Çevrimiçi Kurs – Yapay Zekaya Giriş: Google ve Meksika Ulusal Özerk Üniversitesi’nde Sertifikalı Profesyonel Staj

Altmış yıllık yapay zeka

Kurs 1 • 5 saat • 4,8 (416 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

• Meksika Ulusal Üniversitesi (UNAM) tarafından sunulan bu derste yapay zekanın dünü, bugünü ve geleceğini inceleyeceğiz.
• Özel programın devamında yardımcı olacak önemli kavramlara da değineceğiz.
• Yapay zekadaki gelişmelerin sosyal, etik ve felsefi sonuçlarını tartışacağız.

yapay çıkarım

Kurs 2 • 20 saat • 4,1 (104 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

• Biçimsel çıkarım yapay zekada önemli bir rol oynar.
• Çıkarımı uygulamanın iki ana yolu vardır: Biri çıkarımı (mantığı) vurgulayan, diğeri belirsizliği vurgulayan (olasılık teorisi).
• Bu derste hem mantığa (üç tür mantık göreceğiz) hem de olasılık teorisine (üç olasılıksal grafik model göreceğiz) bir girişi gözden geçireceğiz.
• Görevlerden bazıları Python’da temel programlama gerektirecektir: Öğrencinin kısmen kaldırılmış olan kodu tamamlaması gerekir.

Sorunları arama yoluyla çözme

Kurs 3 • 18 saat • 4,6 (21 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

• Ders, arama algoritmalarını kullanarak otomatik problem çözmeyi ele alır.
• Sorunu durum-eylem grafiği olarak nasıl soyutlayacağınızı ve parametreleri tanımlayarak karmaşıklığını nasıl ölçeceğinizi öğreneceksiniz.
• Ayrıca, probleme en uygun olanı seçmek veya uyarlamak için algoritmaların hesaplama kaynaklarının tüketimini nasıl analiz edeceğimizi de göreceğiz.
• Algoritmaları somut problemler üzerinde çalıştırdığınızı görmek isteriz.
• Python programlama dilindeki algoritmaların uygulanmasında size eşlik edeceğiz ve bunların örnek problemlere uygulanma örneklerini göreceğiz.
• Sonunda algoritmalarınızı ilginç bir arama alanında test edebilirsiniz: Rubik küpünü çözerek.

Evrimsel hesaplama

Kurs 4 • 19 saat • 4,1 (21 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

• Evrimsel hesaplama (EC), hesaplama yapılarının evrimsel adaptasyonu için doğal evrim teorisini ve genetiği kullanır.
• Mühendislik, ekonomi, kimya, tıp ve sanat gibi çeşitli alanlardaki karmaşık problemlerle başa çıkmak için alternatif bir yol sağlar.
• Belirli bir soruna olası çözümlerin popülasyonu, her nesilde ilerleyen canlı organizmaların popülasyonuna benzetilir.
• Popülasyondaki en iyi bireyleri yeniden birleştirerek ve ebeveynlerin özelliklerini yavrularına aktararak.
• Bu alanda popülasyonu oluşturan yapıların türüne göre farklılık gösteren çeşitli evrimsel yöntemler geliştirilmiştir.
• Evrimsel algoritmalar (AE), doğal evrim süreçlerinden etkilenen ve kısmen de olsa onu yansıtan optimizasyon ve arama metodolojileri olarak tanımlanır.
• Evrimsel algoritmalar biyolojik sistemlerden kaynaklanan tek optimizasyon yöntemi değildir.
• Doğal sistemlerin davranışını taklit etmeye çalışan çeşitli optimizasyon algoritmaları vardır.

uyarlanabilir davranış

Kurs 5 • 9 saat • 4,5 (24 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

• Yaşam, değişen ortamlarda evrimleşmiş ve dolayısıyla uyum sağlayıcı davranışlar sergilemelerini sağlayan mekanizmalar geliştirmiştir.
• Sentetik metodolojiyi kullanarak bu mekanizmaları uygulayan yapay uyarlanabilir sistemler oluşturabiliriz.
• Canlı sistemlerden örnekler üzerine inşa edeceğiz ve sistemlerin kendi kendine uyum sağlamasına olanak tanıyan farklı algoritmaları inceleyeceğiz.
• Ayrıca uyumu tamamlayan sağlamlık ile ilgili konuları da tartışacağız.
• Son olarak bu tür yapay zekanın bazı uygulamalarını göreceğiz.
• Nihai projede ise uyarlanabilir davranış sergileyecek yapay bir sistem geliştirilecek.

hesaplamalı yaratıcılık

Kurs 6 • 19 saat • 4,6 (11 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

• Yaratıcılık nedir? Bilgisayarlar yaratıcı olabilir mi?
• Bu yeni alan nasıl, ne zaman ve neden kuruldu?
• “Yaratıcı” sistemler yaratmada ne kadar ilerleme kaydettik?
• Anlatı, müzik, bilimsel keşif, görsel sanat ve daha fazlasının yaratılmasında bu tür sistemleri programlamak ve değerlendirmek için hangi teoriler, metodolojiler ve gelişmeler kullanılabilir?
• Bu soruları ve daha fazlasını analiz edeceğiz ve kurs boyunca bunların sonuçlarını tartışacağız.
• Derslerde ilerledikçe, yavaş yavaş yaratıcı, uyarlanabilir aracınızı oluşturmaya başlayacaksınız.

Bedenlenmiş biliş

Kurs 7 • 27 saat • 4,5 (37 değerlendirme)

Kurs detayları

ne öğreneceksin

• Bilişsel alanlardaki tarihi ve anahtar terimleri bilmek.
• Beynin incelenmesinde vücudun, çevrenin, kültürün ve teknolojinin yanı sıra dinamik süreçlerin önemini düşünün.
• Biliş ve yapay farkındalıktaki açık sorunların yanı sıra bilişin sosyal yönlerini incelemek.

Yapay Zeka: Bitirme Projesi

Kurs 8 • 24 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin

• Yapay Zekaya Giriş özel programının final projesinde öğrenciler, programda edindikleri terimleri kendi seçtikleri bir probleme uygulayacaklardır.
• Proje yazılım geliştirmeyi ve makale yazmayı içerecektir.
• Programda tartışılan konulardan en az birini ele alacak, bir uygulama yapacak, diğer tekniklerle karşılaştıracak ve sonuçları bir makale halinde raporlayacak.
• Projenin hedefleri şunlardır:
• Özel program sırasında edinilen bilgileri belirli bir alanda uygulayın.
• Yapay zeka teknolojisini belirli bir amaç için uygulayın.
• Oluşturulan çözümü mevcut çözümlerle karşılaştırın.
• Sonuçları düzenli bir makalede (10 sayfaya kadar) bildirin.