Yapay Zeka Uygulamaları
Yapay Sinir Ağı ¦ Makine Öğrenmesi – Derin Öğrenme ¦ Derin Ağlar – Bulanık Mantık ¦ Sinirsel Bulanık Mantık – Genetik Algoritma
5. Baskı,
Şubat 2021
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
16x24
Sayfa Sayısı:
480
Kitabın Fiyatı:
420,00₺
24 saat içerisinde temin edilir.
3
ürünü beraber alın
%15 İNDİRİMDEN
yararlanın!
1.580,00₺
1.344,90₺
Kitabın Açıklaması
Güncellenmiş 5. baskısını yapan kitap, Yapay Zeka teknikleri hakkında hiçbir bilgisi bulunmayan okuyucuları da kapsayacak şekilde başlangıç seviyesinden ileri seviyelere kadar Yapay Sinir Ağı, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Derin Ağlar, Bulanık Mantık, Sinirsel Bulanık Mantık ve Genetik Algoritma gibi Yapay Zeka tekniklerini içermektedir.
Kitapta, Yapay Zeka teknikleri çok yalın bir şekilde anlatılarak, bu tekniklerin, Sosyal Bilimler alanlarına ve Elektrik, Elektronik, Makine, Endüstri Mühendisliği gibi çok farklı alanlara nasıl uygulanacağı, algoritmalar ve akış diyagramları ile adım adım anlatılmaktadır.
Kitapta okuyucuların Yapay Zeka tekniklerini daha iyi kavrayabilmelerini ve kolay bir şekilde uygulayabilmelerini sağlamak amacıyla, yazar tarafından meslek hayatı boyunca gerçekleştirilen çok sayıda uygulama örnek olarak sunulmuş ve bunlara ait algoritmalar verilmiştir.
Kitabın Konu Başlıkları
Yapay Sinir Ağları
Yapay Sinir Ağlarının Yapıları
Makine Öğrenmesi
Gözetimli Öğrenme
Gözetimsiz Öğrenme
Yarışmacı Öğrenme
Derin Öğrenme
Derin Ağlar
Derin Ağlarda Kullanılan Veri Kümeleri
Derin Ağlarda Kullanılan Programlama Dilleri
Evrişimli Sinir Ağları
Özişler Kodlayıcı Ağları
Tekrarlayan Sinir Ağları
Derin İnanç Ağları
Bulanık Mantık
Bulanık Mantık Denetleyiciler
Sinirsel Bulanık Mantık
Genetik Algoritma
Genetik Algoritma Uygulamaları
Kitapla İlgili Kategoriler
Yorumlar
Kitabın İçindekileri
İlksöz
7
YAPAY SİNİR AĞLARI
Birinci Bölüm
YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ
1. YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ
25
1.1. Akıl ve Zeka
25
1.2. Yapay Zeka
25
1.3. Yapay Sinir Ağları
27
1.3.1. Yapay Sinir Ağlarında Bilginin Depolanması ve Geri Alınması
29
1.3.2. Yapay Sinir Ağlarının Beyin ile Karşılaştırılması
29
1.3.3. Yapay Sinir Ağlarının Yararları
29
1.3.4. Yapay Sinir Ağlarının Üstünlükleri ve Eksiklikleri
30
1.3.5. Yapay Sinir Ağlarının Tarihçesi
30
1.3.6. Yapay Sinir Ağlarının Geleceği
32
1.3.7. Biyolojik Bir Beyin Sinir Hücresinin Yapısı
32
1.4. Bir Yapay Sinirin Ana Öğeleri
34
1.4.1. Girişler
35
1.4.2. Ağırlıklar
35
1.4.3. Toplama İşlevi
35
1.4.4. Etkinlik İşlevi
36
1.4.5. Ölçekleme ve Sınırlama
37
1.4.6. Çıkış İşlevi
37
1.4.7. Öğrenme
38
1.5. Yapay Sinir Ağlarının Kullanım Alanları
39
1.5.1. Endüstriyel Uygulamalar
40
1.5.2. Ulaştırma ve Havacılık Uygulamaları
41
1.5.3. Finans, Borsa ve Kredi Kartı Uygulamaları
41
1.5.4. Tıp, Biomedikal ve İlaç Sanayi Uygulamaları
42
1.5.5. İletişim Sanayi Uygulamaları
42
1.5. Kaynaklar
43
1.5.1. Genel Uygulamalar
43
1.5.2. İş ve Finans Uygulamaları
44
1.5.3. Bilim ve Tıp Uygulamaları
44
1.5.4. Bazı Mühendislik Uygulamaları
45
İkinci Bölüm
YAPAY SİNİR AĞLARININ OLUŞTURULMASI
2. YAPAY SİNİR AĞLARININ OLUŞTURULMASI
51
2.1. Bir Yapay Sinir Ağı
51
2.1.1. Katmanlar
52
2.1.2. İletişim ve Bağlantı Çeşitleri
53
2.1.3. Katmanlar Arası Bağlantılar
53
2.1.4. Sinirler Arası Bağlantı
53
2.2. Algılayıcı (Perceptron)
54
2.2.1. Turing Makinesi ve Algılayıcı
54
2.2.2. Delta Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek
57
2.2.3. Delta Kuralının Algoritması
64
2.3. İleri Beslemeli Ağlar
66
2.4. Geri Beslemeli Ağlar
67
2.5. Kaynaklar
69
Üçüncü Bölüm
YAPAY SİNİR AĞLARININ YAPILARI
3. YAPAY SİNİR AĞLARININ MİMARİ YAPILARI
73
3.1. Geri Yayılım Ağı
74
3.2. Delta Bar Delta
76
3.3. Genişletilmiş Delta Bar Delta
77
3.4. Daha Yüksek Düzeyli Sinir Ağı veya İşlevsel–Bağ Ağı
78
3.5. Hopfield Ağı
79
3.6. Boltzman Makinesi
80
3.7. Hamming Ağı
80
3.8. İki Yönlü Çağrışım Belleği
81
3.9. Yığın Ağı (Spatio–Geçici Model Ağı)
82
3.10. Öğrenme Vektör Nicelendirme Ağı
83
3.11. Karşı–Yayma Ağı
86
3.12. Olasılıksal Sinir Ağları
88
3.13. Uyarlanır Rezonans Ağı
90
3.14. Özörgütlemeli Harita Ağı
90
3.15. Yönlendirilmiş Rasgele Arama
92
3.16. Kaynaklar
95
Dördüncü Bölüm
MAKİNE ÖĞRENMESİ
4. MAKİNE ÖĞRENMESİ
99
4.1. Gözetimli Öğrenme
100
4.1.2. Öğrenme Kuralının Kavranması
101
4.1.3. Öğrenme Oranları
102
4.1.4. Delta Öğrenme Kuralı
102
4.1.5. Geri Yayılımlı Öğrenme
106
4.1.5.1. Geri Yayılım Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek
114
4.1.5.2. Geri Yayılım Algoritması
120
4.1.5.3. Geri Yayılım Etkinlik (Aktarım) İşlevleri
121
4.2. Gözetimsiz Öğrenme
123
4.2.1. Gözetimsiz Öğrenme Yöntemleri
126
4.2.1.1. Çevrim Dışı Gözetimsiz Öğrenme
126
4.2.1.2. Çevrim İçi Gözetimsiz Öğrenme
127
4.3. Yarışmacı Öğrenme
128
4.3.1. Örnekler
128
4.3.2. Algoritma
128
4.3.3. Sınırlamalar ve Uygulamalar
131
4.3.4. Sınıflama
131
4.3.5. Benzerlik
132
4.3.6. Yarışmacı öğrenme Uygulamaları
133
4.3.7. Yarışmacı Sinirsel İşaretler
133
4.3.7.1. Yarışmacı Sinirsel İşaretler Algoritması
134
4.3.8. Özörgütlemeli Harita Ağı
135
4.3.8.1. Özörgütlemeli Haritanın Algoritması
136
4.3.8.2. Özörgütlemeli Harita Örneği
137
4.3.8.3 Özörgütlemeli Haritanın Eğitim Aşaması
138
4.3.8.4. Özörgütlemeli Haritanın Çağırma Aşaması
142
4.4. Kaynaklar
143
DERİN ÖĞRENME
Beşinci Bölüm
DERİN ÖĞRENME
5. DERİN ÖĞRENME
151
5.1. Derin Sinir Ağ Mimarileri ve Kullanım Alanları
153
5.2. Sayısal Görüntü İşleme
154
5.2.1. Analog Görüntü
155
5.2.2. Sayısal Görüntü
155
5.2.2.1. Siyah–Beyaz Görüntü
157
5.2.2.2. Gri Seviyeli Görüntü
158
5.2.2.3. Renkli Görüntü
158
5.3. Yapay Sinir Ağları İle Karakter Algılama
158
5.4. Evrişimli Sinir Ağları İle Karakter Algılama
161
5.5. Veri Kümesi
162
5.6. Eğitim Süresi
163
5.7. İnce Ayar (Finetuning)
164
5.8. Derin Ağlarda Kullanılan Veri Kümeleri
164
5.9. Derin Öğrenme Kütüphaneleri
165
5.10. Derin Ağlarda kullanılan Programlama Dilleri
166
5.11. Kaynaklar
167
Altıncı Bölüm
EVRİŞİMLİ SİNİR AĞLARI
6. EVRİŞİMLİ SİNİR AĞLARI
171
6.1. Evrişim
171
6.2. Bir Boyutlu Görüntülerde Evrişim İşlemi
171
6.3. Üç Boyutlu Görüntülerde Evrişim İşlemi
175
6.3.1. Evrişim İşleminin Görüntülere Etkisi
177
6.3.2. Sıfır Dolgu
178
6.4. Havuzlama (Pooling)
179
6.4.1. Evrişim ve Havuzlama Hesaplamaları
182
6.4.1.1. İlk Evrişim Katmanının Boyutlarının Hesaplanması
182
6.4.1.2. Evrişim Katmanının Boyutlarının Hesaplanması
183
6.4.1.3. Havuzlama Katmanının Boyutlarının Hesaplanması
184
6.5. Etkinlik İşlevleri
184
6.6. Katman ve Bağlantılar
186
6.7. Evrişimli Sinir Ağının Eğitimi
188
6.8. Düzenleme (Regularization)
188
6.9. Seyreltme
188
6.10. Kaynaklar
190
Yedinci Bölüm
EVRİŞİMLİ SİNİR AĞI MİMARİLERİ
7. EVRİŞİMLİ SİNİR AĞ MİMARİLERİ (ÇEŞİTLERİ)
193
7.1. LeNet
193
7.2. AlexNet
194
7.3. ZF Net
196
7.4. GoogLeNet
197
7.5. VGGNet
203
7.6. Microsoft ResNet
204
7.7. Kapsül Ağları (Capsule Network)
207
7.8. Üreten Çatışan Ağlar
215
7.9. Kaynaklar
217
Sekizinci Bölüm
ÖZİŞLER KODLAYICI AĞI
8. ÖZİŞLER KODLAYICI AĞLARI
221
8.1. Yığınlanmış Özişler Kodlayıcı
223
8.2. Yığınlanmış Gürültülü Özişler Kodlayıcı
223
8.3. Özişler Kodlayıcının Eğitimi
224
8.4. Özişler Kodlayıcı Ağlarının oluşturulması
226
8.5. Evrişimli Özişler Kodlayıcı Ağları
227
8.6. Kaynaklar
230
Dokuzuncu Bölüm
TEKRARLAYAN SİNİR AĞLARI
9. TEKRARLAYAN SİNİR AĞLARI
233
9.1. Tekrarlayan Sinir Ağlarının Uygulama Alanları
233
9.2. Tekrarlayan Sinir Ağları Nasıl Çalışır?
234
9.3. Tekrarlayan Sinir Ağ Mimarileri
238
9.3.1. Uzun Kısa Dönemli Bellek Ağları
238
9.3.2. Kapılı Tekrarlayan Birimler
240
9.4. Tekrarlayan ve Evrişimli Sinir Ağlarının Birleşimi
242
9.5. Kaynaklar
244
Onuncu Bölüm
DERİN İNANÇ AĞLARI
10. DERİN İNANÇ AĞLARI
247
10.1. Kısıtlı Boltzmann Makinesi
247
10.2. Derin İnanç Ağları
249
10.3. Evrişimli Derin İnanç Ağları
250
10.4. Kaynaklar
252
BULANIK MANTIK
Onbirinci Bölüm
BULANIK MANTIK
11. BULANIK MANTIK
257
11.1. Bulanık Sistemlerinin Gelişimi
259
11.2. Bulanık Küme Kuramı ve Bulanık Mantık
261
11.3. Bulanık Kümeler ve Olasılık
269
11.4. Bulanık Çıkarım
269
11.5. Bulanık Mantık Denetleyicinin Üstünlük ve Eksiklikleri
270
11.5.1. Üstünlükler
270
11.5.2. Eksiklikler
270
11.6. Kaynaklar
271
Onikinci Bölüm
MANTIKSAL ÇIKARIM
12. MANTIKSAL ÇIKARIM
277
12.1. Klasik Kümeler
281
12.1.1. Klasik Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler
281
12.1.2.1. Birleşme (Union) İşlemi
282
12.1.2.2. Kesişim (Intersection) İşlemi
282
12.1.2.3. Tümleme (Complement) İşlemi
283
12.1.2.4. Fark (Difference) İşlemi
283
12.1.3. Klasik Kümelerin Özellikleri
284
12.2. Bulanık Kümeler
285
12.2.1. Bulanık Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler
287
12.2.2.1. Birleşim Kümesi
287
12.2.2.2. Kesişim (Intersection) Özelliği
288
12.2.2.3. Tümleyen (Complement)
289
12.2.2.4. Destek (Support) Keskin Kümesi
290
12.2.2.5. –Bölüm (Cut) Kümesi
290
12.2.2.6. Seviye (Level) Kümesi
290
12.2.2.7. Alt Kümeler ve Eşit Kümeler
291
12.2.2.8. Eşitlik
292
12.2.3. Normal ve Normal Olmayan Bulanık Küme
292
12.2.4. Bileşke Bulanık Bağıntı
293
12.2.5. Bulanık Bağıntı
294
12.2.6. Bulanık Kümelerin Özellikleri
296
12.3. Bulanık Kümelerin Geometrisi
298
12.4. Kaynaklar
301
Onüçüncü Bölüm
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLİ SİSTEMLER
13. BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLİ SİSTEMLER
305
13.1. Denetim Sistemleri Kuramı
306
13.1.1. Sistem Tanımlama Problemi
308
13.1.2. Denetim Sistem Tasarım Problemi
308
13.1.3. Denetim (Karar) Yüzeyi
309
13.2. Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı
309
13.3. Bulanık Denetim Kurallarının Oluşturulması
310
13.4. Basit Bulanık Mantık Denetleyiciler
312
13.5. Genel Bulanık Mantık Denetleyiciler
313
13.5.1. Bulandırma Birimi
314
13.5.2. Bilgi Tabanı
314
13.5.3. Karar Verme Birimi
315
13.5.3.1. Max–Dot
317
13.5.3.2. Min–Max
317
13.5.3.3. Tsukamoto
318
13.5.3.4. Takagi–Sugeno
319
13.5.4. Durulama Birimi
319
13.5.4.1. Maksimum Üyelik Yöntemi
320
13.5.4.2. Ağırlık Merkezi Yöntemi
320
13.5.4.3. Ağırlık Ortalaması Yöntemi
321
13.5.4.4. Mean– Max Üyelik Yöntemi
322
13.6. Bulanık Kural Tabanlı Sistemler
322
13.7. Kaynak
327
Ondördüncü Bölüm
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UGULAMALARI
14. BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI
333
14.1. Bir Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı
335
14.2. Bulanık Mantık Denetimli İklimlendirme Sistemleri
339
14.2.1. İklimlendirme
339
14.2.2. İklimlendirme de Özişler (Otomatik) Denetim
340
14.2.3. Denetim Elemanları ve Algılayıcılar
341
14.2.4. Bulanık Mantık Denetleyici
342
14.2.5. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması
342
14.2.6. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması
343
14.2.6.1. Isı_Hata (e) Giriş Değişkeni
343
14.2.6.2. Isı_Hata_Değişim (ce) Giriş Değişkeni
343
14.2.7. Bulanık Çıkış Değişkeni
343
14.2.8. Bulandırma
343
14.2.9. Bulanık Küme Tanımları
344
14.2.10. Üyelik İşlevleri
344
14.2.10.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik işlevleri
345
14.2.10.2. Çıkış Değişkeninin Üyelik İşlevi
345
14.2.11. Bulanık Çıkarım
346
14.2.12. Durulama
348
14.3. Bulanık Mantık Tabanlı Anahtarlamalı Relüktans Motor Hız Denetimi
348
14.3.1. Anahtarlamalı Relüktans Motor için Bulanık Mantık Denetleyicisinin Tasarımı
349
14.3.1.1. Bulandırma
349
14.3.1.2. Üyelik işlevleri
350
14.3.2. Dinamik İşaret Analizi
350
14.3.3. Bulanık Denetim Kurallarının Elde Edilmesi
351
14.3.3.1. Bulanık Çıkarım
353
14.3.3.2. Durulama Stratejisi
353
14.3.4. Anahtarlamalı Relüktans Motorun Bulanık Hız Denetimi İçin Kuralların Oluşturulması
353
14.4. Fırçasız DA Motor Bulanık Mantık Hız Denetleyicisi
355
14.4.1. Fırçasız DA Motorlar
356
14.4.2. Fırçasız Doğru Akım Motor Denetimi
356
14.4.3. FDAM Sürme Sistemi
357
14.4.4. Fırçasız DA Motorun Modellenmesi
357
14.4.5. PI Denetleyici
361
14.4.6. Bulanık Mantık Denetleyicinin Sisteme Uygulanması
362
14.4.7. Bulanık Mantık Denetleyicinin Giriş ve Çıkış Değişkenlerine Değer Atanması
363
14.4.8. Kural Çizelgesinin Oluşturulması
364
14.5. Kaynaklar
366
SİNİRSEL BULANIK MANTIK
Onbeşinci Bölüm
SİNİRSEL BULANIK MANTIK
15. SİNİRSEL BULANIK MANTIK
375
15.1. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Yapıları
376
15.2. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Kuramı
379
15.2.1. VE Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
380
15.2.2. VEYA Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
380
15.2.3. Kwan ve Cai’nin Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
381
15.2.4. Kwan ve Cai’nin Max Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
382
15.2.5. Kwan ve Cai’nin Min Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
382
15.3. Sinirsel Bulanık Mantık Ağlarında Çıkarım Yöntemleri
383
15.4. Bulanık Kuralların Öğrenilmesi
383
15.5. Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi
386
15.6. NEFCLASS
387
15.6.1. NEFCLASS Mimarisi
388
15.6.2. NEFCLASS ile Bulanık Kuralların Öğretilmesi
390
15.6.3. NEFCLASS ile Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi
392
15.7. ANFIS
395
15.7.1. ANFIS Mimarisi
396
15.7.2. ANFIS İçin Geri Yayılımlı Öğrenme Algoritması
398
15.8. Kaynaklar
403
Onaltıncı Bölüm
SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UYGULAMALARI
16. SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI
407
16.1. Sinirsel Bulanık Mantık Hız Denetimli Sürekli Mıknatıslı Senkron Motor
407
16.1.1. Geri–Yayılımlı Öğrenme Algoritması
411
16.2. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli DA/DA Konvertör
413
16.2.1. Sinirsel–Bulanık Denetleyici Üyelik Fonksiyonları
414
16.3. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli Anahtarlamalı Relüktans Motor
420
16.4. Kaynaklar
427
GENETİK ALGORİTMA
Onyedinci Bölüm
GENETİK ALGORİTMA
17. GENETİK ALGORİTMA
435
17.1. Genetik Algoritma Yöntemi
436
17.3. Genetik Algoritmaların Uygulama Alanları
439
17.4. Temel Genetik Kavramları
440
17.4.1. Gen
440
17.4.2. Kromozom
440
17.4.3. Popülasyon (Yığın)
440
17.5. Yeniden Üretim İşlemi
441
17.6. Başlangıç Yığınının Oluşturulması
441
17.7. Uygunluk Değeri
441
17.8. Genetik Operatörlerin Uygulanacağı Dizilerin Seçilmesi
443
17.9. Dizi Gösterimi (Kodlama)
443
17.10. Seçim Mekanizmaları
444
17.10.1. Orantılı Seçim Mekanizmaları
445
17.10.2. Sıralı Seçim Mekanizmaları
445
17.10.3. Turnuva Seçim Mekanizması
445
17.10.4. Denge Durumu Seçim Mekanizması
445
17.11. Genetik Operatörler
445
17.11.1. Çaprazlama Operatörü
446
17.11.2. Değişim (Mutasyon) Operatörü
448
17.11.3. Tamir Operatörü
450
17.11.4. Elitizm (En İyinin Saklanması) Yöntemi
450
17.12. Genetik Algoritmanın Çalışma İlkesi
450
17.13. Kaynaklar
454
Onsekizinci Bölüm
GENEL ALGORİTMA UYGULAMALARI
18. GENETİK ALGORİTMA UYGULAMALARI
459
18.1. Genetik Algoritmada Şema Teoremi
459
18.2. Basit Bir Genetik Algoritma Örneği
461
18.3. Genetik Algoritma ile Çözümü Gerçekleştirilmiş Uygulama Örnekleri
464
18.3.1. Genetik Uyarlamalı Denetim Yapısı
464
18.3.2. GA ile Atölye Çizelgemenin Gerçekleştirilmesi
469
18.3.2.1. GA’da Tamir Operatörünün Atölye Çizelgelemedeki Önemi
472
18.4. Kaynaklar
475
Dizin
477
Kitabın Fiyatı:
420,00₺
24 saat içerisinde temin edilir.
Bu kitaplar da ilginizi çekebilir
Yapay Zeka Mühendisliği Cilt – 1
Toros Rifat Çölkesen
Üretken Yapay Zeka ve Prompt Mühendisliği
Ezgi Avcı
Nesnelerin İnterneti Akıllı Ev
Serap Türkyılmaz
Python ile Makine Öğrenmesi
Ömer Deperlioğlu, Utku Köse
Hakkımızda
|
Uluslararası Yayınevi Belgesi|
2023 Kaynakça Dokümanı|
Kişisel Verilerin Korunması |
Üyelik|
Siparişlerim|
İade Politikası|
İletişim