Profesyonel Terminoloji İngilizce ve Türkçe Karşılaştırma Tablosu
21
YAPAY ZEKÂ ALGORİTMALARINA GİRİŞ
1.1. Yapay Zekânın Oluşumu ve Gelişimi
27
1.2. Yapay Zekânın Ana Uygulama Alanları ve Endüstrileri
29
1.3. Python ile Yapay Zekâ Algoritmaları
31
1.4. Python Yapay Zekâ Programlama Ortamının Oluşturulması
32
VERİ İŞLEME ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
2.1.1. Fourier Analizinin Keşfi
41
2.1.2. Fourier Dönüşümü İlkesi ve Uygulaması
42
2.2.1. Dijital Sinyal İşleme ve Evrişim İşlemi
50
2.2.2. NumPy Evrişim İşlevi
55
2.2.3. İki Boyutlu Matris Evrişim Hesaplaması
56
2.2.4. Görüntü Evrişim Uygulama Örneği
58
2.3. İkiye Bölme Metodu
60
2.4. En Küçük Kareler Yöntemiyle Eğri Uyarlaması
62
2.4.1. En Küçük Karelerin Geliştirilmesi
63
2.4.2. En Küçük Kareler Yöntemi ve Eğri Uyarlama
63
2.5.2. Taylor Serisi Açılımı ve Polinom Yaklaşımı
72
2.6. Fark Yöntemiyle Diferansiyele Yaklaşma
76
2.6.1. Fark Yöntemine Giriş
76
2.6.2. Sonlu Farkın Çeşitli Biçimleri ve Programlama
77
2.7. Monte Carlo Yöntemi
79
2.7.1. Monte Carlo Yönteminin Prensipleri
80
2.7.2. Monte Carlo Yönteminin Uygulaması
82
2.8. Gradyan İniş Algoritması
87
2.8.1. Yönlü Türev ve Gradyan
87
2.8.3. Gradyan İniş Algoritmasına Dayalı Doğrusal Regresyon
90
BİLGİSAYARLA GÖRÜ ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
3.1. Görüntü Tanıma Teknolojisinin Geliştirilmesine Giriş
101
3.2. Görüntü Tanıma Temel Algoritmaları
104
3.2.1. Kenar Algılama
104
3.2.2. Köşe Algılaması
121
3.2.3. Geometri Algılama
128
3.2.4. Ölçek Değişmeyen Özellik Dönüşümü
135
3.3. OpenCV ve Video Görüntü İşleme
139
3.3.1. Video Okuma ve Yazma İşlemi
139
3.3.2. Hareket İzi İşareti
142
3.3.3. Hareket Algılama
148
3.3.4. Hareket Yönü Tespiti
154
3.4. ImageAI'ya Dayalı Görüntü Tanıma
158
3.4.1. Görüntü Tahmini
159
3.5. Yüz Tanıma Algoritmaları
170
3.5.1. Dlib Algoritmasına Dayalı Yüz Tanıma
170
3.5.2. Face_recognition Algoritmasına Dayalı Yüz Tanıma
182
3.6. Tesseract OCR ve Akıllı Metin Tanıma
189
3.6.1. Tesseract OCR'nin Kurulumu ve Konfigürasyonu
189
3.6.2. Pytesseract Çözümüne Dayalı Karakter Tanıma
190
3.6.3. Barkod Algılama ve Tanıma
194
SES VE KONUŞMA TANIMA ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
4.1. Ses ve Konuşma Tanıma Teknolojisine Giriş
201
4.1.1. Konuşma Tanımanın Ortaya Çıkışı ve Gelişimi
201
4.1.2. Ses ve Konuşma Tanımanın Temel İlkeleri
202
4.2. Konuşma Tanıma Uygulaması İçin Python SDK
205
4.2.1. Microsoft Konuşma Tanıma Çerçevesi SAPI
205
4.2.3. Python_Speech_Features
210
4.2.4. SpeechRecognition Çözümü
212
4.3. MFCC Konuşma Özelliği Değeri Çıkarma Algoritması
217
4.3.1 MFCC Konuşma Özelliği Çıkarma Algoritmasının Temeli
217
4.3.2. Konuşma Sinyallerinin Çerçevelenmesi
221
4.3.3. MFCC Katsayılarının Hesaplanma Algoritması
233
4.4. Ses İzine Dayalı Müzik Tanıma Algoritması
245
4.4.1. Ses Sinyali Toplama ve Oynatma İşlemi
246
4.4.2. Ses İzi Oluşturma
248
4.4.3. Konuşma Verisi Saklama ve Arama
254
4.5. Ses Klonlama Teknolojisine ve Algoritmaları
262
DOĞAL DİL İŞLEME ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
5.1. NLP'nin Gelişim Yönü ve Temel Teknolojileri
267
5.1.1. NLP'nin Gelişim Eğilimi
267
5.1.2. NLP'nin Anahtar Teknolojileri
269
5.2. NLP Araç Seti NLTK
270
5.2.2. NLTK Bazlı Metin Analizi Algoritması
271
5.3. Metin Bölme ve Normalleştirme
276
5.3.1. Metin Bölme Metodu
276
5.3.2. Normalleştirme Metodu
278
5.4. Sözcük Sınıfı Etiketleme Algoritması
284
5.5. Metin Sınıflandırma Algoritması
287
5.6. Dil Tespit Algoritmaları
298
5.6.1. Langdetect Bazlı Dil Tespit Algoritması
298
5.6.2. Langid Bazlı Dil Tespit Algoritması
300
5.6.3. N–gram Bazlı Dil Tespit Algoritması
302
5.7. Bilgisayarlı Dilbilim Bazlı Duygu Analizi Algoritması
306
5.7.1. Duygu Sınıflandırıcı Algoritması
306
5.7.2. NLTK Bazlı Film Yorumları Duygu Sınıflandırma Algoritması
309
DERİN ÖRENME ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
6.1. Derin Öğrenmenin Genel Algoritmaları
314
6.1.1. Evrişim Sinir Ağı Algoritmaları
315
6.1.2. Tekrarlayan Sinir Ağı Algoritması
326
6.1.3. Üretken Çekişmeli Ağ Algoritması
330
6.2. Derin Öğrenme Algoritma Çözümleri ve Uygulamaları
338
6.2.2. PyTorch Çözümü
360
6.2.3. TensorFlow Çözümü
375
KUANTUM HESAPLAMA ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
7.1. Kuantum Hesaplamaya Genel Bakış
386
7.1.1. Kuantum Hesaplama Nedir
386
7.1.2. Yapay Zekâ ve Kuantum Hesaplama
388
7.2. Kuantum Hesaplama Gelişimleri
390
7.3. IBM Quantum Experience Kuantum Hesaplama Bulut Platformu
396
7.3.1. IBM Quantum Experience Platformu Kullanımı
396
7.3.2. IBM Quantum Experience Kuantum Devre Tasarımı ve Algoritmaları
397
7.4. Qiskit Tabanlı Kuantum Hesaplama Algoritması
404
7.5. Qiskit Tabanlı Kuantum Programlama
407
7.5.1. Qconfig.py Yapılandırma Dosyası
407
7.5.2. Analog Terminallere Dayalı Devre İşletimi Algoritması
409
7.5.3. Fiziksel Çipe Dayalı Devre İşletimi Algoritması
410
7.5.4. Kuantum Devre Görselleştirme Algoritması
413
7.5.5. Kuantum Fourier Dönüşümü Algoritması
414
7.6. Rigetti Computing Kuantum Programlama Platformu
420
7.6.1. Forest SDK Araç Seti Kullanımı
420
7.6.2. PyQuil Kurulumu
421
7.6.3. PyQuil Kuantum Algoritması ve Programlama
422
BLOK ZİNCİRİ TEKNOLOJİSİ ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
8.1. Blok Zinciri Teknolojisine Giriş
426
8.2. Blok Zinciri Programlama Ortamı Konfigürasyonu
431
8.3. Blok Zinciri Teknolojisi Uygulaması Tasarımı
434
8.3.1. Blockchain Tanımı ve Oluşturulması
434
8.3.2. Uzlaşma Mekanizması Algoritması
438
8.3.3. Blockchain Düğümlerinin Oluşturulması
440
8.3.4. Örnek Blok Zincirinin Çalıştırılması
443
8.3.5. Konsensüs Algoritması ve Programlama
445