Yapay zekâ ya da kısaca YZ,, insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından, doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. Güçlü yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ olarak etiketlenirken, doğal zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zekâ olarak adlandırılır. Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, yapay zekâ kavramı genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği öğrenme ve problem çözme gibi bilişsel eylemleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır.
Ethernet, Yerel ağlar için kullanılan Veri Çerçevesi tabanlı bilgisayar ağı teknolojileri ailesi. Kelimenin kökeni etherden gelmektedir. OSI ağ modelinin Fiziksel katmanı için Veri bağlantısı katmanı/ Ortam erişim kontrolü üzerinden ağ erişimi yoluyla bir dizi kablolama ve sinyalleşme standardı ve ortak bir adresleme formatı tanımlar.
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir bilgi işlem teknolojisidir. YSA ile basit biyolojik sinir sisteminin çalışma şekli taklit edilir. Yani biyolojik nöron hücrelerinin ve bu hücrelerin birbirleri ile arasında kurduğu sinaptik bağın dijital olarak modellenmesidir. Nöronlar çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak ağlar oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler. Diğer bir ifadeyle, YSA'lar, normalde bir insanın düşünme ve gözlemlemeye yönelik doğal yeteneklerini gerektiren problemlere çözüm üretmektedir. Bir insanın, düşünme ve gözlemleme yeteneklerini gerektiren problemlere yönelik çözümler üretebilmesinin temel sebebi ise insan beyninin ve dolayısıyla insanın sahip olduğu yaşayarak veya deneyerek öğrenme yeteneğidir.
Saldırı Tespit Sistemleri (STS) (İngilizce: Intrusion Detection Systems (IDS)), ağlara veya sistemlere karşı yapılan kötü niyetli aktiviteleri ya da politika ihlallerini izlemeye yarayan cihaz ya da yazılımlardır. Tespit edilen herhangi bir aktivite veya ihlal, ya bir yöneticiye bildirilir ya da bir güvenlik bilgi ve olay yönetimi (SIEM) sistemi kullanılarak merkezi olarak toplanır. SIEM sistemi, çeşitli kaynaklardan gelen çıktıları birleştirir ve kötü niyetli alarmı yanlış alarmlardan ayırmak için alarm filtreleme teknikleri kullanır.
Gen düzenleyici ağ veya genetik düzenleyici ağ (GRN), bir hücre içinde (RNA ve protein ifadesinin ürünleri yoluyla) dolaylı olarak birbirleri ile etkileşim gösteren DNA bölümlerinin ve hücre içindeki diğer maddelerin bir koleksiyonu veya derlemesi olup ağlardaki hangi genlerin transkripsiyon sonucu mRNA'ya dönüştürüleceğini belirler. Genel olarak, her mRNA molekülü, belirli bir protein (veya protein dizilerinin) oluşturmak için yola çıkar. Bazı durumlarda bu protein, yapısal proteine dönüşür ve belirli yapısal özellikler oluşturmak için hücre zarında veya hücre içerisinde birikmeye başlar. Başka durumlarda protein bir enzim olacaktır ve bir besin kaynağını veya toksini parçalayarak yıkıma uğratmak gibi belirli bir tepki için kataliz görevini gören bir mikro-makineye dönüşecektir. Bazı proteinler ise sadece diğer genleri uyararak onları aktive etmek görevine sahip olup transkripsiyon faktörleri olarak düzenleyici ağlarda veya ardışık bağlantılardaki ana aktivatörlerdir. Diğer genlerin başlangıç uçlarındaki promotör bölgeye bağlanma ve böylece başka bir proteinin üretimini başlatma suretiyle onları etkinleştirirler ve bu, bu şekilde devam eder. Bazı transkripsiyon faktörleri önleyici olup inhibitör'dür.
Gözetimli öğrenme ya da denetimli öğrenme, bilinen etiketler ve özellikler kullanarak bir fonksiyon öğrendiğimiz, makine öğreniminin önemli bir alt dalıdır. Bu yöntem, eğitim veri seti kullanılarak öğrenilen modelin, yeni ve bilinmeyen veri noktalarını doğru bir şekilde tahmin etmesini amaçlar.
Uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi, Takagi-Sugeno bulanık çıkarım sistemine dayalı bir tür yapay sinir ağı yöntemi. Jang tarafından 1990’ların başlarında geliştirilmiş olup doğrusal olmayan fonksiyonların modellenmesinde ve kaotik zaman serilerinin tahmininde kullanılmıştır.
Nörogenez ya da nörojenez, sinir kök hücrelerinden, sinir sistemi hücrelerinin yani nöronların üretilme sürecidir. Süngerler ve placozoalar haricinde tüm hayvan türlerinde görülür. Nörogenez embriyonik gelişim sırasında en yüksek aktiviteyi gösterir ve organizmanın tüm nöronlarının üretilmesinden sorumludur.
Derin öğrenme bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır.
Kanal erişim yöntemi veya çoklu erişim yöntemi telekomünikasyon ve bilgisayar ağlarında, verinin aynı iletim ortamına bağlı ikiden fazla terminalin üzerinde iletilmesini ve terminallerin kapasitesini paylaşmasını sağlar. Paylaşılan fiziksel ortam örnekleri, kablosuz ağlar, veri yolu ağları, halka ağlar ve yarı çift yönlü kipte çalışan noktadan noktaya bağlantılardır.
Uzun kısa süreli bellek derin öğrenme alanında kullanılan yapay bir yinelemeli sinir ağı (RNN) mimarisidir. Standart ileri beslemeli sinir ağlarının aksine, LSTM'nin geri bildirim bağlantıları vardır. Yalnızca anlık veriyi değil, veri dizilerini de işleyebilir. Örneğin, LSTM bölümlenmemiş, bağlı el yazısı tanıma, konuşma tanıma ve ağ trafiğinde anomali veya IDS'lerde tespiti gibi görevler için geçerlidir.
Kodlama teorisi, kodların özelliklerinin ve bunların belirli uygulamalar için uygunluğunun incelenmesini sağlayan bir teoridir. Kodlar, veri sıkıştırma, kriptografi, hata algılama ve düzeltme, veri iletimi ve veri depolama için kullanılabilir. Kodlar, verimli ve güvenilir veri aktarım yöntemlerinin tasarlanması amacıyla bilgi teorisi, elektrik mühendisliği, matematik, dilbilim ve bilgisayar bilimi gibi çeşitli bilimsel disiplinler tarafından incelenir. Bu genellikle fazlalığın kaldırılmasını ve iletilen verilerdeki hataların düzeltilmesini veya tespit edilmesini içerir.
Nesne tespiti, dijital görüntülerde ve videolarda belirli bir sınıftaki anlamsal nesnelerin örneklerini algılamakla ilgilenen, bilgisayarla görme ve görüntü işleme ile ilgili bir bilgisayar teknolojisidir. Nesne tespiti, bilgisayarla görme ve görüntü işlemeden farklı olarak algılanan nesnenin görüntü üzerinde koordinatlarının bulunmasını içerir. Bulunan koordinatlar ile nesnenin bir çerçeve ile içine alınacağı alan da tespit edilmiş olur. Nesne tespiti, gerçek zamanlı (anlık) ve gerçek zamanlı olmayan olarak ikiye ayrılır. Üzerinde iyi araştırma yapılmış alanlar yüz tespiti, yaya tespiti ve araç tespitidir. Nesne tespiti, görüntü alma ve video gözetimi dahil olmak üzere bilgisayarla görmenin birçok alanında uygulamaya sahiptir.
Yapay zeka araştırmalarında sorunların, mantığın ve araştırmanın ileri düzey "sembolik" temsillerine dayanan tüm yöntemlerin toplanması için kullanılan terimdir. Sembolik YZ, 1950'lerin ortalarından 1980'lerin sonuna kadar YZ araştırmalarının baskın paradigmasıydı. 23 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. 23 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
Çekişmeli üretici ağ, Ian Goodfellow ve meslektaşları tarafından 2014 yılında tasarlanan bir makine öğrenimi framework sınıfıdır. Bir oyunda iki sinir ağı birbiriyle yarışmaktadır.
DeepDream, Alexander Mordvintsev adlı Google mühendisi tarafından oluşturulmuştur. DeepDream, algoritmik pareidolia yoluyla görüntülerdeki desenleri tespit etmek ve görüntüleri geliştirmek için evrişimli sinir ağı kullanmaktadır. Böylece aşırı işlenmiş görüntüler vasıtasıyla rüya tarzında halüsinojenik görüntüler oluşturan bilgisayar programıdır.
Hücresel imalat, tam zamanında üretim ve yalın üretim sistemlerinin uygulanmasına yardımcı olan bir üretim türüdür. Hücresel üretim sisteminin birincil amacı, süreçler arasında parça ve envanteri hızlı bir şekilde hareket ettirerek sistem genelinde sürekli akış sağlamaktır. Hücresel imalat bazen grup teknolojisi ile eşanlamlı olarak kullanılmaktadır. Grup teknolojisi, aynı makinelerin geometri, üretim süreci ve işlevler açısından benzer parçalara atanmasıyla gerçekleştirilmektedir. Hücresel üretimin olası alanları araştırıldıktan sonra, genel olarak hücresel imalat sisteminin hücresel üretimin oluşturulması, sistem içindeki hücrelerin tasarımı, hücresel üretim açısından farklı algoritmaların uygulanması ve güvenilirlik açısından 4 ana kategoriye veya temaya ayrıldığı anlaşılmaktadır. Hücresel imalatın temel şartı, üretim için gerekli tüm ekipmanların her zaman %100 verimlilikte çalışmasını sağlamaktır. Kısa günlük denetimler, temizlik, yağlama ve küçük ayarlamalar yaparak, küçük sorunlar bir üretim hattını kapatabilecek büyük sorunlar haline gelmeden önce tespit edilip düzeltilebilmektedir.
Yinelemeli sinir ağı, düğümler arası bağların zamansal bir dizi doğrultusunda yönlü çizge oluşturduğu bir yapay sinir ağı çeşididir. Yaygın olarak İngilizce kısaltması olan RNN olarak anılır. İleri beslemeli sinir ağından türetilen RNN yöntemi, bir iç durum belleği kullanarak değişik uzunluktaki dizileri işleyebilir. Bu sayede yazı tanıma ve konuşma tanıma gibi problemlere uygulanabilir. Teorik olarak Turing makinesine denk (Turing-complete) olan yinelemeli sinir ağları, herhangi uzunluktaki bir girdiyi işleyebilen herhangi bir programı çalıştırabilir.
İlhan F. Akyıldız, Türk mühendis. Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında lisans, yüksek lisans ve doktora derecelerini 1978, 1981 ve 1984 yıllarında Almanya'da Erlangen-Nürnberg Üniversitesi'nde aldı. Georgia Teknoloji Enstitüsü'nde, Ken Byers Telekomünikasyon Kürsüsü profesörü ve Telekom grubu başkanı olarak yaklaşık 35 yıl hizmet vermiştir. 35 yıllık hizmetinden sonra ise 2021'de emekli olmuştur.
Yapay sinir ağındaki bir nöronun aktivasyon fonksiyonu, nöronun girdilerinden gelen değerlerin toplamını kullanarak nöronun çıktısını hesaplamaya yardımcı olan matematiksel fonksiyondur. Aktivasyon fonksiyonu doğrusal olmadığı sürece, sadece birkaç nöron kullanılarak bile karmaşık problemler çözülebilir.