Bilgisayarlı görü sistemleri, insan beyninin nesneleri tanımak ve sınıflandırmaktan sorumlu yeteneklerini taklit etmek için yapay zeka (AI) teknolojisini kullanır. Bilgisayar uzmanları, büyük miktarda bilgi girerek bilgisayarları görsel verileri tanıyacak şekilde eğitir.
Bilgisayarlı görünün alt alanları nesne algılama, olay algılama, video izleme, nesne tanıma, 3D poz tahmini, öğrenme, indeksleme, hareket tahmini, otomatik görsel oluşturma, 3D sahne modelleme ve görüntü onarımı gibi alanlardır.
Görüntü işleme, ölçülmüş veya kaydedilmiş olan elektronik (dijital) görüntü verilerini, elektronik ortamda (bilgisayar ve yazılımlar yardımı ile) amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik olarak yapılan bilgisayar çalışmasıdır.
Computer Vision (Bilgisayar görüşü), bilgisayarların dijital görüntüleri işleyerek ve analiz ederek nesneleri ve sahneleri tanımasına olanak tanıyan bir yapay zeka alanıdır. Computer Vision, kamera, sensörler ve diğer cihazlar gibi farklı kaynaklardan gelen görüntü verilerini işleyebilir.
Yapay zekalar algoritmalarla çalışır. Öğrenmesi kabaca ilgili içerikle ilgili yaptığı taramalar, istatistiksel değerlendirmeler, kategorizasyon ve kodlamalar sonucu olur. Örneğin Google Asistan sizin eğlence anlayışınızı öğrenebilir.
İlgili 40 soru bulundu
Yapay zeka örnekleri arasında otomatik dil tercümesi, görüntü işleme, ses tanıma, otonom araçlar, akıllı ev sistemleri, oyunlar, chatbotlar ve daha pek çok uygulama bulunur.
Yapay zeka (AI), makinelerin deneyimden öğrenmesini, yeni girdilere uyum sağlamasını ve insan benzeri görevleri gerçekleştirmesini mümkün kılar. Bugün duyduğunuz çoğu AI örneği - satranç oynayan bilgisayarlardan kendi kendine giden arabalara kadar - derin öğrenme ve doğal dil işlemeye dayanmaktadır.
Resim/Video verileri üzerinde, derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanan son teknoloji yüz kimliklendirme, nesne bulma ve takip etme vb. gibi görevleri yerine getirebilecek çözümleri araştırma, geliştirme ve mevcut projelere entegrasyonu.
Derin öğrenme, insan beyninin çalışma şekline göre genel hatlarıyla modellenen algoritmalar olan sinir ağlarının katmanları tarafından desteklenir. Büyük miktarlarda veri ile eğitim, sinir ağındaki nöronları konfigüre etmektir. Sonuç, eğitildikten sonra yeni verileri işleyen derin öğrenme modelidir.
Bilgisayarlı görü ve görüntü işleme arasındaki fark nedir? Görüntü işleme; keskinleştirme, yumuşatma, filtreleme veya geliştirme dahil, görüntüleri değiştirmek için algoritmalar kullanır. Bilgisayarlı görü, bir görüntüyü değiştirmediği için farklıdır.
Yapay zeka, en basit şekilde belirli görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden ve topladıkları bilgileri yineleyerek kendilerini geliştirebilen sistemler olarak tanımlanır. Yapay zekayı günümüz teknoloji sistemlerinden ayıran en önemli özellik insan zekasını taklit edebilmesidir.
Yapay zekanın avantajları arasında, insanlar için zahmetli veya tehlikeli işlerin yapılması, verilerin hızlı ve doğru bir şekilde analiz edilmesi, insanların karar verme süreçlerinin hızlandırılması ve daha iyi performans göstermeleri sayılabilir.
Yapay zekanın birçok farklı alanda kullanımı bulunmaktadır. Tıp, sağlık, eğitim, askeri, tarım, madencilik, medya, bankacılık ve daha birçok farklı iş alanında yapay zeka teknolojisi sıkça kullanılmaktadır.
Görüntü işleme, her biri belirli bir konuma ve değere sahip olan adına resim öğeleri, görüntü öğeleri veya piksel de dediğimiz öğelerin sınırlı sayıda bir araya gelmesiyle oluşan dijital görüntünün bazı bilgisayar algoritmaları ve görsel teknikler kullanılarak amaca uygun hale getirme yöntemine denir.
Görüntü İşleme, görüntüyü dijital form haline getirmek ve bazı işlemleri gerçekleştirmek için geliştirilmiş, spesifik görüntü elde etmek veya ondan bazı yararlı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemin girdisi, video kesiti veya fotoğraf gibi bir görüntüdür.
Görüntü işleme, daha çok, kaydedilmiş olan, mevcut görüntüleri işlemek, yani mevcut resim ve grafikleri, değiştirmek, yabancılaştırmak ya da iyileştirmek için kullanılır. Daha çok fotoğrafçılık ve grafik-Tasarım alanlarında kullanılır.
Yapay Sinir Ağı (YSA), yapay beyinler oluşturmak için birbirine bağlı yapay nöronlar üzerine kurulmuş, biyolojik sinir ağlarından esinlenen bir bilgisayar sistemidir. Bilgiyi insan gibi analiz etmek ve işlemek için tasarlanmıştır.
AI kara kutuları kullanıcı bilgisi olmadan çalışan sistemlerdir. Onlara girdi besleyebilir ve çıktı alabilirsiniz, ancak sistemin kodunu veya çıktıyı oluşturmak için kullanılan mantığı inceleyemezsiniz. Makine öğrenme baskın yapay zeka türüdür.
Yazılım mühendisliği (Software Engineering), yazılımlarla ilgilinen bir bilim dalıdır.
Donanım Mühendisi Ne Demek? Donanım mühendisi, devre kartları, işlemciler ve hafıza kartları da dahil olmak üzere bilgisayar bileşenlerinin tasarımı, geliştirilmesi ve test edilmesinden sorumludur.
Sistem mühendisi; sistemlerin ve sistemleri oluşturan altyapıların üretimi, tasarımı, bakımı ve kontrolünü gerçekleştiren kişidir. Teknik, endüstriyel, biyolojik, finansal, sosyolojik, politik ve çevresel sistemleri göz önünde tutarak araştırma yapar.
Yapay zekânın - AI temel kategorilerini, nasıl çalıştıklarını ve neye katkı sağladıklarını biliyor musunuz? Yapay zekâyı; Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision ve Explainable AI olarak beşe ayırabiliriz.
Bu alanda insan beynine benzer şekilde; mantık yürütme, analiz etme ve bir sonuca varma işlemlerinin makine eliyle yapılması için çalışılır. Yapay zeka mühendisi, makinenin öğrenmesi ve mantık yürütebilmesi alanında çalışmalar yürütmektedir. Bunun yanı sıra bilgisayarda yapılan tüm işlemler kaydedilir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri