme (Language Modeling and Generation): Metin verilerini analiz ederek ve yeni metinler üreterek çalışır. GPT-3 ve BERT gibi modeller örnektir.

2.Duygu Analizi (Sentiment Analysis): Metinlerdeki duygusal tonları tespit eder.

3.Makine Çevirisi (Machine Translation): Farklı diller arasında otomatik çeviri yapar.

YAPAY ZEKA’nın TARİHİ

1.Başlangıç ve Temeller (1940’lar ve 1950’ler)

Alan Turing ve Turing Testi (1950): Alan Turing, “Bilgisayar Makineleri ve Zeka” adlı makalesinde, makinelerin düşünebileceğini savundu ve Turing Testi’ni önerdi. Bu test, bir makinenin insan seviyesinde zekaya sahip olup olmadığını belirlemeyi amaçlar.

John McCarthy ve Yapay Zeka Terimi (1956): Dartmouth Konferansı’nda John McCarthy, “yapay zeka” terimini ortaya attı. Bu konferans, yapay zekanın resmi olarak bir araştırma alanı olarak doğuşunu işaret eder.

2.Altın Çağ ve İlk Başarılar (1950’ler ve 1960’lar)

Erken Algoritmalar ve Mantık Teorisi: İlk AI programlarından biri, mantık teorisi üzerine çalışan “Logic Theorist” (1955) oldu. Bu program, insanların problem çözme sürecini simüle etmeyi amaçladı.

LISP Programlama Dili (1958): John McCarthy, AI araştırmalarında yaygın olarak kullanılan LISP programlama dilini geliştirdi.

3.Kış Dönemleri ve Yeniden Canlanma (1970’ler ve 1980’ler)

AI Kışı (1974-1980): Büyük beklentilerin karşılanmaması ve fonların azalması nedeniyle AI araştırmaları duraklama dönemine girdi.

Uzman Sistemler (1980’ler): Uzman sistemler, belirli alanlarda uzman bilgilerini kullanarak problem çözme yeteneği kazandı. Örneğin, MYCIN adlı sistem, tıbbi teşhislerde kullanılmak üzere geliştirildi.

4. Makine Öğrenmesi ve Büyük Veri (1990’lar ve 2000’ler)

Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliği: 1990’larda, makine öğrenmesi ve veri madenciliği, yapay zeka araştırmalarında önemli bir yer kazandı. Bu dönemde, büyük veri setlerinin analizi ve öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi ön plana çıktı.

IBM’in Deep Blue (1997): IBM’in Deep Blue süper bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenerek büyük bir başarı elde etti.

5. Derin Öğrenme ve Günümüz (2010’lar ve Sonrası)

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları: 2010’lar, derin öğrenme ve sinir ağları alanında büyük ilerlemelere sahne oldu. Bu teknolojiler, görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme gibi alanlarda büyük başarılar elde etti.

AlphaGo (2016): Google DeepMind’in AlphaGo programı, karmaşık ve stratejik bir oyun olan Go’da dünya şampiyonu Lee Sedol’u yenerek büyük yankı uyandırdı.

Türkiye’nin Yapay Zeka Stratejisi: Kronolojik Bir Bakış

1959: Cahit Arf’ın İlk Adımları

1959: Ordinaryüs Profesör Cahit Arf, Erzurum Atatürk Üniversitesi’nde “Makineler Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?” konulu bir sunum yaparak Türkiye’de yapay zeka alanında ilk adımı atmıştır.

2020: Strateji Belgesinin Hazırlıkları

2020: Ulusal Yapay Zeka Stratejisi (2021-2025) ile ilgili Cumhurbaşkanlığı Genelgesi hazırlıkları başladı. Strateji belgesi, 40 kamu kurumu, 26 akademisyen, 38 özel sektör kuruluşu, 4 sivil toplum kuruluşu, 2 meslek örgütü ve 4 uluslararası organizasyonun katkılarıyla oluşturuldu.

2021: Stratejinin Yayımlanması ve Tanıtımı

24 Ağustos 2021: Ulusal Yapay Zeka Stratejisi (2021-2025), Resmî Gazete’de yayımlandı ve yürürlüğe girdi. Aynı gün, Sanayi ve Teknoloji Bakanı Mustafa Varank ve Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Başkanı Ali Taha Koç’un katılımıyla Türkiye’nin teknoloji ve inovasyon üssü Bilişim Vadisi’nde düzenlenen bir törenle kamuoyuna tanıtıldı.

Stratejinin Hedefleri ve Uygulamaları

2021-2025: Ulusal Yapay Zeka Stratejisi kapsamında belirlenen hedefler:

• Yapay zekanın Gayri Safi Yurt İçi Hasıla’ya katkısının %5’e çıkarılması.
• Yapay zeka alanındaki istihdamın 50 bin kişiye yükseltilmesi.
• Lisansüstü mezun sayısının 10 bin kişiye çıkarılması.
• Yerli ve millî yapay zeka uygulamalarının kamu alımlarında önceliklendirilmesi.
• Türkiye’nin uluslararası yapay zeka endekslerinde ilk 20 ülke arasında yer alması.

2021: İlk Uygulama ve Yapısal Düzenlemeler

Nisan 2021: Strateji belgesi, paydaşların görüşüne açıldı ve daha sonra nihai haline getirildi.

2021: Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi bünyesinde “Büyük Veri ve Yapay Zeka Uygulamaları Dairesi Başkanlığı” ve Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı’nda “Millî Teknoloji Genel Müdürlüğü” kuruldu.

2021: TÜBİTAK Yapay Zeka Enstitüsü, üniversitelerin araştırma merkezleri ile sektörleri bir araya getirerek yapay zeka teknoloji çözümleri üretmek üzere kuruldu.

2021 ve Sonrası: Kamu ve Özel Sektör Uygulamaları

2021 ve Sonrası: Adalet, Çalışma ve Sosyal Güvenlik, İçişleri, Millî Eğitim Bakanlığı, Sağlık ve Ticaret Bakanlıkları ile Savunma Sanayii Başkanlığı ve Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı Kıyı Emniyeti Genel Müdürlüğü tarafından ulusal yapay zeka projeleri hayata geçirildi.

2021-2025: Ulusal Yapay Zeka Stratejisi kapsamında 6 stratejik öncelik, 24 amaç ve 119 tedbir belirlendi. Stratejik öncelikler:

• Yapay zeka uzmanı yetiştirmek ve alanda istihdamı artırmak.
• Araştırma, girişimcilik ve yenilikçiliği desteklemek.
• Kaliteli veriye ve teknik altyapıya erişim sağlamak.
• Sosyo-ekonomik uyumu hızlandıracak düzenlemeler yapmak.
• Uluslararası iş birliklerini güçlendirmek.
• Yapısal ve işgücü dönüşümünü hızlandırmak.

YAPAY ZEKA ALANINDA BAZI POPÜLER ALGORİTMALAR

1.Doğrusal Regresyon (Linear Regression)

Doğrusal regresyon, iki değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır. Basit doğrusal regresyonun matematiksel modeli şu şekildedir:

Burada, y bağımlı değişkeni, x bağımsız değişkeni, β0\beta_0β0​ sabit terimi, β1\beta_1β1​ eğim katsayısını ve ϵ\epsilonϵ hata terimini temsil eder.

Python ile kodladığımızda:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Veri seti
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([3, 4, 2, 5, 6])

# Model oluşturma ve eğitme
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Tahmin yapma
y_pred = model.predict(X)

# Grafik çizme
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, y_pred, color='red')
plt.xlabel('Bağımsız Değişken (X)')
plt.ylabel('Bağımlı Değişken (y)')
plt.show()

2.Lojistik Regresyon (Logistic Regression)

Lojistik regresyon, sınıflandırma problemlerinde kullanılır. Model, verilerin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin eder. Matematiksel model:

Burada, P(y=1∣x)P(y=1|x)P(y=1∣x) bağımlı değişkenin belirli bir sınıfa ait olma olasılığıdır.

Python ile kodladığımızda:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Veri seti
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])

# Model oluşturma ve eğitme
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# Tahmin yapma
y_pred = model.predict(X)
y_prob = model.predict_proba(X)[:, 1]

# Grafik çizme
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, y_prob, color='red')
plt.xlabel('Bağımsız Değişken (X)')
plt.ylabel('Olabilirlik')
plt.show()

3.Karar Ağaçları (Decision Trees)

Karar ağaçları, verileri dallandırarak karar verme sürecini modelleyen algoritmalardır. Matematiksel olarak, her düğümde veri seti belirli bir özelliğe göre ikiye ayrılır ve bu işlem yaprak düğümlere ulaşılana kadar devam eder.

Python ile kodladığımızda:

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree

# Veri seti
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# Model oluşturma ve eğitme
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# Tahmin yapma
y_pred = model.predict(X)

# Karar ağacını görselleştirme
plt.figure(figsize=(12,8))
tree.plot_tree(model, filled=True)
plt.show()

4.Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines – SVM)

SVM, veriyi iki sınıfa ayıran en iyi hiper düzlemi bulur. Matematiksel olarak, SVM’nin amacı marjini maksimize etmektir:

Burada, w\mathbf{w}w hiper düzlemin normal vektörüdür.

Python ile kodladığımızda:

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt

# Veri seti
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # İlk iki özelliği kullan
y = iris.target

# Veri setini ayırma
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Model oluşturma ve eğitme
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# Tahmin yapma
y_pred = model.predict(X_test)

# Sınırları çizme
def plot_decision_boundary(X, y, model):
    x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02))
    Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8)
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', marker='o')
    plt.show()

plot_decision_boundary(X_test, y_test, model)

5.K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors – KNN)

KNN, sınıflandırma veya regresyon için kullanılan basit bir algoritmadır. Bir veri noktasının sınıfını belirlemek için en yakın  komşusuna bakar ve çoğunluğa göre karar verir.

Python ile kodladığımızda:

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

# Veri seti
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [2, 2]])
y = np.array([0, 1, 1, 0, 1])

# Model oluşturma ve eğitme
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X, y)

# Tahmin yapma
y_pred = model.predict(X)

# Grafik çizme
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='coolwarm')
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='x', c=y_pred, cmap='coolwarm')
plt.xlabel('Özellik 1')
plt.ylabel('Özellik 2')
plt.show()

Bu algoritmalar, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki temel tekniklerden bazılarıdır. Her birinin farklı avantajları ve kullanım alanları vardır. Yukarıdaki örneklerde, bu algoritmaların nasıl çalıştığını ve Python’da nasıl uygulanabileceğini gösterdim.

YAPAY ZEKA ÇERÇEVESİNDE OLAN MAKİNE ÖĞRENME MODELLERİ

1.Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Bu modelde, giriş verileri ve bunlara karşılık gelen çıktı etiketleri (doğru sonuçlar) kullanılarak bir model eğitilir. Amaç, yeni verilere karşılık gelen doğru sonuçları tahmin etmektir.

a.Doğrusal Regresyon (Linear Regression)

Amaç: Sürekli bir bağımlı değişkenin tahmin edilmesi.

Örnek: Bir evin fiyatını, özelliklerine (metrekare, oda sayısı, konum vb.) göre tahmin etmek.

b. Lojistik Regresyon (Logistic Regression)

Amaç: İkili sınıflandırma problemlerinde kullanılır.

Örnek: E-postanın spam olup olmadığını tahmin etmek.

c. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines – SVM)

Amaç: Sınıflandırma ve regresyon analizleri.

Örnek: Müşteri segmentasyonunda müşteri gruplarının belirlenmesi.

d.Karar Ağaçları (Decision Trees)

Amaç: Karar noktalarını kullanarak sınıflandırma ve regresyon yapmak.

Örnek: Kredi başvurularının onaylanıp onaylanmayacağını belirlemek.

e.Rastgele Ormanlar (Random Forests)

Amaç: Birden fazla karar ağacının birleştirilmesiyle daha doğru tahminler yapmak. Örnek: Tıbbi teşhislerde hastalık tahminleri yapmak.

f. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors – KNN)

Amaç: Yakın komşulara bakarak sınıflandırma veya regresyon yapmak.

Örnek: Yeni bir ürünün hangi kategoriye gireceğini belirlemek.

2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Bu modelde, yalnızca giriş verileri kullanılarak model eğitilir ve veri içindeki yapılar keşfedilmeye çalışılır. Çıktı etiketleri yoktur.

a.Kümeleme (Clustering)

Amaç: Verileri doğal gruplara ayırmak.

Örnek: Müşteri segmentasyonu için benzer özelliklere sahip müşterileri gruplamak.

Algoritmaları:

• K-Ortalamalar (K-Means)
• Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering)
• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

b. Boyut İndirgeme (Dimensionality Reduction)

Amaç: Verilerin boyutunu azaltarak daha anlamlı ve görselleştirilebilir hale getirmek. Örnek: Yüz tanıma sistemlerinde veri boyutunu azaltmak.

Algoritmaları:

• Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis – PCA)
• T-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)

c.Bağımsız Bileşen Analizi (Independent Component Analysis – ICA)

Amaç: Gözlemlerden bağımsız bileşenleri çıkarmak.

Örnek: Ses sinyallerinden bağımsız ses kaynaklarını ayırmak.

3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Bu modelde, bir ajan (agent), bir ortam (environment) ile etkileşime girerek öğrenir. Amaç, ajanının belirli bir görevde en yüksek ödülü elde etmesi için bir politika geliştirmesidir.

a.Q-Öğrenme (Q-Learning)

Amaç: Bir aksiyonun beklenen ödülünü tahmin eden bir Q-değeri öğrenmek.

Örnek: Robotik kontrol, oyun oynama stratejileri geliştirme.

b.Derin Q-Ağları (Deep Q-Networks – DQN)

Amaç: Q-değerlerini tahmin etmek için derin sinir ağları kullanmak.

Örnek: Atari oyunlarının otonom olarak oynanması.

c.Politika Gradyanı Yöntemleri (Policy Gradient Methods)

Amaç: Bir politikanın doğrudan optimize edilmesi.

Örnek: Karmaşık strateji oyunlarında ajanların öğrenmesi.

4.Derin Öğrenme (Deep Learning)

Derin öğrenme, sinir ağları kullanarak karmaşık veri modellerini öğrenme sürecidir. Genellikle büyük veri setleri ve yüksek hesaplama gücü gerektirir.

a.Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks – ANN)

Amaç: Veriler arasındaki karmaşık ilişkileri modellemek.

Örnek: Görüntü tanıma, doğal dil işleme.

b. Konvolüsyonel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNN)

Amaç: Özellikle görüntü ve video işleme görevlerinde kullanılır.

Örnek: Nesne tanıma, yüz tanıma.

c.Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks – RNN)

Amaç: Zaman serisi verileri ve sıralı verilerde kullanılır.

Örnek: Metin tahminleri, konuşma tanıma.

d.Generative Adversarial Networks (GANs)

Amaç: Gerçekçi veri örnekleri oluşturmak.

Örnek: Sahte görüntü üretimi, veri artırma.

DÜNYA GENELİNDE YAPAY ZEKA GELECEK TAHMİNLERİ

Endüstri 4.0 ve Otomasyon:

Tahmin: Üretim süreçlerinde otomasyon ve YZ kullanımı artacak. Robotik ve otonom sistemler, fabrikalarda ve lojistikte yaygınlaşacak.

Etki: İş gücü talebi değişecek, bazı işler otomatikleşirken yeni iş alanları doğacak. İş gücünün yeniden eğitimi kritik hale gelecek.

Sağlık ve Tıp:

Tahmin: YZ, hastalıkların erken teşhisi, kişiselleştirilmiş tedavi ve ilaç geliştirme süreçlerinde devrim yaratacak.

Etki: Sağlık hizmetleri daha erişilebilir ve etkili olacak, yaşam kalitesi ve ömrü artacak.

Ulaşım ve Otonom Araçlar:

Tahmin: Otonom araçlar yaygınlaşacak, trafik kazaları ve kentsel ulaşımda büyük değişiklikler yaşanacak.

Etki: Ulaşım maliyetleri düşecek, trafik akışı iyileşecek ve karbon emisyonları azalacak.

Eğitim:

Tahmin: YZ destekli eğitim platformları, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunacak.

Etki: Eğitim daha erişilebilir hale gelecek, bireylerin öğrenme hızları ve yöntemleri optimize edilecek.

Güvenlik ve Savunma:

Tahmin: YZ, siber güvenlikte ve askeri stratejilerde önemli bir rol oynayacak.

Etki: Güvenlik önlemleri daha etkin hale gelecek, aynı zamanda siber tehditler de artabilecek.

İklim Değişikliği ve Çevre:

Tahmin: YZ, iklim modellemeleri ve çevresel yönetimde kullanılacak.

Etki: Çevresel sorunlara daha hızlı ve etkili çözümler bulunacak, sürdürülebilirlik çalışmaları desteklenecek.

SONUÇ

Yapay zeka (YZ) alanındaki gelişmeler, hem Türkiye hem de dünya genelinde toplumsal ve ekonomik yaşamı köklü bir şekilde dönüştürmektedir. YZ’nin çeşitli alanlarda kullanımı, endüstriyel otomasyon, sağlık, ulaşım, eğitim, güvenlik ve çevresel yönetim gibi kritik sektörlerde devrim niteliğinde ilerlemelere yol açmaktadır. Bu dönüşüm, daha verimli üretim süreçleri, hastalıkların erken teşhisi, otonom ulaşım sistemleri, kişiselleştirilmiş eğitim platformları ve daha güvenli dijital ortamlar gibi pek çok alanda yenilikler getirmektedir.

YZ’nin etkin kullanımı ve potansiyelinin tam anlamıyla gerçekleştirilmesi, toplumların ve ülkelerin bu teknolojiyi benimseme ve adapte olma hızına bağlıdır. Türkiye’nin Ulusal Yapay Zeka Stratejisi, bu alandaki ilerlemeleri hızlandırmayı ve ülkenin YZ teknolojilerinde dünya genelinde rekabet edebilir bir konuma ulaşmasını hedeflemektedir. Eğitim, araştırma, veri altyapısı, düzenleyici çerçeve ve uluslararası işbirlikleri gibi stratejik alanlarda yapılan yatırımlar ve girişimler, Türkiye’nin YZ alanındaki büyümesini destekleyecektir.

Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi YZ teknolojilerinin temel kavramları ve uygulamaları, birçok sektörde yenilikçi çözümler sunmaktadır. Bu teknolojiler, doğru veri toplama, işleme ve modelleme süreçleri ile desteklendiğinde, karmaşık problemleri çözme kapasitesine sahiptir.

Sonuç olarak, YZ’nin gelecekteki gelişmeleri, toplumların ve ülkelerin ekonomik büyümesini, yaşam kalitesini ve sürdürülebilir kalkınma hedeflerini önemli ölçüde etkileyecektir. YZ’nin potansiyelini en iyi şekilde kullanabilmek için, eğitim ve yeniden eğitim programları, etik ve yasal düzenlemeler, inovasyon destekleri ve uluslararası işbirlikleri gibi alanlarda kapsamlı ve stratejik yaklaşımlar benimsenmelidir. Bu şekilde, YZ’nin getirdiği fırsatlar en üst düzeyde değerlendirilecek ve daha adil, verimli ve sürdürülebilir bir dünya için temel oluşturulacaktır.

Alan Turing’e ait olan “COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE” adlı makalenin çevirisini yaptığım dosyaya aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.

ALAN TURİNG “COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE”

KAYNAKÇA

• Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Prentice Hall.
• Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi (2021). Ulusal Yapay Zeka Stratejisi (2021-2025).
• IBM AI
• AI Weekly
• Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., et al. (2014). Generative Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv:1406.2661.
• Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 25, 1097-1105.