Ses tanıma modeli eğitimi adımlarıyla yapay zeka uygulamalarını öğrenin. TensorFlow ile sesle söylenen sayıları tanıma yetenekleri kazanın
Yapay öğrenme, yapay zekâ sisteminin veriden öğrenmesine dayalıdır. Yapay öğrenme süreci genel olarak beş adımdan oluşmaktadır.
Yapay öğrenmenin temelini inceleyebilmek için konu, en çok kullanılan yapay öğrenme modellerinden biri olan denetimli/gözetimli öğrenme üzerinden ele alınmıştır. Örnekte Cahit Öğretmen’in rehberliğinde (denetim/gözetim) bir öğrenme gerçekleşmektedir. Burada kullanılan denetim/gözetim kavramı problem durumundaki girdilerle birlikte problemi çözmek için gerekli işlemleri yaptıktan sonra yanıtın öğrencilere gösterildiği örneklerin verilmesi anlamına gelmektedir. Öğrencilerin Cahit Öğretmen’in gösterdiği örneklerden öğrenmesi
Yapay öğrenme sürecinde de algoritmalar veri setleri kullanılarak eğitilir. Yapay öğrenme süreci için veriyi bir aracın yakıtına benzetebiliriz. Bir aracın sorunsuz çalışması için yakıtın yeterli miktarda ve kaliteli olması ne kadar önemli ise yapay öğrenme için de verinin miktarı ve niteliği o kadar önemlidir.
Cahit öğretmen topladığı örneklerden seçme, eleme ve düzenleme yaparak bir örnek/soru havuzu oluşturmuştur. Bu soru havuzundaki bazı soruları derste çözmeye, bazılarını da sınavda sormaya karar vermiştir. Cahit Öğretmen’in öğrencilere çözerek göstereceği örnek sorular yapay öğrenme sürecinde eğitim verisi (training data) olarak adlandırılmaktadır. Eğitim verisi bir tablo olarak (sütunlar ve satırlar) düşünüldüğünde, sütunlardan bazıları girdileri (bağımsız değişken) bir tanesi de çıktıyı (bağımlı değişken) temsil etmektedir. Veri setindeki satırlar ise örnekleri temsil etmektedir.
Veri setleri, her zaman ham haliyle kullanılamaz. İnsan hataları veya teknolojik arızalar nedeniyle veri setleri içinde tutarsız ve imkânsız veri bulunabilir. Bazı özelliklere ait eksik/kayıp değer/veri (missing value) bulunabilir bununla birlikte veri setindeki tüm sütunların/özelliklerin kullanılması yerine bazı özelliklerin seçilmesi gerekebilir. Bazı özellikler üzerinde veri dönüşümü yapılmalıdır. Veri setinin eğitim ve test seti olarak bölünmesi de bu aşamada gerçekleştirilir.
Fen Bilimleri dersindeki deneylerden hatırlanacağı gibi bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerinde etkisi olduğu düşünülmektedir. Yapay öğrenmede de girdilerin çıktıları etkilediği varsayılır ve girdi-çıktı arasındaki ilişkiyi bulmak hedeflenir. Cahit Öğretmen’in sınıfta verdiği örneklerdeki sayılar girdileri/bağımsız değişkenleri ifade ederken işlemin sonucu da çıktıyı/bağımlı değişkeni ifade etmektedir.
Yapay öğrenmede Cahit Öğretmen’in sınıfta yaptığı gibi veri setinde girdi-çıktı örnekleri verilerek uygun bir algoritma seçilip eğitilerek bir model oluşturulur. Model her yeni örnekte tıpkı bir öğrenci gibi kendini geliştirir ve girdi-çıktı arasındaki ilişkiyi daha iyi açıklayabilecek şekilde parametrelerin ağırlıklarını günceller. Her öğrencinin farklı öğrenme yöntemi, farklı soru çözme stilleri olduğu gibi yapay öğrenmede de çeşitli algoritmalar kullanılarak modeller geliştirilmektedir. Algoritmalar örnekteki öğrencilerin düşünme biçimi, öğrenme yöntemi veya işlem becerileri olarak düşünülebilir. Nasıl her öğrencinin her derste aynı derecede başarılı olması beklenmezse her algoritma da her problem durumunda, her veri setinde aynı derecede başarılı olmaz. Hatta problem durumu ve veri türü bazı algoritmaların kullanılmasına izin verirken bazılarının kullanılmasına izin vermez. Böyle bir durumda ikinci adıma dönülerek veri setinde bazı dönüştürme işlemleri yapılabilir.
Yapay öğrenmede oluşturulan modelin başarısını test etmek için Cahit Öğretmen’in öğrencilere yaptığı gibi bir sınav yapılır. Modelin başarısını test etmek için eğitim sırasında kullanılmayan verilerin (örneklerin) olduğu bir veri seti kullanılmalıdır. Bu durum Cahit Öğretmen’in derste çözdüğü örneklerin birebir aynısını sınavda sormasına benzer. Bu durumda öğrencilerin öğrenmesinden daha çok ezber yapmasında söz edilebilir. Bu tür durumlarda öğrencilerin veya yapay öğrenme modelinin başarısı sağlıklı bir şekilde değerlendirilmez. Modeli test etmek için kullanılan veri setine, test verisi (test data) denir. Test verisinde sonuç/çıktı sütunu verilmez. Bu durum Cahit Öğretmen’in doğru yanıtların işaretlenmiş olduğu sınav kağıtlarıyla sınav yapmasına benzer. Cahit Öğretmen sınavda derste çözdüğü örneklere hiç benzemeyen sorular sorarsa öğrencilerin başarıları düşebilir. Tüm bu durumlar yapay öğrenme sürecinde de geçerlidir. Öğrencilerin sınavda soruları çözerek yanıtları verdiği gibi yapay öğrenme modeli de test verisindeki girdileri kullanarak sonuçları bulmaya çalışır. Öğrencilerin değerlendirilmesiyle benzer şekilde modelin bulduğu sonuçlarla doğru yanıtlar karşılaştırılarak modelin performansını gösteren başarı puanı hesaplanır. Yapay öğrenmede çıktı her zaman sayısal bir değişken olmaz. Her ne kadar sayısal hesaplamalar yapılsa da sonuç kısmında bu sayılar bir kategoriyle eşleştirilebilir. Verilen kan değerlerine göre bir hastalığa ilişkin tahmin üreten (pozitif/negatif) bir modelin çıktısı ikili değerden birini alır. Yapay öğrenmede sonuç başka bir ifadeyle bağımlı değişken sütunu etiket olarak da adlandırılır. Etiket bir kategorinin/sınıfın adı olabileceği gibi sayısal bir değer de olabilir.
Değerlendirme aşamasından sonra geliştirilen model, kullanım amacına göre bir bilgisayar programı olarak veya gömülü bir yazılım olarak paketlenir. Akıllı cihazlardaki aplikasyonlar uygulama ve yaygınlaştırma adımına örnek olarak verilebilir. Bu aşamada geliştirilen model bir arayüz tasarlanarak hitap ettiği kişi ve kurumların kullanımına hazır hale getirilir.
Yapay öğrenme modellerinin nasıl çalıştığını anlamak için code.org platformundaki “Okyanuslar için yapay zekâ” etkinliği yapılabilir. Bu etkinlikte yapay zekâya sahip bir robot, okyanusları temizleme görevinde kullanılmak üzere eğitilmektedir. Robota, balıklardan ve çöplerden oluşan örnekler gösterilir. Her bir örneğin ait olduğu sınıf öğretilerek eğitim işlemi gerçekleşmektedir. Etkinliğe karekodu okutarak veya bağlantıya tıklayarak ulaşılabilir.
Kaynaklar: Sorular: 1. Yeteri kadar balık örneği gösterilmediğinde robotun okyanusu temizleme görevindeki başarısı değişiyor mu?Cevap: Evet, yeteri kadar balık örneği gösterilmediğinde robotun okyanusu temizleme görevindeki başarısı düşer. Çünkü robot, balıkları doğru bir şekilde tanımlayamayabilir ve böylece onları çöplerden ayıramayabilir.
2. Örnekler yanlış olarak etiketlendiğinde (balıklardan bazıları çöp veya çöplerden bazılarını balık olarak etiketlendiğinde) neler oluyor?Cevap: Örnekler yanlış olarak etiketlendiğinde, robot yanlış bir şekilde eğitilmiş olur. Bu nedenle, okyanusu temizleme görevinde başarılı olamaz. Örneğin, bir balık örneği çöp olarak etiketlendiğinde, robot o balığı çöp olarak sınıflandıracaktır ve böylece onu okyanusta bırakacaktır.
Google Teachable Machine, yapay öğrenme bilgisi gerektirmeden görselleri, sesleri ve pozları tanıyan yapay zeka modelleri oluşturmayı sağlayan bir web tabanlı araçtır.
Google Teachable Machine ile model oluşturma süreci şu adımlardan oluşur:
Google Teachable Machine ile geliştirilen uygulamalar arasında şunlar yer almaktadır:
Google Teachable Machine, yapay zeka konusunda eğitim veren veya öğrenen herkesin kullanabileceği kolay bir araçtır. Bu araç ile yapay öğrenme modelleri oluşturarak farklı alanlarda projeler geliştirebilirsiniz.
Yararlı Kaynaklar:Tensorflow, Google'ın geliştirdiği bir makine öğrenmesi ve derin öğrenme kütüphaneleri koleksiyonudur. Tensorflow ile görüntü, ses, metin ve diğer veri türleri üzerinde makine öğrenmesi modelleri eğitilebilir. Tensorflow modelleri, önceden eğitilmiş modellerin üzerine yapılandırılabileceği gibi, tamamen sıfırdan da oluşturulabilir.
Tensorflow ile bir model eğitmek için öncelikle veri toplamak gerekir. Veri, modelin öğrenmesini istediğimiz bilgiyi içeren örneklerden oluşur. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modeli eğitmek istiyorsak, öncelikle modelin sınıflandırmak istediğimiz görüntüleri toplamalıyız.
Verileri topladıktan sonra, Tensorflow kullanarak bir model oluşturabiliriz. Model, verilerden öğrenen ve yeni veriler üzerinden tahminlerde bulunan bir yapıdır. Tensorflow'da, önceden tanımlanmış birçok model mimarisi bulunmaktadır. Bu mimarilerden birini seçerek veya kendi model mimarimizi oluşturarak eğitim sürecine başlayabiliriz.
Model oluşturulduktan sonra, onu eğitmek için verilerimizi kullanırız. Eğitim sürecinde, model verilerden öğrenerek ağırlıklarını günceller. Ağırlıklar, modelin kararlarını belirleyen sayılardır. Eğitim süreci, modelin veriler üzerindeki hatasını en aza indirene kadar devam eder.
Model eğitimden sonra, onu değerlendirerek performansını ölçeriz. Değerlendirme, eğitim verisi dışında bir veri seti kullanılarak yapılır. Böylece, modelin yeni veriler üzerindeki performansını görebiliriz. Değerlendirme sonuçlarına göre, modelin daha fazla eğitim alması gerekip gerekmediğine karar veririz.
Modelin performansından memnun kaldıktan sonra, onu yayınlayarak diğer kullanıcıların kullanımına sunabiliriz. Tensorflow, modelleri buluta veya yerel bir cihaza yayınlamak için çeşitli seçenekler sunmaktadır.
Tensorflow, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri eğitmek için güçlü bir araçtır. Tensorflow kullanarak, görüntü, ses, metin ve diğer veri türleri üzerinde birçok farklı türde model eğitebiliriz. Tensorflow modelleri, önceden eğitilmiş modellerin üzerine yapılandırılabileceği gibi, tamamen sıfırdan da oluşturulabilir.
İlgili Kaynaklar * [Tensorflow Resmi Web Sitesi](https://www.tensorflow.org/) * [Tensorflow Eğitimleri](https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice) * [Tensorflow Örnekleri](https://github.com/tensorflow/examples)Yapay zekâ, yol tarifleriyle bir yerden bir yere gitmeye yardımcı olur. Bize öneriler sunar, çeviri yapmamızı sağlar, söylediklerinizi anlar (ses tanıma). Peki nasıl çalışır? Geleneksel programlamada insanlar bir problemin çözümündeki kodları adım adım yazar. Yapay zekâ tekniklerinde ise bilgisayarlar verideki desenleri, modelleri bularak çözümü öğrenir.
Yapay zekâda insan ön yargısı olmadığı düşünülebilir. Ancak bir olgunun yalnızca veriye dayanması onu tarafsız yapmaz. İnsanların kendi ön yargılarını bir kenara bırakmaları çok zordur. İnsanların bu ön yargıları teknolojinin bir parçası hâline gelir.
İnsanların ön yargıları, yapay zekâ sistemlerine de yansımaktadır. Bu nedenle, yapay zekâ sistemlerini geliştirirken, ön yargıların sistemlere dahil olmamasına dikkat edilmelidir.
PictoBlox, Windows, macOS, Linux işletim sistemli bilgisayarlarda veya Android/iOS yüklü akıllı cihazlara kurularak kullanılan, çevrim içi bir blok tabanlı kodlama programıdır. Bu bölümde, PictoBlox programında yapay zekâ uygulamaları gerçekleştirebilmek için kullanılan eklentiler ve bu eklentilerin kullanım amaçları hakkında bilgiler verilecektir.
PictoBlox'da bulunan yapay zekâ eklentileri şunlardır:
PictoBlox'daki yapay zekâ eklentileri, çeşitli alanlarda kullanılabilir. Bu alanlardan bazıları şunlardır:
PictoBlox programındaki yapay zekâ eklentileri, çeşitli alanlarda kullanılabilir. Bu eklentiler, hayatımızı daha kolay, daha güvenli ve daha eğlenceli hale getirmek için kullanılabilir.
Yararlı Kaynaklar:Yüz algılama ve tanıma, bir görüntünün veya videonun içindeki yüzleri bulma ve onları tanımlama işlemidir.
Yüz algılama, bir görüntünün veya videonun içindeki yüzleri bulma işlemidir. Bu, genellikle yüzün şekli ve yapısına göre yapılır.
Yüz tanıma, bir yüzün kimliğini belirleme işlemidir. Bu, genellikle yüzün özellikleri (gözler, burun, ağız vb.) kullanılarak yapılır.
Yüz algılama ve tanıma, çeşitli uygulamalarda kullanılır. Bunlar arasında güvenlik, gözetim, sağlık ve eğlence yer alır.
Nesne algılama, bir görüntünün veya videonun içindeki nesneleri bulma ve onları tanıma işlemidir.
Nesne algılama, genellikle bir görüntü veya videonun piksellerini analiz ederek yapılır. Bu pikseller, nesnenin şekli ve yapısına göre gruplandırılır. Daha sonra, nesnenin özellikleri (renk, doku vb.) kullanılarak nesnenin kimliği belirlenir.
Nesne algılama, çeşitli uygulamalarda kullanılır. Bunlar arasında güvenlik, gözetim, sağlık ve eğlence yer alır.
Nesne algılama, günlük hayatımızın birçok alanında kullanılan önemli bir teknolojidir.
İnsan vücudu algılama, bir görüntünün veya videonun içindeki insan vücudunu bulma ve onu tanımlama işlemidir.
İnsan vücudu algılama, genellikle bir görüntü veya videonun piksellerini analiz ederek yapılır. Bu pikseller, insan vücudunun şekli ve yapısına göre gruplandırılır. Daha sonra, insan vücudunun özellikleri (boy, kilo, cinsiyet vb.) kullanılarak insan vücudunun kimliği belirlenir.
İnsan vücudu algılama, çeşitli uygulamalarda kullanılır. Bunlar arasında güvenlik, gözetim, sağlık ve eğlence yer alır.
İnsan vücudu algılama, günlük hayatımızın birçok alanında kullanılan önemli bir teknolojidir.
Yapay zeka, hayatimizin birçok alaninda yer alir ve giderek daha fazla kullanilir hale gelmektedir. Bu yazida, yapay zeka ile görütü analizi nasil yapiliyor onu inceleyecegiz.
Görüntü tanima, bir yapay zeka uygulamasinin bir görüntüyü analiz edip anlasabilmesi sürecidir. Görüntü tanima, birçok alanda kullanilir, örnegin:
Görüntü tanima, farkli yöntemlerle yapilabilir. En yaygin görütü tanima türleri şunlardir:
Görüntü tanima, birçok alanda kullanilir. Bunlardan birkaci şunlardir:
Görüntü tanima, yapay zekanin birçok alanda kullanilabilen bir uygulamasidir. Görüntü tanima, hayatimizi daha kolay ve güvenli hale getirmektedir.
PictoBlox ile yüz algılama ve işaretleme uygulaması, bilgisayara bağlı kameradan alınan görüntülerdeki yüzleri algılayıp işaretleyen bir uygulamadır. Öncelikle uygulama arayüzünde bulunan kukla özelliklerinden Tobi kuklası silinmelidir. Ardından Yeni kukla ekle penceresinden Face Filters kuklası sahneye eklenir ve kostümler sekmesinden varsayılan kostüm olarak ball kukulasının kostümü face filters kuklasına ekstra olarak eklenir ve varsayılan olarak ayarlanır.
Uygulama algoritması genel olarak şu şekilde açıklanabilir:
Uygulama çalıştırıldığında yüzdeki hatlar yeşil topla işaretlenir. Bu uygulamada PictoBlox ile insan yüzündeki belirli bölümlerin tespit edilmesi ve işaretlenmesi sağlanır.
Yapay Zeka (YZ), bir bilgisayar sisteminin insana özgü zeki davranışları taklit edebilme yeteneği olarak tanımlanan gelişmiş bir teknolojidir. Bu, makinelerin öğrenme, akıl yürütme ve kendi kendine düzeltme yeteneklerini içerir. Günümüzde birçok alanda YZ uygulamaları görülmektedir.
Yüz tanıma, bir kişinin yüz özelliklerini analiz ederek kimliğini doğrulayan bir teknolojidir. Bu teknoloji, güvenlik, sağlık ve perakende gibi birçok alanda kullanılır. Örneğin YZ ile çalışan bir taksi uygulaması, araca binen yolcunun yüz özelliklerini analiz ederek kimliğini doğrulayabilir ve ödemeyi otomatik olarak gerçekleştirebilir.
Yüz filtreleri, insanların yüzlerine çeşitli efektler uygulayan bir teknolojidir. Bu filtreler, eğlence amaçlı kullanılabilir veya insanların yüzlerini daha çekici hale getirmek için kullanılabilir. Örneğin birçok akıllı telefon kamerasında yüz filtreleri bulunur. Bu filtreler, kullanıcıların fotoğraflarını daha çekici hale getirmelerine yardımcı olur.
Duygu durumu, yaş ve cinsiyet analizi, bir kişinin yüz ifadelerini analiz ederek duygu durumunu, yaşını ve cinsiyetini belirleyen bir teknolojidir. Bu teknoloji, pazarlama, sağlık ve güvenlik gibi birçok alanda kullanılır. Örneğin YZ ile çalışan bir pazarlama uygulaması, insanların yüz ifadelerini analiz ederek ürünlerine olan ilgilerini belirleyebilir ve buna göre reklam kampanyaları oluşturabilir.
Yapay zeka, birçok alanda kullanılabilen gelişmiş bir teknolojidir. Bu teknoloji, insanların hayatını kolaylaştırmak ve daha güvenli hale getirmek için kullanılabilir. Ancak YZ'nin etik kullanımı konusunda da endişeler bulunmaktadır. Örneğin YZ, insanların mahremiyetini ihlal etmek veya ayrımcılık yapmak için kullanılabilir. Bu nedenle YZ'nin etik kullanımı konusunda çalışmalar yapılmalı ve gerekli düzenlemeler yapılmalıdır.
PictoBlox, kullanıcıların kod yazma bilgisine ihtiyaç duymadan yapay zekâ uygulamaları geliştirebilmelerini sağlayan bir platformdur. PictoBlox'ta, kullanıcılar görsel bloklar kullanarak kodlarını oluştururlar. Bu sayede, karmaşık algoritmaları bile kolayca uygulayabilirler.
PictoBlox'ta, yapay zekâ teknolojileri çeşitli eklentiler aracılığıyla kullanılabilir. Bu eklentiler, kullanıcıların kodlarına önceden tanımlanmış yapay zekâ işlevlerini eklemelerini sağlar. Örneğin, kullanıcılar bir görüntü işleme uygulaması geliştirmek için PictoBlox'un görüntü işleme eklentisini kullanabilirler. Bu eklenti, görüntülerin analiz edilmesi, nesnelerin tanınması ve yüz ifadelerinin algılanması gibi işlemleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.
PictoBlox kullanılarak geliştirilen birçok farklı uygulama bulunmaktadır. Bu uygulamalar arasında şunlar yer almaktadır:
PictoBlox, kullanıcıların yapay zekâ uygulamaları geliştirmek için kullanabilecekleri güçlü bir platformdur. PictoBlox'un görsel programlama arayüzü sayesinde, kullanıcılar kod yazma bilgisine ihtiyaç duymadan karmaşık algoritmaları bile kolayca uygulayabilirler. PictoBlox kullanılarak geliştirilen uygulamalar, eğitim, oyun, sağlık ve iş dünyası gibi birçok alanda kullanılmaktadır.
PictoBlox, öğrencilerin yapay zeka kavramlarını öğrenmelerine ve uygulamalarını geliştirmelerine yardımcı olan bir görsel programlama ortamıdır. PictoBlox'ta, öğrenciler çeşitli yapay zeka teknolojilerini kullanarak yüz tanıma, ses tanıma, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme gibi uygulamalar geliştirebilirler.
PictoBlox'ta, öğrencilerin yapay zeka uygulamaları geliştirmelerini kolaylaştırmak için çeşitli eklentiler bulunmaktadır. Bu eklentiler şunlardır:
PictoBlox ile yapay zeka uygulamaları geliştirmek için, öncelikle öğrencilerin PictoBlox programını bilgisayarlarına yüklemeleri gerekir. Daha sonra, öğrenciler PictoBlox programında yeni bir proje oluşturarak yapay zeka uygulamalarını geliştirmeye başlayabilirler.
PictoBlox'ta yapay zeka uygulamaları geliştirmek için, öğrenciler çeşitli bloklar kullanabilirler. Bu bloklar, öğrencilerin yapay zeka teknolojilerini kullanarak veri analizi, tahminleme, nesne tanıma, yüz tanıma, duygu analizi ve makine çevirisi gibi uygulamalar geliştirmelerine yardımcı olur.
PictoBlox, öğrencilerin yapay zeka kavramlarını öğrenmelerine ve uygulamalarını geliştirmelerine yardımcı olan bir görsel programlama ortamıdır. PictoBlox'ta öğrenciler çeşitli bloklar kullanarak veri analizi, tahminleme, nesne tanıma, yüz tanıma, duygu analizi ve makine çevirisi gibi yapay zeka uygulamaları geliştirebilirler.
Yapay zeka, bilgisayarların insan zekasını taklit etme yeteneğidir. Yapay zeka teknolojileri, günlük hayatımızın birçok alanında kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, işlerimizi kolaylaştırmak, sağlık hizmetlerini iyileştirmek ve dünyayı daha güvenli hale getirmek için kullanılmaktadır.
Yapay zeka teknolojileri, birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Bu alanlardan bazıları şunlardır:
Yapay zeka, farklı türlere ayrılmaktadır. Bu türlerden bazıları şunlardır:
Yapay zeka teknolojileri, birçok avantajı ve dezavantajı bulunmaktadır. Bu avantajlar ve dezavantajlar şunlardır:
Avantajları:
Dezavantajları:
Yapay zeka teknolojileri, günlük hayatımızın birçok alanında kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, işlerimizi kolaylaştırmak, sağlık hizmetlerini iyileştirmek ve dünyayı daha güvenli hale getirmek için kullanılmaktadır. Ancak, yapay zeka teknolojilerinin birçok avantajı ve dezavantajı da bulunmaktadır. Bu nedenle, bu teknolojileri kullanırken dikkatli olmak ve olası riskleri göz önünde bulundurmak gerekmektedir.
Videolar: * Yapay Zeka Nedir? * Yapay Zeka Türleri * Yapay Zeka Avantajları ve Dezavantajları Diğer Kaynaklar: * Yapay Zeka Nedir, Tarihçesi ve Geleceği * Yapay Zekanın Avantajları ve Dezavantajları * Yapay Zeka ProjelerimBlock, Makeblock tarafından geliştirilen, grafiksel arayüzlü bir programlama ortamıdır. Yapay zekâ projeleri için kullanılabilecek çok sayıda eklentiye sahiptir.
mBlock için kullanılabilecek yapay zekâ eklentileri şunlardır:
* Cognitive Services (Bilişsel Servisler): Ses tanıma, OCR ile el yazısı ve basılı metin tanıma, görüntü tanımlama gibi işlemlerin yapılmasını sağlar. * Makine Öğrenimi: Makine öğrenmesi modelleri oluşturmak için kullanılır. * AI Service (Yapay Zekâ Servisi): Konuşma tanıma, metin tanıma, imge tanıma, insan vücudu tanıma ve doğal dil işleme servislerinden oluşmaktadır. * Text to speech (Metinden konuşmaya): Bir metni seslendirmek için kullanılır. * Translate (Çeviri): Bir dilden başka bir dile çeviri yapmak için kullanılır. * Data Science (Veri Bilimi) Uzantıları: Veri grafiği, iklim veri ve Google sayfa gibi veri bilimi uzantıları da zaman zaman yapay zekâ projelerinde kullanılır. * Nesnelerin İnterneti Uzantıları: Kullanıcı bulut iletisi, yükleme modu yayını ve video sensing gibi nesnelerin internet uzantıları da yapay zekâ projelerinde kullanılır.mBlock'da kuklalardaki yapay zekâ eklentileri ile aygıtları (mikrokontroller kartlar, robotik setler vb.) haberleştirmek için aygıt eklenir ve aygıt bağlantı ayarları yapılır.
Aygıt haberleşmesi için canlı ve yükle olmak üzere iki farklı mod vardır:
* Canlı Mod: Aygıt mBlock programı çalıştığı sürece çalışır. mBlock programı kapatıldığında veya aygıtın mBlock programının çalıştığı bilgisayarla bağlantısı kesilirse kod çalışmayacaktır. * Yükle Mod: Aygıt içine yüklenen bellenim (firmware) ile mBlock programı etkileşim hâlindedir. mBlock programı çalışmasa bile aygıt çalışmaya devam eder.mBlock, yapay zekâ projeleri için kullanılabilecek çok sayıda eklentiye sahip bir programlama ortamıdır. Kukla ve aygıt etkileşimi için de seçenekler sunar. Bu sayede, öğrenciler yapay zekâ projelerini kolayca geliştirebilirler.
Yapay zeka, makinelerin insan zekasını taklit etme yeteneğidir. Makinelerin öğrenme, problem çözme ve karar verme gibi görevleri yerine getirmesini sağlayan bir dizi teknikten oluşur. Günümüzde yapay zeka uygulamaları birçok alanda kullanılmaktadır.
Yapay zeka, hayatımızı birçok yönden etkileyen ve hızla gelişen bir alandır. Bu teknolojinin faydalarından yararlanmak için risklerini de göz önünde bulundurmalıyız. Yapay zeka uygulamalarının etik ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması önemlidir.
Videolar: Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır?Bu uygulamada, Arduino UNO ve görüntü tanıma teknolojisi kullanılarak, bir kişinin duygu durumu belirlenir ve belirlenen duygu durumuna göre bir servo motor tarafından uygun emoji görüntülenir.
Bu uygulama, görüntü tanıma teknolojisi ve Arduino UNO kullanılarak bir kişinin duygu durumunun belirlenmesi ve buna göre uygun emojinin gösterilmesi için kullanılabilecek bir sistem sunar.