YAPAY ZEKA

Makinelerin insan gibi öğrenen, karar veren, tahmin eden yapılar hale getirme düşüncesi yapay zekânın mantığını oluşturmaktadır. Bu kitapta yapay zekâ ve en sık kullanılan yöntemler olan yapay sinir ağları, bulanık mantık, sinirsel bulanık mantık ve genetik algoritmalar hem teorik olarak hem matematiksel modelleme olarak gösterilmiştir. Kitabın temel olarak amacı yapay zekâ ve yöntemlerinin sadece teorik olarak kalmamasıdır. Bunun için bilgisayar ortamında farklı platformlarda yapay zekâ yöntemleri nasıl modellenir aşama aşama ayrıntılı olarak gösterilmiştir. • .Net, AForge.Net • Akıl ve Akıllı Yaklaşım • Aktivasyon Fonksiyonları • Algısal, Kavramsal ve Motor Alt Sistemler • Algoritmik Problem Çözümü • ANFIS • Ara Katmanı, Belirsizlik • Bilgisayar Görüsü, Bilgisayarlı Öğrenme • Biyolojik Nöronlar • Bulanık Mantık • Bulanık Sonuç Çıkartma • Bulanıklaştırma • Çaprazlama • Çıkış Katmanı • Çok Katmanlı Algılayıcılar • Danışmanlı, Danışmansız Öğrenme • Doğal Dil İşleme, Doğal Zekâ • Durulama, Ebeveyn, Eğitim, Felsefe • Gen Takası • Genetik Algoritmalar, Genetik Bilgi • Genetik Operatörler • Genetik Programlama • Geri Beslemeli Ağlar • Geriye Doğru Hesaplama • Gezgin Satıcı Problemi • Giriş Katmanı • Goldberg Problemi, Graflar • İleri Beslemeli Ağlar • İstatistiksel Yaklaşım • Karınca Kolonisi • Karmaşık Problem Çözümü • Katman • Klasik Mantık • Knime • Kromozom Şifrelenmesi • Kural Birimi • Makine Öğrenmesi • Mamdani, Matematik, Matlab • Mutasyon • NEFCLASS • Nesil, Nöron, Nüfus, Optimizasyon • Öğrenme, Perceptron • Problem, Problem Çözümleme • Psikoloji, Robotik, Seçim • Sezgisel Problem Çözümü • Sinir, Sinirsel Bulanık Mantık • Takagi-Sugeno • Takviyeli öğrenme • T-norm ve T-conorm • Toplama Fonskiyonları • Turing Testi • Uzman Sistemler • Üyelik Fonksiyonu • Yapay Sinir Ağları • Yapay Zekâ • Yapısal Yaklaşım