Teknoloji, Yazılım ve Algoritma Geliştirmeyi Her Yaşa ve Her Mesleğe Hitaben Öğretmemiz Lazım !!!!!!!
Sanayinin ihtiyacı olan yazılımcı sınıtısı giderek artacak... Peki Çözüm Ne olacak ?? Çözüm Ne olmalı ??
Öğrencilik günümüzde ikiye ayrıldı. Günümüz mezunları ile geçmiş mezuniyetler arasında çok fark olacak ... Bu işin bir noktasından Başlanılmalı ...
Akademik hayatının birinci önceliği diploma verme kurumu olmadığı sektör ile öğrencilerimiz arasında köprü olmasının önemini vurgulanmalıdır.
Bu köprü sürecinde eğerki temellerinizi veri yapısı - algoritma - yazılım - programlama - uygulama ile destekleyenler etkili bir süreç geliştirebilecektir.
Bu platformu kendi algoritmaları ile destekleyenler yeni meslekler ortaya çıktıkca adapte olabileceklerdir.
- Yaşamınızın merkezinde algoritma geliştirmeyi almak önemlidir,
- Sisteme entegre edilebilecek şekilde algoritma geliştirilmesi önemlidir,
- Fikri Mülkiyet Haklarınızı (TPMK Fikri ve Sınai Mülkiyet Hakları) almak ve korumak önemlidir.
Bu eğitimler ile birinci hedef: Yazılım Geliştirme alanında bir farkındalık oluşturarak sizlerin sıfırdan ileri seviyeye veya teorik olarak öğrenip ilerletemediğiniz yazılım geliştirme becerinizi arttırmaktır.
Bu eğitimler ile ikinci hedef: Klasik konu algısından sıyrılarak uygulamalar için yazılım tabanlı algoritma geliştirmektir.
Belki başka bir zamanda başka bir konumda bu algoritmalar noktasında uygulama geliştirmek için zamanınız olmamış olabilir --> Bir yerden başlamanız lazım. Eğerki şuan buradaysak ve bu eğitim alanında deneyim kazanmaya başlamak istiyorsak doğru bir konumdasınız :D Önemli olan başlamak - devamdır...
Eğitimin Amacı: Yapay Zeka (YZ)'yi kavram halinden çıkarıp uygulama + teorik şeklinde bütünleştirilerek tümleşik bir sistemin ortaya çıkarılmasıdır.
- Yapay Zeka (YZ) çalışmalarında Türkçe literatürün önemi
- YZ çalışmalarında Türkçe verilerin işleyebilmenin önemli
- YZ ile bütünleşen gerçek verilerin işlerken karşılaşılan sorunlara çözümler üretebilme
- Oluşan çözümlerin gerçek hayat verileri olarak nasıl kullanılabileceği
- YZ algoritması geliştirilmesinde bilinç ve farkındalık oluşturabilmek
- Yaşadığımız şehrin, ilçenin, evinizin verilerine YZ ile ortak çözümler geliştirebilmek - üretebilmek
- YZ Türkçe Açık Kaynak Geliştiriciliğin önemi
- Kurumlarımızın verilerine akademinin işbirliği - aracılığı ile çözümlerin ortaya koyabilmesi
- Ülkemizin Açık Kaynak Veri Paylasımı noktasındaki çalışmaları dünyaya tanıtma ve duyurma
- Açık kaynak verinin işlenmesinde işlem aşamaları
- Etkileşimli çalışma ile YZ algoritmalarının sistemsel bütünlüğünü öğrenme
- YZ alanında sürdürülebilirlik sağlanması
- YZ çalışmalarında gelişimin öğrenerek sağlanabilmesi
Tablo 1. Yazılım, Algoritma, Programlama noktasında dünya üzerinde önemli teknoloji gelişimleri (Tablo oluşumunda kullanılan referans listesi aşağıdadır.)
El-Harezmi -> Harzemli algoritmaların geliştirimesi üzerindeki çalışmaları nedeniyle bilimde algoritmaların mucidi olarak geçmektedir. Algoritma ismi Harzemlinin isminden türetilmiştir. Matematik üzerinede önemli katkıları olan Harzemli cebirinde kurucusudur. Cebir kitabında denklem kurulması ve kareköklü ifadelerin çözümünü ve algoritmasını ele almıştır.
DERS 1 -> Yapay Zeka Uygulama ve Proje Geliştirme İşlem Alanları
DERS 2 -> YZ Uygulamalarında Google Drive + Google Colab + Github Ayarları, Python Programlama Dili Kütüphaneleri 1 - Pandas, Numpy, Matplotlib, BeautifulSoup ve OpenCV Kütüphanelerinin Uygulamaları
DERS 10 -> Python Programlama Dili ile Derin Öğrenme Tabanlı Araç Veri Seti üzerinden YZ Fiyat Tahmini Uygulamasının Gerçekleştirilmesi
DERS 11 -> Python Programlama Dili ile Derin Öğrenme Tabanlı NLP Veri Seti üzerinden YZ Metin Analizi Uygulamasının Gerçekleştirilmesi
DERS 0 -> Yapay Zeka (YZ) Kavramı ve Tarihsel Gelişim Süreci, YZ Alt Dalları (Uzman Sistemler, Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağı, Genetik Algoritma, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme), Veri Madenciliği, Veri Bilimi, Büyük Veri, Veri Seti Kavramları ve Google Drive, Google Colab, Linkedin, Github ve Portfolyonun Önemi
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) Yaklaşık 140 yıllık bilgi paylaşımı için aktif kullanılan bir platformdur.
IEEE Moddosu: Advancing technology for humanity -> Erişim adresi: https://www.ieee.org/
C++; if / if-else / switch-case
C#; if/ if-else / swictch-case
Python; if / if-elif-else / switch-case
Java; if / if-else / switch-case
C ve C++; while, do while ve for
C#; while, do-while, for ve foreach
Python; While, for, range, len ve in
Java; while, do-while ve for
- Github: Günümüz yazılım geliştirme sektörünün önemli bir platformdur. Erişim Adresi -> https://github.com/
- LinkedIn: Günümüz iş dünyasının aktif kullandığı profesyonel iş ağı platformudur. Erişim Adresi -> https://www.linkedin.com/
- Google Drive: https://drive.google.com/
- Google Colab: https://colab.research.google.com/
- Kaggle: https://www.kaggle.com/
- Google Scholar: https://scholar.google.com/
- Dergipark: https://dergipark.org.tr/tr/
- IEEE Makale Yayınları: https://www.ieee.org/
- YÖK Tez Yayınları: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/
- Kongre Bildiri Yayınları
# Github ve Linkedin için bir mail adresiniz üzerinden istenilen üyelikleri oluşturup işlemi tamamlıyorsunuz.
Google Colab ve Drive için bir google mail adresi üzerinde aşağıdaki aşamaları tek tek gerçekleştirilmesi ve önemli noktaları yazarak not almanız gerekmektedir. Bu bağlamda hangi aşamada hata alırsanız o kısımda durmanız ve bir adım geriye giderek süreci kontrol etmeniz gerekmektedir!
-
Uygulama -> İBB Açık Veri Portalı, Atıktan Geri Kazanım Miktarları (IBB ACIK VERI PORTALI; Version V2) [Veri seti]. İstanbul Büyük Şehir Belediyesi İBB Açık Veri Portalı. https://data.ibb.gov.tr/dataset/atiktan-geri-kazanim-miktarlari
-
Uygulama -> İBB Açık Veri Portalı, İlçe Bazında Su Tüketim Miktarı, Veri Seti Linki-->> https://data.ibb.gov.tr/dataset/ilce-bazinda-su-tuketim-miktari
-
Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı - Ulusal Akıllı Şehir Açık Veri Platformu -> https://ulasav.csb.gov.tr/
-
Ankara Büyükşehir Belediyesi Açık Veri Portalı -> https://seffaf.ankara.bel.tr/
-
İstanbul Büyükşehir Belediyesi Açık Veri Portalı -> https://data.ibb.gov.tr
-
İzmir Büyükşehir Belediyesi Açık Veri Portalı Büyükşehir Belediyesi -> https://acikveri.bizizmir.com/
-
Kocaeli Büyükşehir Belediyesi Açık Veri Portalı -> https://veri.kocaeli.bel.tr/
-
Ordu Büyükşehir Belediyesi Açık Veri Platformu -> https://acikveri.ordu.bel.tr/
-
Kaggle - Datasets -> https://www.kaggle.com/datasets
1.1. Yapay Zeka Uygulama Alanları
Siber Güvenlik -> Yüz Tanıma Sistemi, Siber Tehdit Analizi ve Tespiti
Sağlık -> Hastalık Teşhisi
Eğitim -> Kişiselleştirilmiş Öğrenme, Yabancı Dil Öğrenimi
Finans ve Bankacılık -> Kredi Skorlama, Dolandırıcılık Tespiti
E-Ticaret -> Öneri Sistemi, Sohbet Botları, Stok Takip Sistemi
Otomotiv -> Otonom Arabalar Görüntü İşleme ile Hareket Sistemi Planlaması
Robotik -> Robotik Cerrahi
Gıda -> Tedarik Zincirinde Verimlilik Analizi, Tarla Sulama Sistemi, Meyve Teşhiş Sistemi
İnsan Kaynakları -> Özgeçmiş Analiz Sistemi, Çalışan Performans Analizi
Enerji ve Çevre -> Aklıllı Enerji Sistemi, Yenilenebilir Enerji Sistemi
Müzik ve Sanat -> Müzik besteleme, Görüntü oluşturma ile eser oluşturma
1.2. Yapay Zeka İşlem Sürecinde Proje Oluşturma İşlem Adımları
- Programın Başlangıcı
- Veri Yapıları ve Algoritma Bilgisi
- Programlama Bilgisi
- Veri Toplama (Veri Seti veya Veri Takibi)
- Veriyi Hazırlama
- Model Oluşturma
- Eğitimi Başlatma
- Eğitim Sonrasında Modelin Hatasının ve Doğruluğunun Tespiti
- Eğitim Sonrasında Modelin Sonuçlarının Değerlendirilmesi
- Eğitim Sürecinde Modelin Başarı ve Hata Grafiğinin Oluşturulması
- Gerçek ve Tahmin Edilen Değerler Arasındaki Farkı Bulma
- Sistemin Yüzdelik Hata Payının Bulunması
- Programın Bitirilmesi
DERS 2 -> YZ Uygulamalarında Google Drive + Google Colab + Github Ayarları, Python Programlama Dili Kütüphaneleri 1 - Pandas, Numpy, Matplotlib, BeautifulSoup ve OpenCV Kütüphanelerinin Uygulamaları
Github Ayarları ve Github Paylaşımları - Yeni Paylaşım Ortamının Oluşturulması (Repositories - > New)
2.1. Bilgisayarınız üzerinde kullanıdğınız tarayıcıda google hesabınız aktif ederek, drive alanına bağlantı sağlayan.
2.2. Aşama -> Google Drive Sistemini Aktif Edin ve Drive alanınızı açın.
Daha sonra drive içerisinde "YAPAYZEKA_PYTHON" ismiyle vereceğiniz yeni klasöre yüklemesini - kaydedilmesi işlemlerini gerçekleştiriniz.
2.3. Aşama -> Google Drive Alanında "YAPAYZEKA_PYTHON" ismiyle yeni klasör oluşturun.
2.4. Aşama -> Google Drive Alanında "YAPAYZEKA_PYTHON" ismiyle yeni klasör içerisine giriş yapın...
2.5. Aşama -> GOOGLE COLAB ve GOOGLE DRIVE YAPILANDIRMASI
2.6. Colaboratory -->
2.7. Colaboratory -->
2.8. Google Drive'da Google Colab Kod Alanı Oluşturulması
2.9. Google Colab Üzerinde Oluşturulan Boş Kod Ekranı
2.10. Google Colab çalışma dosyasının "Untitled0.ipynb" ismini "D1_Python_ilk_ayarlar.ipynb" ile değiştiriyoruz.
2.11. Drive Alanınız içerisinde çalışma alanımız olacak "YAPAYZEKA_PYTHON" klasörü içerisinde "D1_Python_ilk_ayarlar.ipynb" olduğunu teyit ediyoruz...
2.12. Drive alanınızda birden fazla çalışma ortamı oluşturabilirsiniz...
2.13. "D1_Python_ilk_ayarlar.ipynb" dosyasına çift tıklayıp açtığımızda karşımıza gelen çalışma ortamı...
2.14. Çalışma ortamında ilk python kodumuzu yazıyoruz..
print("Merhaba, İGÜ - YAPAY ZEKA") # print ekrana çıktı veren bir koddur.
2.15. Python'da kütüphane ekleme komutu "import" dur. import sys diyerek çalışma ortamında python programının hangi sürümde oluğunu öğreneceğiz.
import sys # import python programlama dilinde yazılıma kütüphane eklemeye yarayan bir kod blogudur.
print(sys.version)
2.16. Google Colab üzerinde drive alanına erişim için ayarlamaları yapıyoruz..
from google.colab import drive # google colab - drive bağlantısı
drive.mount('/content/drive')
2.17. Drive Erişim izni..
2.18. Mail adresine erişim izni..
2.19. Mail adresine erişim izni..
2.20. Mail adresine erişim izni..
2.21. Gerekli izinler onaylandıktan sonra karşılaşılaçak ekran..
2.22. Google Drive klasör alanınıza erişim izni sağlanıyor. "!pwd" derlenen kodun tam derlendiğinde yaptığı işin ekran çıktısını sağlar. Silip denerseniz farklı görürsünüz.
GOOGLE DRIVE ve GOOGLE COLAB SİSTEMLERİNİN BAĞLANTILARI GERÇEKLEŞTİRİLMİŞTİR. BU AŞAMADAN SONRAKİ TÜM DERSLERİMİZDE BU BÖLÜMLER ATLANARAK KONUYA DEVAM EDİLECEKTİR. BAĞLANTI KISMINDA HATA ALAN veya ALANLAR DERS ANINDA İLETİŞİME GEÇSİN!!!!
DERS 3 -> YZ Uygulamalarında Python Programlama Dili Kütüphaneleri 2 - Scikit-Learn, Tensorflow, Pytorch ve Keras Kütüphanelerinin Uygulamaları
DERS 4 -> Python Programlama Dili ile Görüntü İşleme ile Plaka Okuma, Görüntüden Metinsel İçerik Alma, Matematiksel İşlem Algılaması ve Nesne (Araç) Tespit Uygulamasının Gerçekleştirilmesi
DERS 5 -> Python Programlama Dili ile Makine Öğrenmesi Tabanlı İBB Su Veri Seti üzerinden YZ Su Analizi ve Tahmini Uygulamasının Gerçekleştirilmesi
DERS 6 -> Python Programlama Dili ile Bulanık Mantık Tabanlı Komisyon Hesaplaması YZ Uygulamasının Gerçekleştirilmesi
DERS 7 -> Python Programlama Dili ile Makine Öğrenmesi Tabanlı Titanik Veri Seti üzerinden YZ Uygulamasının Gerçekleştirilmesi
DERS 8 -> Python Programlama Dili ile Derin Öğrenme Tabanlı MNIST Veri Seti üzerinden YZ Uygulamasının Gerçekleştirilmesi
DERS 9 -> Python Programlama Dili ile API ve ENDPOINT Kullanarak Uygulama Geliştirme: Web Hizmetlerinde Bütünlük ve Erişilebilirlik
DERS 10 -> Python Programlama Dili ile Derin Öğrenme Tabanlı Araç Veri Seti üzerinden YZ Fiyat Tahmini Uygulamasının Gerçekleştirilmesi
DERS 11 -> Python Programlama Dili ile Derin Öğrenme Tabanlı NLP Veri Seti üzerinden YZ Metin Analizi Uygulamasının Gerçekleştirilmesi
Hz. Mevlana'nın Sözleriyle Eğitim serimizi tamamlıyoruz.
Mum olmak kolay değildir !!
Işık saçmak için önce yanmak gerekir.
Hz. Mevlana
Arkadaşlar çalışmalarınızda başarılar dilerim. Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA
Bu Çalışmayı Oluşturulması İçin Kullanılan Referans Kaynaklar:
NOT: Bu kitaplar ülkemizin yapay zeka alanında ortaya çıkardığı çalışmalardan önemli kaynaklardır. Her yazılımcının, mezun ve / veye öğrencilerinin mutlaka kütüphanelerinde olması gereken kitaplardır.
Ord. Prof. Dr. Cahit ARF, "Makine düşünebilir mi ve nasıl düşünebilir", Atatürk Üniversitesi-Üniversite Çalışmalarını Muhite Yayma ve Halk Eğitimi Yayınları Konferanslar Serisi, (1), 91-103. Erzurum, 1959.
Prof. Dr. Vasıf NABİYEV, "Teoriden Uygulamalara Algoritmalar", Seçkin Yayınları, Ankara, 2011.
Prof. Dr. Vasıf NABİYEV, "Yapay zeka: insan-bilgisayar etkileşimi", Seçkin Yayınları, Ankara, 2021.
Prof. Dr. Ali OKATAN, Tamer KARATEKİN, Dr. Kağan OKATAN, "100 Sayfada Makine Öğrenmesi Kitabı", Papatya Bilim Yayıncılık, İstanbul, 2020.
Prof. Dr. Vasıf NABİYEV, "Teoriden Uygulamalara Algoritmalar", Seçkin Yayınları, Ankara, 2011.
Prof. Dr. Ercan Nurcan YILMAZ & Dr. Öğr. Üyesi Serkan GÖNEN, "Örneklerle Uygulamalı C ve C++ - 2023", İstanbul Gelişim Üniversitesi Yayınları, İstanbul, 2023.
Prof. Dr. Çetin ELMAS, "Yapay Zeka Uygulamaları", Seçkin Yayıncılık, İstanbul, 2021.
Prof. Dr. Şadi Evren ŞEKER, "Algoritmalar", Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara, 2021.
Prof. Dr. Eşref ADALI, "Bilişim Etiği ve Hukuku", İTÜ Ulusal Yazılım ve Sertifikasyon Merkezi, İstanbul, 2017.
Doç. Dr. Yılmaz KAYA, "Python ile Veri YAPILARI ve ALGORİTMA ANALİZİ", Nobel Yayınevi, Ankara, 2023.
Dr. Atınç YILMAZ, Öğr. Gör. Umut KAYA, "Derin Öğrenme", KODLAB Yayıncılık, İstanbul, 2022.
Dr. Yalçın ÖZKAN, "Uygulamalı Derin Öğrenme", Papatya Bilim Yayıncılık, İstanbul, 2021.
Dr. Andriy BURKOV, "The hundred-page machine learning" book (Vol. 1, p. 32). Quebec City, QC, Canada: Andriy Burkov, 2019.
Dr. Öğr. Üyesi Fahri VATANSEVER, "Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş", Seçkin Yayınları, Ankara, 2009.
Dr. Öğr. Üyesi Selçuk ALP & Arzu KİLİTCİ, "Algoritmalar ve Programlamaya Giriş", Umuttepe Yayınları, Kocaeli, 2015.
Dr. Öğr. Üyesi Ebubekir YAŞAR, "Algoritma Ve Programlamaya Giriş", Ekin Basım Yayın, Bursa, 2015.
Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA, "Bulanık Mantık ve Python Uygulamaları". İstanbul Gelişim Üniversitesi Yayınları, 2023.
Öğr. Gör. Tuğba SARAY ÇETİNKAYA & Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA, Algorithm Design in Programming Language Education - Özgür Yayınları, Gaziantep, 2023.
Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA, Mühendislik Alanında Yapay Zeka (YZ) İçerikli Araştırmalarda Yaklaşımlar - Serüven Yayınevi, İzmir, 2022.
Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA, Approaches with Artificial Intelligence (AI) Algorithms to Smart System Works - Platanus Publishing, Ankara, 2023.
Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA’nın internet sayfaları:
https://scholar.google.com.tr/citations?hl=tr&user=XSEW-NcAAAAJ
https://avesis.gelisim.edu.tr/alcetinkaya
https://github.com/acetinkaya/
https://alicetinkaya.site/
Tablo 1 içerisinde yer alan çalışmaların referans kaynak listesi:
-
Arf, C. (1959). Makineler Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?. Atatürk Üniversitesi 1958-1959 Öğretim Yılı Halk Konferansları, (1), 91-103.
-
Widrow, B., & Hoff, M. E. (1960). Adaptative Switching Circuits. Wetscon Convention Record. Institute for Research and Education. New York.
-
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338-353.
-
Brezina, C. (2006). Al-Khwarizmi: The inventor of algebra. The Rosen Publishing Group.
-
Campbell, M., Hoane Jr, A. J., & Hsu, F. H. (2002). Deep blue. Artificial intelligence, 134(1-2), 57-83.
-
Allahverdi, N. (2002). Uzman Sistemler Bir Yapay Zeka Uygulaması, Atlas Yayın Dağıtım, Ankara.
-
James, W. (1984). Psychology, briefer course (Vol. 14). Harvard University Press.
-
Nilsson NJ (1965). Foundations of trainable pattern classifying systems. McGraw-Hill, New York
-
Taştan, A. (2001). Nasreddin Tusi: hayatı, eserleri, din ve toplum Görüşü. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(11), 1-13.
-
Hebb, D. O. (1949). The first stage of perception: growth of the assembly. The Organization of Behavior, 4, 60-78.
-
Farley, B. W. A. C., & Clark, W. D. (1954). Simulation of self-organizing systems by digital computer. Transactions of the IRE Professional Group on Information Theory, 4(4), 76-84.
-
Uyanık, M. (2022). El-Hârezmî Ebû Ca‘Fer Muhammed B. Mûsâ. Bilgeler ve Bilginler: Cumhuriyetin 100. Yılına Armağan, Türk Kültürüne Hizmet Vakfı Yayın Evi, 250.
-
McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics, 5(4), 115-133.
-
Yang, S., Lee, J., Sezgin, E., Bridge, J., & Lin, S. (2021). Clinical Advice by Voice Assistants on Postpartum Depression: Cross-Sectional Investigation Using Apple Siri, Amazon Alexa, Google Assistant, and ,
-
Microsoft Cortana. JMIR mHealth and uHealth, 9(1), e24045. https://doi.org/10.2196/24045
-
McFarlane, M. D. (1972). Digital pictures fifty years ago. Proceedings of the IEEE, 60(7), 768-770.
-
Turing, A. M. (1940). Mathematical theory of enigma machine. Public Record Office, London, 3, 150.
-
Turing, A. M. (1948). Intelligent machinery. report for national physical laboratory. reprinted in ince, dc (editor). 1992. mechanical intelligence: Collected works of am turing.
-
McCarthy, J. (1955). Human-Level Ai Is Harder Than It Seemed.
-
Rosenblatt, F. (1957). The perceptron, a perceiving and recognizing automaton Project Para. Cornell Aeronautical Laboratory.
-
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2017). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM, 60(6), 84-90.
-
Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2020). Generative adversarial networks. Communications of the ACM, 63(11), 139-144.
-
Özşahin, M. S. (2017). Türk minyatür tekniği ile çizgi roman tasarımı (Master's thesis). Kütahya Dumlupınar Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
-
Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
-
Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI blog, 1(8), 9.
-
Ramesh, A., Pavlov, M., Goh, G., Gray, S., Voss, C., Radford, A., ... & Sutskever, I. (2021). Zero-shot text-to-image generation. In International Conference on Machine Learning (pp. 8821-8831). PMLR.
-
Topdemir, H. G. (2022). Takiyüddin İbn Ma'ruf. Bilgeler ve Bilginler: Cumhuriyetin 100. Yılına Armağan, Türk Kültürüne Hizmet Vakfı Yayın Evi, 524.
-
LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
-
Vacroux, A. G. (1975). Microcomputers. Scientific American, 232(5), 32-41.
-
Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L. J., Li, K., & Fei-Fei, L. (2009). Imagenet: A large-scale hierarchical image database. In 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 248-255). Ieee.
-
Çırak, B., & Yörük, A. (2016). Mekatronik biliminin öncüsü İsmail El-Cezeri. Siirt Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (4), 175-194.
-
Kato, I., Ohteru, S., Shirai, K., Matsushima, T., Narita, S., Sugano, S., ... & Fujisawa, E. (1987). The robot musician ‘wabot-2’(waseda robot-2). Robotics, 3(2), 143-155.
-
Spenko, M., Buerger, S., & Iagnemma, K. (Eds.). (2018). The DARPA robotics challenge finals: humanoid robots to the rescue (Vol. 121). Springer.
-
Lin, R., Ma, L., & Zhang, W. (2018). An interview study exploring Tesla drivers' behavioural adaptation. Applied ergonomics, 72, 37-47.
-
Google, (2017). Teachable machine v1. https://teachablemachine.withgoogle.com/v1/ Son Erişim Tarihi: 19.12.2022
-
Yang, Z., Gan, Z., Wang, J., Hu, X., Lu, Y., Liu, Z., & Wang, L. (2022). An empirical study of gpt-3 for few-shot knowledge-based vqa. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 36, No. 3, pp. 3081-3089).
<-- Saygılarımla Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA - Eylül 2024 -->
Yukarıdaki bilgi, resim ve kod çalışmaları açık kaynak paylaşım olarak github "acetinkaya" alanında paylaşımı yapılmıştır.
Github alanından; star - yıldız ile beğenme bildirimi ile paylaşımlarıma destek verebilirsiniz.
Bilgi paylaşıldıkça çoğalır ve gelişir. İyi çalışmalar dilerim.
## Yazdığınız kodun hakkını verin !!!
## Öğr. Gör. Ali ÇETİNKAYA İstanbul, 2024
IEEE--> A. Cetinkaya, "AI-IGU" GitHub, [Online]. Erişim Linki: https://github.com/acetinkaya/ai_igu. Son Erişim Tarihi: Gün Ay Yıl.
APA--> Cetinkaya, A. (2024). AI-IGU [GitHub Deposu]. GitHub. Erişim Linki: https://github.com/acetinkaya/ai_igu. Son Erişim Tarihi: Gün Ay Yıl.
Proje Durumu: İlgili paylaşımlar ve Python programlama dilinde yazılmış yazılım kodlarına sürüm güncellemeleri yaptıkça bu paylaşımları güncelleyeceğiz. GitHub bölümünden beğeni bildirimi olarak bir yıldız vererek çalışmalarımı destekleyebilirsiniz. Bilgi paylaşıldıkça büyür ve gelişir.
Katkıda Bulunma: Çekme istekleri memnuniyetle karşılanır. Büyük değişiklikler için lütfen önce neyi değiştirmek istediğinizi görüşmek üzere ilgili Python kodunu belirttiğiniz bir soru - yanıt bölümü açın.
Lisans: MIT Lisansı altında yayımlandı
Yazar ve Güncelleme Yapan: Öğr. Gör. Ali Çetinkaya (MSc.) - 2024
Project Status: We will update these shares as we make version updates to the related dependencies and software code written in Python programming language. You can support my work by giving a star as a like notification from the GitHub section. Knowledge grows and develops as it is shared.
Contributing: Pull requests are welcome. For major changes, please open a question-and-answer section indicating the relevant Python code to discuss what you'd like to change first.
License: Released under the MIT License
Authored and Maintained by Lect. Ali Cetinkaya (MSc.) - 2024