Yapay Zeka İle İlgili İngilizce Kelimeler

Yapay zeka sistemleri günümüzde giderek daha önemli bir yere sahip olmaya başladı. Özellikle 21. yüzyılda toplumun her kesiminden insanın kolaylıkla ulaşabileceği bir noktada yer alıyor. Bunun sonucu olarak da günlük yaşantımıza dahil olup hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline geldi bile. İş yerinde kullanılan bilgisayar tabanlı sistemlerden ev temizliğinde kullanılan elektrikli süpürgeye kadar her yerde görmek mümkün.

Yapay zekanın bu etkisi yalnızca insanların günlük etkinlikleri ve iş rolleriyle sınırlı değil tabii ki. İnsanların olaylara bakış açısı, eğlence anlayışı ve yaşam tarzları üzerinde de önemli etkilerde bulunuyor. Çoğumuzun bildiği ve severek takip ettiği Facebook, Twitter, Netflix gibi günümüzün en büyük şirketlerini oluşturan sosyal medya platformlarının çalışma planları da yapay zeka üzerine temelli.

Artık uzun yıllar ayakta durmak isteyen, kalıcı ve başarılı olmayı hedefleyen şirketler ve devletler yapay zeka sistemlerin kullanmak zorunda. 

Yapay Zeka Nedir? 

Yapay Zeka (AI), insan zekasının makinelere yapılandırılmasıyla çalışır. Makineler insanlar gibi düşünebilir ve hareket edebilirler.

Yapay zekaya ihtiyacımız var çünkü bize görevleri otomatikleştirme, daha doğru tahminler yapma ve daha iyi kararlar verme imkanı sunar. Örneğin, AI müşteri hizmetlerinde soruları otomatik olarak yanıtlamak, sağlık alanında hastalık teşhisi yapmak, finansal piyasalarda fırsatları takip etmek gibi görevleri daha hızlı ve doğru bir şekilde yerine getirebilir.

Yapay zeka, bizim için zaman ve kaynak tasarrufu sağlar. Daha doğru ve hızlı kararlar almamıza yardımcı olur. Bazı görevleri daha etkili yerine getirmemize imkan tanır. Ayrıca, insanların yapamayacakları veya zorluk çekecekleri görevleri yapmasına yardımcı olur. Bu nedenle de yapay zeka endüstri, ticaret, sağlık, eğitim ve diğer alanlarda hızla yaygınlaşan ve ihtiyaç duyulan bir teknolojik alandır. Bu alana her zaman ihtiyaç duyacağız.

Yapay zeka teknolojilerini daha verimli kullanmak için ise teknoloji dilini iyi öğrenmek gerekir. Teknoloji alanında üretilen bilgi içeriklerinin hemen hepsi ingilizce. Bu nedenle bu dili bilmek sana yapay zeka ile yapabileceğin sınırsız imkan da sağlar. 

Open English ile İngilizce Öğren! 

Teknoloji dünyasından geri kalmak istemiyorsan yapman gereken şey çok basit. İngilizce öğrenmek. Çünkü bu konuda çoğu kaynak İngilizce. İngilizceni daha ileri bir düzeye taşımanın en iyi yolu da online İngilizce kursu Open English.

Peki, nedir Open English?

Open English online bir İngilizce kursu Sıfırdan İngilizce öğrenmeyi düşünüyorsan ya da temel İngilizce bilgine yenilerini eklemek istiyorsan, harika bir seçim olacak. Çünkü ana dili İngilizce olan eğitmenlerle pratik yaparak İngilizceni ilerletebilirsin. Bunun yanı sıra 7/24 canlı sınıflarda İngilizce derslerini dinleyebilirsin.

Open English ile İngilizce öğrenmek çok kolay. Motive olup İngilizceyi öğrenmek istediğine karar verdiysen yan taraftaki formu doldurman yeterli.

Yapay Zekayla Alakalı İngilizce Terimler

Artificial Intelligence (AI): Yapay Zeka

The field of artificial intelligence studies how to create intelligent machines. 

Yapay zeka alanı, nasıl akıllı makine yaratılacağını inceler.

Machine Learning: Makine Öğrenimi

Machine learning is a subfield of Artificial Intelligence that teaches computers to learn from data.

Makine öğrenmesi, yapay zekanın alt alanıdır ve bilgisayarların verilerden öğrenmesine odaklanır.

Deep Learning: Derin Öğrenme

Deep learning is a type of Machine Learning that uses deep neural networks to learn patterns in data.

Derin öğrenme, derin sinir ağlarını kullanarak verilerdeki desenleri öğrenmeyi amaçlayan bir makine öğrenmesi türüdür.

Artificial Neural Network: Yapay Sinir Ağı

An artificial neural network is a mathematical model that is inspired by the structure and function of the human brain.

Yapay sinir ağı, insan beyninin yapısı ve işlevine dayalı bir matematiksel modeldir.

Convolutional Neural Network: Evrişimli Sinir Ağı

Convolutional neural networks are used for image and video recognition tasks.

Evrişimli sinir ağları, görüntü ve video tanıma görevleri için kullanılır.

Recurrent Neural Network: Yinelemeli Sinir Ağı

Recurrent neural networks are used for processing sequential data such as speech or language.

Yinelemeli sinir ağları, konuşma ve dil gibi sıralı verilerin işlenmesi için kullanılır.)

Reinforcement Learning: Takviyeli Öğrenme

Reinforcement learning is a type of machine learning where an agent learns by interacting with an environment. 

Takviyeli öğrenme, bir ajanın ortam ile etkileşimde bulunarak öğrenmesini amaçlayan bir makine öğrenmesi türüdür.

Supervised Learning: Denetimli Öğrenme

Supervised learning is a type of machine learning where the model is trained on labeled data.

Denetimli öğrenme, modelin etiketli veriler üzerinde eğitilmiş olduğu bir makine öğrenmesi türüdür.

Unsupervised Learning: Denetimsiz Öğrenme

Unsupervised learning is a type of machine learning where the model is trained on unlabeled data.

Denetimsiz öğrenme, modelin etiketsiz veriler üzerinde eğitilmiş olduğu bir makine öğrenmesi türüdür.

Natural Language Processing: Doğal Dil İşleme

Natural language processing is a subfield of Artificial Intelligence that deals with analyzing and processing human language.

Doğal dil işleme, insan dilinin analiz edilmesi ve işlenmesi ile ilgilenen yapay zeka alt alanıdır.

Computer Vision: Bilgisayarlı Görü

Computer vision is a subfield of artificial intelligence that deals with enabling computers to interpret and understand visual information.

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların görsel bilgiyi yorumlamalarını ve anlamalarını sağlayan yapay zeka alt alanıdır.

Robotics: Robotik

Robotics is a field that deals with designing, constructing, and operating robots. 

Robotik: Robotik, robotların tasarımı, inşası ve işletilmesi ile ilgilenen bir alandır.

Big Data: Büyük Data

Big data refers to large and complex data sets that are difficult to process and analyze with traditional methods. 

Büyük veri, geleneksel yöntemlerle işlenmesi ve analiz edilmesi zor olan büyük ve kompleks veri kümelerini ifade eder.

Feature Extraction: Öznitelik Çıkarımı

Feature extraction is the process of extracting relevant information from raw data to be used as input for a machine-learning model.

Öznitelik çıkarımı, ham veriden makine öğrenme modeli için girdi olarak kullanılacak ilgili bilgilerin çıkarılması sürecidir.

Model Training: Model Eğitimi

Model training is the process of using training data to adjust the parameters of a machine learning model so that it can make accurate predictions.

Model eğitimi, doğru tahminler yapabilmesi için bir makine öğrenimi modelinin parametrelerini ayarlamak üzere eğitim verilerini kullanma sürecidir.

---