blog posts

Yapay zeka programı nasıl yapılır?

Yapay zeka uygulamalarının oluşturulması ve uygulanması, yenilikçi problem çözme araçlarına kapı açmış ve karmaşıklığın yeni boyutlarını yaratmıştır. Ancak yapay zekanın tüm programlama zorluklarına tek boyutlu bir çözüm olmadığının farkına varmak önemlidir. Yapay zeka tabanlı bir program oluşturmak dikkatli düşünmeyi ve stratejik planlamayı gerektirir.

Yapay zekanın geliştirilmesinde öncelikli odak noktası problemin kesin tanımıdır. Yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesinde geliştiricinin aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok soruyu yanıtlaması gerekir: Ele alacağım asıl konu nedir? Bu çözümle hangi sonuçlara ulaşmayı planlıyorum? Bu soruların yanıtları, verileri işlemek için makine öğrenimini (ML) kullanmak veya dijital görüntü ve videolardan anlamlı bilgiler elde etmek için bilgisayar görüşünü (CV) kullanmak gibi farklı yapay zeka tabanlı yaklaşımların önünü açıyor.

Yapay zekanın alanı geniştir ve çeşitli uygulamaları içerir. Bu trendde kullanıcı geliştirme alanında en iyi yapay zeka dillerinin seçimleri oldukça önemli. Öte yandan, uygun bir programlama dili seçmek, belirlediğiniz uygulamanızda gerçekleştirmeyi düşündüğünüz kesin hedeflere bağlıdır. Aşağıda en iyi yapay zeka programlama dillerini tanıtacağız ve yapay zeka için hangi programlama dillerinin mevcut olduğunu tartışacağız.

En iyi yapay zeka programlama dilleri

Yapay zeka (AI) için çok çeşitli programlama dilleri vardır ve bunlardan birinin seçimi kullanıcının hedeflerine ve projenin doğasına bağlıdır. Bu bölümün devamında yapay zeka uygulamaları için tasarlanmış en yaygın ve popüler programlama dillerini tartışacağız. Bu diller aşağıdakileri içerir:

• Python
• Java
• C Artı Artı
• Java Komut Dosyası
• Julia
• LISP

Yukarıdaki yapay zeka programlama dilleri listesinin tam olmadığını ve bu listeye başka dillerin de dahil edilebileceğini belirtmekte fayda var.

Yapay zeka programlama dilleri nasıl öğrenilir?

Yapay zeka programlama konseptlerinde uzmanlaşmanın birkaç yolu vardır. Bunlar, eğitim ve üniversite aracılığıyla öğrenmeyi, eğitim kampları veya çevrimiçi yapay zeka kurslarını kullanarak kendi kendine öğrenmeyi vb. içerir… Yapay zeka bilgisinin programlama ilkelerine dayalı olduğu göz önüne alındığında, programlama ilkelerine ilişkin temel bir anlayışa değinmeden önce bunu unutmayın. Yapay zeka için tavsiye edilir. Bu hedefe evde eğitim programlama kursları aracılığıyla ulaşabilirsiniz.

Python – yapay zeka için en iyi dil

Programlama alanında bir tür standart dil olan Python, eksiksiz bir kod tabanına sahiptir ve yapay zeka ve makine öğrenimi de dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda oldukça popüler hale gelmiştir. Giriş dili olarak bilinen Python, çoğu geliştirici için genellikle birincil programlama dili olarak hizmet eder. Sonuç olarak Python, yapay zeka tabanlı uygulamalar için kod oluşturmaya odaklanmış güçlü ve kapsamlı bir geliştirici topluluğuna sahiptir.

Python’un veri analizindeki benzersiz kullanımı, yapay zekanın gelişimindeki önemini büyük ölçüde artırdı. HackerRank’a göre bu dil, piyasadaki en popüler yapay zeka programlama dillerinden biridir. Kodlayıcılar ve veri analistleri, tutarlı yapısı, kullanıcı dostu tasarımı ve olağanüstü çok yönlülüğü nedeniyle Python’a yöneliyor. Python karmaşık görevleri gerçekleştirmek için uygun bir dildir ve aynı zamanda öğrenilmesi de kolaydır. Öte yandan Python, kapsamlı veri kümelerini kategorize etmek ve analiz etmek için tasarlanmış bir dizi kitaplık içerir ve bu Python kitaplıkları , yapay zeka ve makine öğrenmesinde en önemli araçlardan biri haline gelmiştir. Şu anda Python en yaygın kullanılan yapay zeka programlama dilidir.

Python yapay zeka kaynak kodu

Python’un uyumluluğu, onu çok çeşitli makine öğrenimi ve yapay zeka tabanlı uygulamalar için iyi bir seçim haline getirir. GitHub’da çok sayıda pratik Python odaklı yapay zeka projesine erişilebilir.

Yapay zeka odaklı kodun bir diğer önemli deposu, Google tarafından geliştirilen önemli bir açık kaynaklı makine öğrenimi kitaplığı olan TensorFlow’dur. Bu görsel kitaplık, makine öğrenimi modellerinin hızlı ve basit bir şekilde oluşturulmasını ve eğitilmesini kolaylaştırır ve geliştiricilere yeni makine öğrenimi uygulamalarını keşfedip test edebilecekleri bir platform sağlar.

Java ile Yapay Zekayı Öğrenmek

Java son derece güçlü bir programlama dilidir ve yazılım geliştirmenin çeşitli alanlarında yaygın olarak kullanılır. Yapay zekadaki ana kullanımı, çok sayıda uygulamanın yapay zeka işlevlerini birleştirmek için yeteneklerini kullandığı mobil uygulama geliştirme alanıdır. Java, kullanıcı dostu olması, güçlü hata ayıklama özellikleri ve “bir kez yaz, her yerde çalıştır” paradigması aracılığıyla platformlar arası dağıtım desteği ile karakterize edilir. Yapay zeka programlama dillerinden biri olan Java, kurumsal düzeydeki yazılımlar, sinir ağları ve yapay zeka platformları için ideal bir seçim olarak öne çıkıyor.

Java ile yapay zekanın geliştirilmesi

Yapay zeka programlama dillerinden biri olan Java, entegre hata ayıklama, kullanıcı dostu işlevsellik ve basit bakım gibi bir dizi avantaj sunar. Dil aynı zamanda gereksiz verilerin kaldırılmasını otomatikleştiren ve veri görselleştirme çabalarını geliştiren yüz çöp toplama özelliğini de içerir. Swing’in bir tür GUI widget aracı olarak dahil edilmesi ve grafiksel bir widget araç seti olan Standart Widget Araç Takımı (SWT), çekiciliğini artırıyor. Öte yandan Java platformunun uyumluluğu, yapay zeka tabanlı projelerin sayısız cihaz türüne uygulanmasına olanak sağlıyor. Yapay zekaya yönelik programlama dili olarak Java’nın bu listede özel bir yeri var.

Java’daki yapay zeka uygulamasının açıklayıcı bir örneği, dikkate değer bir açık kaynaklı derin öğrenme kütüphanesi olan Deeplearning4j’dir (DL4J). DL4J, programların veri kümeleme, gruplama ve tahmine dayalı analitik için yaygın olarak kullanılan insan öğrenme süreçlerini taklit etmesini sağlar. GitHub’daki Deeplearning4j deposu, kütüphanenin işlevselliğini aydınlatan ve kodlama çalışmalarına hızlı bir başlangıç ​​yapılmasına yardımcı olan çeşitli örneklerden oluşan bir koleksiyon olarak hizmet vermektedir.

Yapay zekayı C++ ile programlamak

C++ olağanüstü hızı ve verimliliğiyle ünlü, popüler bir programlama dili olarak ortaya çıkıyor. Kodu hızlı bir şekilde yürütme yeteneği, onu makine öğrenimi ve sinir ağlarına odaklanan uygulamalar için en uygun seçim haline getiriyor ve artık yapay zeka programlama dillerinden biri olarak kabul ediliyor. Yapay zekaya dayalı birçok uygulamanın karmaşık doğası göz önüne alındığında, C++’ın yüksek performansa sahip programlar oluşturmadaki verimliliği oldukça belirgindir.

C++ ile yapay zeka programları geliştirmek

C++, yapay zeka tabanlı uygulamalar için her zaman birincil tercih olmayabilir ve bu alanda yaygın kullanımı uzman onayı gerektirir. Bu dil, artan kodlama karmaşıklığı pahasına olsa da, verimli kod yürütme için popüler bir seçim olarak kabul edilir. Sonuç olarak C++, kaynak yoğun uygulamalarda kendine yer buluyor ve çoğu zaman yapay zeka tabanlı çözümler oluşturmak için diğer dillerin çalışmalarını tamamlıyor.

AI uygulamalarında C++’ın öne çıkan bir örneği OpenCV kütüphanesinde örneklenmiştir. C++ da dahil olmak üzere birçok programlama dilini destekleyen OpenCV, mevcut en kapsamlı makine öğrenimi ve bilgisayarlı görme kitaplıklarından biridir. Seti, video girişlerini işleyebilen, karmaşık algoritmalar aracılığıyla bilgileri tanıyan bilgisayarlı görme algoritmalarını içerir. Bu, nesne tanımayı, yüz tanımayı, gerçek dünyadaki nesnelerin 3 boyutlu taramalarını oluşturmayı ve bir dizi başka yeteneği içerir. Ayrıca c dili ile yapay zeka ve C# ile yapay zeka günümüzde popüler bir trend haline gelmiştir.

 JavaScript ile Yapay Zeka

GitHub’ın sıralaması, JavaScript’in dünyadaki en popüler programlama dili olduğunu gösteriyor. JavaScript’in modern web’i şekillendirmedeki merkezi rolünün yanı sıra günlük İnternet deneyimlerimizde mevcut olan etkileşimli özellikler göz önüne alındığında, bu hakimiyet ve popülerlik şaşırtıcı değildir. Erişilebilirliği, onu web geliştiricileri için güvenilir bir seçim haline getiriyor ve çoğu kişi bunu yapay zeka çözümlerinde kullanmayı seviyor.

Peki JavaScript’i yapay zeka programlama dillerinden biri kategorisine sokan nedir ve yapay zekayı JavaScript ile programlamak mümkün müdür? Dil, makine öğreniminin ihtiyaçlarını karşılayan bir dizi üst düzey araç ve kitaplık sağlar. Bunlar arasında, web tarayıcılarında sorunsuz bir şekilde çalışan ve web geliştiricileri için bir dizi olasılığın önünü açan bir çerçeve olan TensorFlow.js dikkat çekicidir. Bu kitaplık, kullanıcıların tarayıcı tabanlı yapay zeka araçları oluşturmasına olanak sağlamak için tarayıcı tabanlı yapay zeka uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Her ne kadar JavaScript yapay zeka alanında pek kullanılmasa da bir nevi yapay zeka dili olarak değerlendirilebilir.

JavaScript yapay zekasının uygulanması

Ana TensorFlow.js deposu, her biri kendi koduna sahip olan ve tümü web tarayıcılarında sorunsuz bir şekilde çalışan, AI uygulamalarını temsil eden bir örnek koleksiyonu içerir. Bu durumlar arasında otomatik olarak müzik üretebilen bir piyano programı oldukça ilgi çekici ve dikkat çekicidir.

Julia ile yapay zeka programlama

Programlama alanı genellikle yüksek performansı (C++ gibi) ve basit programlamayı (Python gibi) birleştiren iki veya daha fazla dilin birleşimini gerektirir. Bu iki yeteneğe aynı anda sahip olan başka bir programlama yaklaşımı daha var, böyle bir yaklaşımı temel alan Julia programlama dili 2009 yılında MIT’de oluşturuldu.

Programlama ortamına resmi olarak 2018’de tanıtılan Julia’nın ilk versiyonunun popülaritesi o zamandan beri istikrarlı bir şekilde arttı. HPCwire, 2020’den 2021’e kadar dil için %87’lik şaşırtıcı bir indirme artışının yanı sıra mevcut paketlerde %73’lük önemli bir artış olduğunu bildiriyor.

Julia ile yapay zeka programlarının uygulanması

Julia’nın yapay zeka alanında büyüyen potansiyeli genişlemeye devam ediyor; Ve bugün en iyi yapay zeka dillerinden biri olarak biliniyor. Bu dilin yapay zeka alanında kullanımının öne çıkan örneklerinden biri Flux çerçevesidir. Julia’nın entegre paket yöneticisi ve paralel ve dağıtılmış hesaplamaya yönelik güçlü desteği de dahil olmak üzere doğuştan gelen güçlü yönleri, yapay zeka programlama konusundaki becerisini artırıyor. Bu dil özellikle bilimsel hesaplama ve veri analizi alanlarında iyi çalışır. Paralelleştirme ve eşzamanlı bilgi işlem süreçlerine verdiği destek, onu makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamalarında çok popüler hale getirdi.

Julia’nın yapay zeka ekosistemi hâlâ gelişmekte ve diğer önemli programlama dilleri için mevcut olan kapsamlı seçeneklerle rekabet edemese de, önemli ilerleme olduğu ortadadır. Örneğin Flux platformu, kütüphanesinde bir dizi yetenek ve araç sergiliyor ve bir dizi yapay zeka projesi sunuyor. Bu araçlar, Julia’nın yapay zeka alanında güçlü bir oyuncu olarak faydasını vurgulayan bilgisayarlı görme araçlarını, takviyeli öğrenme mekanizmalarını ve daha fazlasını içerir.

Lisp – en iyi yapay zeka dillerinden biri

LISP başka bir yapay zeka programlama dilidir. Bu dil, karmaşık programlama bulmacalarına dinamik ve kullanışlı çözümler sağlamasıyla bilinir. LISP, çağdaş yapay zeka programlama ortamına diğer diller kadar hakim olmasa da hâlâ güçlü bir varlığa sahip. LISP programlama dilini öğrenmek, yapay zekaya ilişkin daha derin ve kapsamlı bir anlayış kazanmaya yardımcı olur.

LISP’nin yapay zekadaki çekiciliği, birçok geliştiricinin öncelik verdiği özellikler olan hızlı prototipleme ve geliştirmenin hızı ve kolaylığıdır. LISP ile yapay zeka arasındaki kalıcı bağlantı, yapay zeka arayışına yönelik bir araştırma platformu olarak 1950’lerdeki başlangıcına kadar uzanıyor. Bu miras, LISP’yi verimli bilgi işleme konusunda önemli bir rakip haline getirerek yapay zeka alanındaki uygulamasını artırıyor. LISP’nin çağdaş yapay zeka programlamasında kullanımı, modern kütüphanelerin ortaya çıkışıyla birlikte 2023’te önemli ölçüde arttı.

Yapay zeka kodlaması nedir?

Yapay zeka kodlaması, yapay zeka programlama dillerinin mümkün kıldığı yapay zeka (AI) sistemlerini oluşturmak ve uygulamak için bilgisayar programları veya kod yazma sürecini ifade eder. Yapay zeka, doğal dili anlama, kalıpları tanıma, karar verme ve verilerden öğrenme gibi normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen makineler ve yazılımlar oluşturmaya odaklanan geniş bir bilgisayar bilimi alanını kapsar. Aşağıda AI kodlamanın bazı önemli yönleri verilmiştir.

Algoritma geliştirme

Yapay zeka kodlaması genellikle makinelerin belirli görevleri yerine getirmesini sağlayan algoritmaların tasarlanmasını ve uygulanmasını içerir. Bu algoritmalar basit kural tabanlı sistemlerden karmaşık makine öğrenimi modellerine kadar değişebilir.

makine öğrenme

Birçok yapay zeka uygulaması, algoritmaların kalıpları öğrendiği ve verilere dayalı tahminler veya kararlar aldığı makine öğrenme tekniklerine dayanır. Yapay zeka kodlayıcıları, veri ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi, eğitim ve değerlendirme gibi görevler üzerinde çalışır.

Nöral ağlar

Makine öğreniminin bir alt alanı olan derin öğrenme, sinir ağlarının etkinliği sayesinde son yıllarda oldukça popülerlik kazanmıştır. Yapay zeka kodlayıcıları, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve oyun oynama gibi çeşitli sorunları çözmek için sinir ağı mimarileri oluşturur ve yapılandırır.

Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP, bilgisayarların insan dilini anlaması ve üretmesi için eğitilmesine odaklanan yapay zekanın bir alt alanıdır. NLP için yapay zeka kodlama, metni işlemek ve duygu analizi, dil çevirisi ve sohbet robotu geliştirme gibi görevleri gerçekleştirmek için kitaplıklar ve modellerle çalışmayı içerir.

Bilgisayar görüşü

Bilgisayarla görme projelerinde çalışan yapay zeka kodlayıcıları, makinelerin görüntülerden veya videolardan gelen görsel bilgileri yorumlamasını ve analiz etmesini sağlayan algoritmalar ve modeller geliştirir. Nesne tanıma, yüz tanıma ve sürücüsüz araçlar gibi uygulamalarda kullanılıyor.

Takviyeli öğrenme

Takviyeli öğrenmede yapay zeka ajanları deneme yanılma yoluyla karar vermeyi öğrenir. Yapay zeka kodlayıcıları, aracıları oyun oynamak veya robotik sistemleri kontrol etmek gibi görevleri gerçekleştirmek üzere eğitmek için ortamlar yaratır, ödülleri tanımlar ve algoritmalar uygular.

Yapay zeka çerçeveleri ve kütüphaneleri

Yapay zeka kodlayıcıları, yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini kolaylaştırmak için sıklıkla TensorFlow, PyTorch, scikit-learn ve Keras gibi özel yazılım kitaplıklarını ve çerçevelerini kullanır.

Veri yönetimi

Veri ön işleme ve yönetimi, yapay zeka kodlamasının önemli bir parçasıdır. Yapay zeka programcıları, yapay zeka modellerini eğitmek ve test etmek için kullanılan verilerin yüksek kalitede olmasını sağlamak için veri temizleme, veri dönüştürme ve artırma gibi görevler üzerinde çalışır.

Dağıtım ve entegrasyon

Yapay zeka kodlayıcıları ayrıca yapay zeka modellerinin üretim ortamlarında dağıtılmasından ve bunların daha büyük sistemlere veya yazılım uygulamalarına entegre edilmesinden de sorumludur. Bu, ölçeklenebilirlik, performans ve sürdürülebilirlik gibi hususları içerir.

Etik ve sorumlu yapay zeka

Yapay zeka ve programlama teknolojileri toplumu etkileme potansiyeline sahip olduğundan, yapay zeka kodlayıcıları önyargı, adalet, şeffaflık ve mahremiyet endişelerini ele almak da dahil olmak üzere etik ve sorumlu yapay zeka geliştirmeye giderek daha fazla odaklanıyor.

Kısacası, programlamada yapay zeka, farklı alanlardaki çok çeşitli sorunları çözmek için yapay zeka sistemlerinin ve modellerinin geliştirilmesini, eğitilmesini, konuşlandırılmasını ve bakımını içerir. Bu kodlama trendi, etkili yapay zeka çözümleri oluşturmak için programlama, matematik, veri analizi ve alana özgü bilgi alanlarında uzmanlık gerektirir. GitHub gibi platformlarda her türlü yapay zeka kaynak kodunu indirebilir ve üzerinde çalışabilirsiniz. Yapay zeka ile programlama oldukça popüler ve ilgi çekici bir trend ve bir yapay zeka programcısının birçok kariyer fırsatı var.

Yapay zeka için en iyi dil hangisidir?

Python yapay zeka için en iyi dildir. Öğrenmesi kolaydır, geniş bir geliştirici topluluğuna sahiptir ve geniş bir çerçeve, kitaplık ve kod tabanı koleksiyonuna sahiptir. Ancak Python yavaş olabilir ve kolay sözdizimi programcılara kötü alışkanlıklar öğretebilir.

 C++ yapay zeka için iyi mi?

Yapay zeka geliştirmek için C++’ı kullanabilirsiniz ancak Python veya Java kadar iyi değildir. C++ dik bir öğrenme eğrisine sahip karmaşık bir dildir. Bununla birlikte, C++ çok amaçlı harika bir dildir ve eğer programcı nasıl yapılacağını bilirse yapay zeka geliştirme için etkili bir şekilde kullanılabilir.

 Yapay Zeka için hangisi daha iyi, Java mı yoksa Python mu?

Genel olarak Python’un AI için Java’dan daha iyi olduğu düşünülmektedir. Öğrenmesi, yazması ve okuması daha kolaydır. Ancak Java daha iyi performans sunan güçlü bir dildir. Java’yı zaten biliyorsanız, Java’da AI programlamak yeni bir dil öğrenmekten daha kolay olabilir.

Python mu yoksa C++ mı, yapay zeka için hangisi daha iyi?

Python, yapay zeka açısından C++’tan daha iyidir ve en iyi yapay zeka programlama dillerinden biri olarak kabul edilir. C++’ın kullanımı zordur ve giriş engeli çok yüksektir. Geliştiriciler yapay zeka geliştirme için Python kadar C++ kullanmadığından C++ için çok az kod tabanı ve entegrasyon mevcuttur.

Yapay zeka eğitimi

Yapay zekanın (AI) hızla genişlemesi, yazılım geliştirme ortamı üzerinde yadsınamaz bir etki bıraktı. Yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve ilgili teknolojilerdeki hızlı gelişmelerle birlikte küresel toplumlar üzerindeki etkileri de çeşitli alanlarda kendini gösteriyor.