Cuma, Ekim 30, 2020
Ana Sayfa Blog

Python 3.8.5

0

Sürüm Yayın Tarihi: 20 Temmuz 2020

Bu, Python 3.8’in beşinci bakım sürümüdür

Önemli güvenlik içeriği nedeniyle programın dışında yayınlandı. Ayrıntılar için lütfen değişiklik günlüğüne bakın . Lütfen uygun olan en kısa zamanda yükseltin.

Python 3.8 serisi, Python programlama dilinin en yeni ana sürümüdür ve birçok yeni özellik ve optimizasyon içerir.

3.7 serisine kıyasla 3.8 serisinin önemli yeni özellikleri

  • PEP 572 , Atama ifadeleri
  • PEP 570 , Yalnızca konumsal argümanlar
  • PEP 587 , Python Başlatma Yapılandırması (gelişmiş gömme)
  • PEP 590 , Vectorcall: CPython için hızlı arama protokolü
  • PEP 578 , Çalışma zamanı denetim kancaları
  • PEP 574 , Bant dışı verilerle Pickle protokolü 5
  • Yazmayla ilgili: PEP 591 (Son niteleyici), PEP 586 (Değişmez türler) ve PEP 589 (TypedDict)
  • Derlenmiş bayt kodu için paralel dosya sistemi önbelleği
  • Hata ayıklama derlemeleri, yayın derlemeleri olarak ABI’yı paylaş
  • f dizeleri =, hata ayıklama için kullanışlı bir tanımlayıcıyı destekler
  • continueartık finally:bloklarda yasal
  • Windows’ta varsayılan asyncioolay döngüsü artıkProactorEventLoop
  • macOS’ta, spawn start yöntemi artık varsayılan olarakmultiprocessing
  • multiprocessing artık işlemler arasında asitleme maliyetlerinden kaçınmak için paylaşılan bellek segmentlerini kullanabilir
  • typed_ast CPython’a geri birleştirildi
  • LOAD_GLOBAL şimdi% 40 daha hızlı
  • pickle artık varsayılan olarak Protokol 4’ü kullanıyor ve performansı artırıyor

Diğer birçok ilginç değişiklik var, lütfen tam liste için belgelerdeki “Yenilikler” sayfasına bakın.Windows kullanıcıları

  • AMD64 için ikili dosyalar, Intel 64 mimarisini uygulayan işlemciler üzerinde de çalışacaktır. (“X64” mimarisi olarak da bilinir ve daha önce hem “EM64T” hem de “x86-64” olarak bilinirdi.)
  • Artık Windows platformları için “web tabanlı” yükleyiciler var; yükleyici, gerekli yazılım bileşenlerini kurulum sırasında indirecektir.
  • Windows yapılarını içeren yeniden dağıtılabilir zip dosyaları vardır, bu da Python’u başka bir yazılım paketinin parçası olarak yeniden dağıtmayı kolaylaştırır. Daha fazla bilgi için lütfen Gömülü Dağıtım ile ilgili belgelere bakın .

macOS kullanıcıları

  • Python 3.8 için tek bir yükleyici sağlıyoruz: macOS 10.9 (Mavericks) ve sonraki sistemlerde çalışan yalnızca 64 bit.
  • SSL / TLS sertifika doğrulaması ve “Install Certificates.command” komutunun çalıştırılması hakkında bilgi için lütfen kurulum sırasında görüntülenen “Önemli Bilgiler” i okuyun.

Yapay Zeka Geleceği Hakkında Söylenen Sözleri

0
yapay zeka geleceği hakkında söylenen sözler
yapay zeka geleceği hakkında söylenen sözler

Yapay zeka hayatımızın bir parçası haline gelmektedir. Gelecekte ne olacağı belli olmamakla birlikte yapay zeka ile ilgili filmler, kitaplarda ve ünlü teknoloji şirketlerin sahipleri yapay zeka geleceği hakkında söylenen sözleri sizin için derledik. Birçok kişi tarafından yapay zeka geleceği önemli noktalara geleceği bilinmekte ve ilerleyen zamanda bizi ne bekleyeceği bilinmiyor…

“Yapay zeka (AI) insanlık tarihini en büyük olayı olacak ya insanlığın basına gelen en iyi şey ya da en kötü şey olacak.” (Stephen Hawking)

“Yapay zeka (AI) muhtemelen büyük olasılıkla dünyanın sonuna götürecek, ancak bu arada büyük şirketler olacak.” (Sam Altman, OpenAI Başkanı)

“Makine öğrenimi (Machine Learning), insan anlayışını aşan yazılım çözümleri geliştirmemize olanak tanıyor ve yapay zekanın her endüstriyi nasıl canlandırabileceğini gösteriyor.” ( Steve Jurvetson, SpaceX ve Tesla Yönetim Kurulu Üyesi )

“Yapay zeka ve bilgisayar bilimi vaadi, uçağın icadı demiryolu endüstrisini olumsuz yönde etkilemekle birlikte, bazı işler üzerindeki etkisinin genel olarak daha ağır bastığını gösteriyor.” ( Paul Allen, Microsoft Kurucu Ortağı )

“Hepimizin yapması gereken yapay zekayı (AI) insanlığın yararına değil, insanlığın yararına olacak şekilde kullandığımızdan emin olmaktır.” ( Tim Cook, Apple CEO’su )

“Uzun vadede, yapay zeka ve otomasyon insanlara amaç hissi veren şeylerin çoğunu devralacak.” ( Matt Bellamy, Muse Baş Şarkıcısı )

“Toplumun yapay zeka ile nasıl başa çıktığını görmek ilginç olacak, ama kesinlikle harika olacak.” ( Colin Angle, iRobot CEO’su ve Kurucusu )

“Yapay zekanın (AI) dönüşmeyeceğini düşünmek zor. Sağlık, eğitim, ulaşım, perakende, iletişim ve tarım da buna dahil olmuştur. Yapay zekanın tüm bu sektörlerde büyük bir fark yaratması için şaşırtıcı derecede açık yollar var.” ( Andrew Ng, Yapay Zeka Bilgisayar Bilimcisi ve Küresel Lider )

Bu yazımızda sizlere ünlü bilim insanları büyük şirketleri kurucu, Ceo, ortakları ve yönetim kurulu üyelerin yapay zeka geleceği hakkında söylenen sözleri sizin için listeledik. Sürekli değişen bu dünyada yapay zekanın önemi gün geçtikçe artmaktadır. Bilim kurgu filmlerinde yapay zeka geleceği ile ilgili birçok sahne mevcut. Eğer yapay zeka filmleri izlemedi iseniz mutlaka izlemelisiniz…

Kaynak: Forbes

Yapay Zeka Severler 5 AI Topluluğu

0
Yapay zeka topluluğu
Yapay zeka topluluğu

Merhaba bugün yapay zeka severler 5 AI topluluğu inceleyeceğiz. Yapay zeka etkinlik düzenleyen ve yetenekleri araştıran kurum ve kuruluşlara ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu topluluklar bizlere ilerleyen dönemde daha çok yardımcı olacağa benziyor.

Yapay zeka ekonomisi 2030 yılında trilyon seviyelerine çıkması bekleniyor. Hızla büyüyen bu teknolojinin gelişmesine birçok alan öncü olmuştur.

Veri Görevi

Veri Bilimi Topluluğu, veri profesyonelleri için en büyük topluluktur. Veri Bilimciler, Slack grubunu öğreticiler ve kaynaklar ticareti yapmak, bireyleri birlikte projelerde çekim yapmak, AI algoritmaları ve mühendisliği hakkında bilgi almak ve AI modellerini ve yeni yenilikleri incelemek için kullanırlar.

Veri Madenciliği / Makine Öğrenmesi / Yapay Zeka

Yapay zeka ile ilgili disiplinler son zamanlarda gözle görülür bir şekilde gelişti ve ilerleyen zamanlar daha çok yapay zeka sistemlerini göreceğiz. Bu grup AI’nin toplumundaki değerini kavrayabilme ve hedefimize uygun düzenlemeler yapabilir. Bu grup, bilgi ve bilgiyi hepimizin AI’nın toplumdaki etkilerini kavrayabilme hedefimizle paylaşır. 

Silverpond’un Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka

Yapay zeka ve makine öğrenimi uzmanları tarafından sohbet etmelerini, araştırma yapmalarını ve birbiriyle projeler paylaşmak için oluşturulan Slack grubudur.

Veri Bilimine Yeni Başlayanlar

Veri bilimindeki kariyerlerine ve ağa tekrar dönmek isteyen yazılımcılar ve öğrenciler için kurulmuştur. Grupta sohbet, sorular, veri bilimi haber öykülerine ve meslek tavsiyesine dayanır.

Informed.ai

Get.Into.AI Platformu, Yapay Zeka topluluğunu eğitmek ve bilgilendirmek üzerine odaklanmıştır. Bu topluluğun görevleri akademi, sanayi, araştırma ve iş dünyası dahil olmak üzere yapay zeka alanında çalışma yapan kişilere bilgi paylaşmak için kurulmuştur.

Bu yazımızda yapay zeka severler 5 AI topluluğu inceledik. Bu topluluklar bilgi ve birikim paylaşımları için oldukça önemli yer almaktadır. Bir konu hakkında görüş almak için kurullar olur. Yapay zeka içinde bu kurullar topluluklardır.

Kişiselleştirilmiş Pazarlamada Yapay Zeka Etkisi

0

RTB House firması tarafından açıklanan dijital pazarlamada yapay zeka ne derece etkili olduğunu açıkladı. RTB House derin öğrenme algoritmaları ile birlikte kullanıcılara %50’e kadar verimli kişiselleştirilmiş pazarlama ile hedefleme yoluyla performans arttırır. Dünyanın birçok noktasında hizmet vermektedir. RTB House Türkiye olarak İstanbul’da merkezleri bulunmaktadır.

RTB House, Müşteri odaklı satış teknikleri ile büyük firmaların gelirlerini ve satış hacmini arttırıyor.

Neden RTB House

  • Deloitte Technology Fast 50 CE 2019, üst üste ikinci yıl sıralandı
  • Financial Times 1000’de teknoloji sektöründe 23. şirket
  • Derin Öğrenme Teknolojisi için 2018 Büyük İnovasyon ödülü
  • Yılın En Yenilikçi Şirketi, üst üste ikinci yıl Gümüş Stevie® Ödülü
  • 2018 Satış ve Pazarlama için AI’nın En İyi Uygulamasında AIconics Ödülü

RTB House Nasıl Çalışır

RTB House kişiselleştirilmiş pazarlamada yapay zeka etkisi üzerinde çalışmalar yapmıştır. Birçok alanda yaptığı çalışmalarla öncü konumundadır.

Her zaman üst düzeyde esneklik sağlamaktadır. Çözümleri ile birlikte şirketlere endüstri ve iş hedefine uygun şekilde müşterilerine özel kampanyalar üretmektedir. Kampanyanın özelleştirilmesinde ultra esneklik sağlamaktadır.

Seçkin reklamlar sayesinde özel olarak üretilen grafikler ile birlikte her müşterinize en iyi görünürlük sağlayan ve memnun eden marka kitaplarıyla tutarlı reklamlar oluşturabilirsiniz. Reklamlarınızı müşteri odaklı kişiselleştirip ultra hedefli reklam öğelerini gösterir.

Kurum içinde yaptığı yenilikleri ile inovasyon alanında AI Marketing laboratuvarı ve reklam öğeleri laboratuvarı adı altında iki bölüm geliştirdi. 2018 yılında ARGE ekibi tarafından geliştirilen iki bölüm müşterilerine %100 derin öğrenme algoritmaları ile başarı sağladı.

Mükemmel destek ile müşterilerimizin her biri için adanmış ve yerel müşteri hizmetleri ile 7/24 teknik destek alıyor. Performansın tutarlı olarak yayılmasını ve ulaşmak istenen hedefe ulaşmak için kampanyanız çevrimiçi profesyoneller tarafından yönetilmektedir.

Dünyanın birçok şehrinde merkezleri bulunmaktadır. Bu merkezlerin bazıları New York, Boston, Madrid, Londra, Dubai, İstanbul, Sidney, Tokyo, Paris, Milan, Köln vb. gibi büyük şehirlerde hizmetleri bu şehirlerde hizmetleri bulunmaktadır.

RTB House kişiselleştirilmiş pazarlamada yapay zeka etkisi ile dijital pazarlamada önemli adımlar atmıştır. 2020 yılında yapay zeka alanında büyük değişimler yapmıştır.

Yapay Zeka Tasarım Araçlari

0
yapay zeka tasarim araçları
yapay zeka tasarim araçları

Merhaba arkadaşlar bu yazımızda sizlere tasarım yaparken yardımcı olmasını düşündüğümüz 5 tasarım aracını göstereceğiz. Bu araçlar yapay zeka ile çalışmaktadır.

  1. Khroma.co
  2. Fronty.com
  3. Colormind.io
  4. Letsenhance.io
  5. Remove.bg

Listemizde yer alan beş araç bu şekildedir. Yapay zeka ve derin öğrenme kullanarak resimlerimizi veya renklerimizi düzenleyebiliriz. Bu araçları yakından tanıyalım.

Khroma.co

Yapay zeka tasarım araclari Khroma ile , bizim hangi renkleri sevdiğinizi öğrenmek için yapay zeka kullanır. Renkleri keşfetmeniz, aramanız ve kaydetmeniz için sınırsız renk paletleri oluşturmaktadır. Sizden başlamak için 50 adet renk seçmenizi istemektedir. Bu renkler doğrultusunda size özel olarak bir palet sunuyor.

Kişiselleştirilmiş algoritması, ile renk kümesi oluşturarak sevdiğimi renkleri üretmek ve sevmediğimiz renkleri engellemek için yapay sinir ağlarını kullanır.

Sonsuz taslaklar, öğrendiği renk paletleri ile özel olarak görüntüleye bilceğimiz harika seçenekler sunmaktadır.

Kütüphanesine kaydedin, kendinize özel olarak belirlediğiniz renkleri kütüphanesine kaydedebilirsiniz.

yapay-zeka-tasarım-araclari

Fronty.com

Yapay zeka tasarım araclari Fronty ile, yapmış olduğunuz tasarımı yükleyerek web sitenizi oluşturabilirsiniz. İmage To Html ile karşımıza çıkıyor.Dönüştürme işlemi genellikle 2-3 dakika sürmektedir. Tasarım karmaşıklığına bağlı olarak doğruluk oranı %70 civarındadır. AI hataları UI editörümüzleri tarafından düzeltilmektedir.

Kendi tasarımınızdan farklı olarak bünyesinde bulunan şablonlar üzerinden web sitenizi oluşturabilirsiniz. Eğitim, restaurant, ulaşım, inşaat, moda, alışveriş gibi şablonları bulunmaktadır.

yapay-zeka-tasarım-araclari

Colormind.io

Colormind derin öğrenmeyi kullanarak renk şeması üretmektedir. Tasarımınızda kullanacağınız birbirine uyumlu renkler ile karşımıza çıkmatadır. Palet açık renk, koyu renk, ana marka rengi ve iki vurgu renginden oluşur. Ana renk paletin merkezindedir ve genel görünüm üzerinde en büyük etkiye sahiptir.

yapay zeka tasarim araçları

Yıldız ışığı, suluboya resimleri, lav ve alev, kağıt mario hazır renk tonlarını web sitesinde bulabilirsiniz.

Letsenhance.io

Letsenhance.io ile, Fotograflarımızı görüntü kalitesini resmimizi bozmadan yapay zeka ile birlikte yeniden düzenliyor. 5 fotografı ücretsiz olarak yükseltebilirsiniz. Ama 5 fotograftan sonra ücret ödemeniz gerekmektedir. 100 fotograf için ödemeniz gereken ücret 9 dolardır. Farklı fiyatlarıda web sitesinde mevcuttur.

Remove.bg

Remove.bg ile, Fotograflarınızda arka planda olarak resmi kaldırmak hepimiz istemişizdir. Bu uygulama ile bu mümkün hale geliyor. Arka planı kaldırıp ve yerine başka resim yükleyebilirsiniz.

arkaplan-resimleri-kaldırma

Bu uygulamayı kullanmak için resim başına ücret ödemeniz gerekmektedir. 0,40 Euro ile 1,99 Euro arasında ücret karşılığı kullandığın kadar öde paketi satın alabilirsiniz. Eğer aylık olarak paket almak isterseniz. Görsel başına 0.10 ile 0.20 Euro arasında ücret ödemeniz gerekiyor.

Sizlere bu yazımızda grafik tasarımcıların kullanması gerektiğini düşündüğümüz 5 uygulamayı sizler için inceledik.

Türkiye’de Yapay Zeka Eğitimi Veren Üniversiteler

0
Yapay Zeka Mühendisliği
Yapay Zeka Mühendisliği

Merhaba arkadaşlar bugün sizlere 2019 yılında ÖSYM kılavuzunda yer alan Türkiye’de Yapay Zeka Eğitimi Veren Üniversiteleri ders müfredatlarını ve nasıl eğitim verdiklerini inceleyelim. Türkiye’de yapay zeka mühendisliği iki adet üniversite mevcut. İlerleyen dönemde bu sayıların artacağı tahmin ediliyor.

  1. Hacettepe Üniversitesi
  2. TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

Hacettepe Üniversitesi | Yapay Zeka Mühendisliği

İlk olarak 2019 – 2020 öğretim yılından öğrenci kabülüne başlanmıştır. 4 yıl eğitim süresi mevcuttur. Bölümün amacı öğrencilerine Yapay Zeka üzerine iyi bir eğitim vermek ve ülkemizde bu alanda ihtiyaç duyan mühendisler yetiştirmektir. Lisans seviyesi düzeyinde uzmanlaşma imkanına kavuşmalarını hedeflenmektedir.

Yapay Zeka Mühendisliği Ders Müfredatı

1. Yarıyıl2. Yarıyıl
Programlamaya Giriş IProgramlamaya Giriş II
Programlama Laboratuarına Giriş IProgramlama Laboratuarına Giriş II
Matematik IMatematik II
Fizik IFizik II
Birinci Sınıf SemineriGenel Fizik Laboratuvarı
Dil Becerileri IDil Becerileri II
Türkçe ITürkçe II
Temel Bilgi ve İletişim Teknolojileri
3. Yarıyıl4. Yarıyıl
Veri YapılarıAlgoritmalar
Yazılım Laboratuvarı IYazılım Laboratuvarı II
Ayrık YapılarBilgisayar Sistemleri
Yapay Zekanın PrensipleriBilgisayarlar ve Etik
İstatistikVeri Biliminin Unsurları
Temel Doğrusal CebirVeri Bilimi Laboratuvarı
Atatürk İlkesi 
Ve Başkaldırının Tarihi I
Atatürk İlkesi 
Ve Başkaldırının Tarihi II
İş Sağlığı ve Güvenliği Iİş Sağlığı ve Güvenliği II
5. Yarıyıl6. Yarıyıl
Staj IBiçimsel Diller ve Otomat Teorisi
Makine Öğrenmesinin TemelleriAIN Teknik Seçmeli
Makine Öğrenimi LaboratuvarıAIN Teknik Seçmeli Laboratuvarı
AIN Teknik SeçmeliAIN Teknik Seçmeli
BBM Teknik SeçmeliAIN Teknik Seçmeli Laboratuvarı
Teknik Olmayan SeçmeliTeknik Olmayan Seçmeli
7. Yarıyıl8. Yarıyıl
Staj IIProje II
Kıdemli SeminerAIN Teknik Seçmeli
Proje IAIN Teknik Seçmeli Laboratuvarı
AIN Teknik SeçmeliAIN Teknik Seçmeli
AIN Teknik SeçmeliAIN Teknik Seçmeli Laboratuvarı
AIN Teknik Seçmeli LaboratuvarıTeknik Olmayan Seçmeli
Teknik Olmayan Seçmeli

TOBB ETÜ | Yapay Zeka Mühendisliği

Yapay zeka eğitimi 2019 – 2020 öğretim yılında öğrenci almaya başlamışlardır. 4 yıl eğitim süresi mevcuttur. İki uzmanlık alanında kariyer planlamasında bulunabilirler. Bu alanlar Yapay Zeka ve Finans 5. yarıyıl sonunda alan seçimini yapmak zorundadırlar.

Yapay Zeka Mühendisliği Ders Müfredatı

1. Yarıyıl2. Yarıyıl1. Yıl Yaz Dönemi
Bilgisayar Programlama IBilgisayar Programlama IIVeri Yapıları
Matematik IMatematik IIDoğrusal Cebir ve Uygulamaları
Mikro ekonomi Teorisi IBilgisayar Bilimleri için Ayrık MatematikEleştirel Düşünce
Finansa GirişVeri Bilimine GirişKombinatorik ve Çizge Kuramı
Türk Dili ITürk Dili IIAtatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I
İngilizce Iİngilizce IIİngilizce Yazma Becerileri
Girişimcilik ve Liderlik
3. Yarıyıl4. Yarıyıl2. Yıl Yaz Dönemi
Yöneylem Araştırmaları IAlgoritma AnaliziOrtak Eğitim I
Sistem ProgramlamaOlasılık ve İstatistik II
Diferansiyel DenklemlerYöneylem Araştırmaları II
Olasılık TeorisiYapay Zeka
Psikolojiye GirişOrtak Eğitime Giriş
Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi IIİkinci Yabancı Dil I
İngilizce Sunum Teknikleri
5. Yarıyıl6. Yarıyıl3. Yıl Yaz Dönemi
Veritabanı SistemleriOrtak Eğitim IIDerin Öğrenme
Yapay ÖğrenmeYenilikçi Yapay Zeka Uygulamaları
Anabilim Dalı Seçmeli Dersi IVeri Madenciliği
Anabilim Dalı Seçmeli Dersi IIAnabilim Dalı Seçmeli Dersi III
İkinci Yabancı Dil IIAnabilim Dalı Seçmeli Dersi IV
İkinci Yabancı Dil III
7. Yarıyıl8. Yarıyıl
Ortak Eğitim IIIBitirme Projesi
Anabilim Dalı Seçmeli Dersi V
Anabilim Dalı Seçmeli Dersi VI
Anabilim Dalı Seçmeli Dersi VII
İkinci Yabancı Dil IV

Turing Testi Nedir

0
turing testi nedir
turing testi nedir

Yapay zekanın keşfine en büyük destekçisi olan turing testi ilk olarak 1950 yılında Mind adı verilen Felsefi dergisinde Computing Machinery and Intelligence başlıklı makalesinde söz edilmektedir. Turing testini geliştiren İngiliz matematikçi Alan Turing tarafından öne çıktı. Bu yazımızda turing testi nedir sorusuna cevap arayacağız.

Alan Turing Kimdir?

Alan turing 23 Haziran 1912 yılında İngiltere doğdu. Sherborne Okulu eğitim aldı. Öğrenimi boyunca matematik ve bilim üzerine eğilimi mevcuttur. İlk çalışmaya Manchester Üniversitesinde algoritma ve modern bilgisayar üzerine çalışmalarını gerçekleştirdi. Bu alanda birçok tez ve makalesi mevcuttur. 7 Haziran 1954 yılında şüpheli bir şekilde vefat etti. Birçok kişi tarafından siyanür zehirlenmesi olarak biliniyor. Ama resmi kayıtlara intihar olarak geçti.

Turing Testi Amacı

Testin temel amacı bir makinenin düşünebildiğini söyleyebilmenin mantıksal olarak mümkün olup olmadığını kontrol etmesidir. İnternette bulunan kullanıcının gerçek bir insan mı yoksa bilgisayar tarafından yönetilen bir yazılım mı olduğunu belirlemek için uygulanan test dir. Testin işleyiş adımları nelerdir?

  • Makine, gönüllü bir insan ile sorgulayıcının görüş açısı dışında bir yerde tutulur.
  • Sorgulayıcı soru sorarak kimin insan kimin bilgisayar olduğunu belirlemeye çalışır.
  • Sorulardan aldıkları yanıtları sesleri gizleyerek, klavye ile yazılarak bir ekranda gösterilir.
  • Soru-cevap ile elde edilen bilgiler dışında iki tarafa hiçbir bilgi verilmez.
  • Dizi halinde tekrarlanan testler sonucunda, insana saptayamadığı takdirde makine Turing testini başarılı bir şekilde tamamlamış sayılır.

Bu testin yapısı itibariyle pek çok yapay zeka problemlerine ışık tutmaktadır.

Turing testini ilk olarak 2014 yılında yapay zeka ile kandırmayı başarmışlardır. 13 yaşında Eugene Goostman isimli sanal karakteri insan olarak teste sokuyorlar. Testte %30 oy alırsa insan olarak kabul ediliyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan sanal karakter %33 oy alıyor ve test sonucu insan olarak kabul ediliyor.

Turing testini geçen ilk programın Alan Turing vefatının 60. yılına denk gelmesi büyük bir tesadüf olmuştur.

Bu yazımında sizlere yapay zeka doğuşu olarak kabul gören Turing testi nedir? Amacını, işleyişini ve Alan Turing kim olduğunu sizin için inceledik.

Yapay Zeka Pac-Man’ı Yeniden Yaratıyor

0
yapay zeka pacman
yapay zeka pac-man

Nvidia bilgisayarlarımızda ekran kartı modellerinden tanıyoruz. Ama son zamanlarda yapay zeka üzerinde araştırmalar yapmaya başladı. Nvidia’nın son örneği yapay zeka ile Pac-Man’ı sadece oynadığı oyunları izleyerek yeniden yarattı.

Pac-Man 40.yıl şerefine oyunu yeniden düzenleniyor. 22 Mayıs 1980 yılında Japonya şirketi Bandai Namco tarafından geliştirildi. Günümüze kadar oyun milyonlarca kez oynandı. Şirket Nvidia ile işbirliği yaptığını açıkladı.

Yapay Zeka Pac-Man’ı

Nvidia oyunu geliştirirken 50.000 saat oyunun orijinal videolarını izleyerek sinir ağlarını eğiterek başardı.

GameGAN, üretken çekişmeli ağlar tarafından kullanan ilk sinir ağı modeli olarak kabul edilmektedir. Bu tür bir sistemde, bir ağ görüntülerdeki desenleri tanımayı ve orijinallere benzer bir şekilde kendi kendine özgü görüntülerini yaratmayı öğrenir. Bir çekişmeli bilgisayar, gerçek büyüler ile üretilenleri ayırt etmekle görevlendirilir.

Hem basit hem de karmaşık olan oyunun temel kurallarını öğretiyor. Orijinal oyunda olduğu gibi, PAC-MAN labirent duvarlarından geçemez. Hareket ederken noktalar yer ve Güç Pelleti tükettiğinde hayaletler maviye döner ve kaçar. PAC-MAN labirentten bir taraftan çıktığında, karşı tarafa ışınlanır. Bir hayaletle karşılaşırsa, ekran yanıp söner ve oyun sona erer.

NVIDIA’nın GameGAN tarafından üretilen yeni Pac-Man sürümünü bu yaz halka duyurmayı planlandı. Teknolojiyi sadece 2 boyutlu değil 3 boyutlu oyunlara da uygulayacağını ileten NVIDIA, çalışmaların hız kesmeden sürdürüldüğü mesajını verdi. Yapay zekâ teknolojisi kullanılarak tasarlanan oyunların hem zengin görsel ögeler hem de yeni kurallar barındıracağı konusunda iddialı olan şirketin başarılı olup olmayacağını hep birlikte göreceğiz.

Nvidia yapay zeka ile araştırmalar yapmaya devam edecek gözüküyor. Birçok alanda çalışmalarına devam ediyor. Bu alanlar otonom robotlar, nesneleri interneti, bulut veri merkezi ve derin öğrenme gibi alanlarda çalışmalarını sürdürmektedir.

Yapay Zeka İle Geliştirilen 3 Boyutlu Haber Sunucusu

0
yapay-zeka-ilk-3-boyutlu haber sunucusu
yapay-zeka-ilk-3-boyutlu haber sunucusu

Bugün sizlere Çin tarafından geliştirilen yapay zeka destekli geliştirilen ilk 3 boyutlu haber sunucusu inceleyeceğiz. Çin’in resmi haber ajansı Şinhua, Çinli teknoloji şirketi Sogou ile geliştirdiği dünyanın ilk 3 boyutlu yapay zeka özelliği olan haber sunucusunu tanıttı.

Günümüzde her alanda faaliyet gösteren yapay zeka teknolojisi şimdi de haber programlarına yer almaya başlıyor.

Çin’in Sorgu şirketi, yapay zeka destekli ve Mesleki Avatar teknolojisini birlikte kullanılarak, 3D modelleme ile insanların gerçek hayattaki avatarlarını oluşturdu. Bu avatarlar sayesinde insan haber spikerlerini taklit ederek doğal bir şekilde haber sunma kabiliyetine sahip olabilecekler.

Animasyon, yüz tanıma ve transfer öğrenimi yardımıyla yapay zeka teknolojileri ile avatar insanların yüz ifadelerini, seslerini, davranışlarını hatta dudak hareketlerini taklit etme imkanı sunuyor.

Çin’in yapay zeka haber sunucusu, en büyük yasama toplantıları olan Two Sessions’ı sunması planlanmaktadır.

İşte Xin Xiaowei, dünyanın ilk 3D #AINewsAnchor geliyor. Sogou ve Xinhua Haber Ajansı tarafından ortaklaşa geliştirilen Xinhua Haber Ajansı’na #TwoSessions hakkında rapor verecek ve yeni ve dinamik bir izleme deneyimi yaratacak.

Çin’in Şinhua haber ajansının yaptığı açıklamada, televizyon, mobil ve internet yayıncılıkta haber üretiminde kullanılacak yapay zeka haber sunucuları sayesinde haber üretim maliyetlerinin düşürüleceği ve etkinliğin artacağını söyledi. Bu yüzden günümüzde devam eden gazetecilik ve haber spikerleri görevi bitmiş olacak.

Teknoloji şirketi Sogou, 5g teknolojisi ile birlikte hologramların gelişmesiyle insanların iletişim kurma ve bilgiye ulaşma şeklinde farklı bir boyut kazandırmayı hedefleniyor.

Yapay zeka gelecekte nelerin beklediği bilinmemekle birlikte yeni iş imkanları ortaya çıkacak ve yapay zeka sayesinde birçok kişi işlerinden olacak gözüküyor. Bu durum şuan olumsuz olarak etkilemiyor ama insanın içinde şüphe uyardırmaya başladı.

Yapay Zeka Teknolojisi DeepFake

0
yayay sinir ağları

Merhaba arkadaşlar bugün sizlere yapay zeka teknoloji ile geliştirilen DeepFake uygulamasını inceleyeceğiz. DeepFake uygulaması hem sevdirip hem de korkutuyor. Bu uygulama mevcut bir videoda veya görüntüde yer alan kişinin yapay sinir ağlarını kullanarak başka bir kişinin görüntüsü ile değiştirildiği uygulamadır.

Yapay Zeka Teknolojisi DeepFake, “Deep Learning” (derin öğrenme) ve “Fake” (sahte) kelimelerinde türetilmiştir. Tam Türkçe karşılığı Derin Sahte anlamına gelmektedir.

yapay zeka teknoloji deepfake
Yapay Zeka Teknolojisi Deepfake İnceleme

DeepFake Nasıl Çalışır?

Deepfake, bir kişinin yüzünü bir başkasının yüzüne yerleştirmeyi ve ses kayıtlarını yönlendirme etmeyi mümkün kılan bir yazılımdır.

Video birleştirmesi için yapay zeka ve makine öğrenmesinden yararlanıyor. Gerçek dışı bilgiler üretilerek görsel ve işitsel olarak beynimizin tarafından orijinal / gerçek gibi algılamasına imkan veren bir teknolojidir.

DeepFake Nasıl Oluşturulur?

İlk başta kişiler için eğlenceli gelmektedir. Ama müstehcen ve ahlaka ayrıkı içerikler üretilebilir. Hatta 2020 Amerika seçimlerinde etkilecek gibi gözüküyor. Aday olan kişilerin videoları seçmenlerde olumsuz etki bırakabilir.

Günümüzde yaygın ve ulaşılabilen iki adet uygulama vardır. Bunlar FakeApp ve FaceSwap uygulamalıdır. Yüz değiştirme temelli uygulamaların çalışma yapısında üç aşama mevcuttur.

  • Çıkarma / ayıklama
  • Eğitme
  • Oluşturma / Yaratma

Ayıkalama Aşaması

Derin öğrenme sürecinde eğitim öncesinde çok yüksek miktarda veriye ihtiyaç duyulmuştur. Ayıklama sürecinde yüzlerini değiştirmek istediğiniz insanların yüzlerini değil ama videoları bulmaya çalışabiliriz. Çünkü videoda saniyede 23- 25 kare mevcuttur. Bu görüntüden yüzleri tanımak, parçalamak, hızalamak işleri ayıklama aşamasıdır.

Eğitim Aşaması

Eğitim aşamasında yapay sinir ağının bir resim görüntüsü diğerine dönüştülmesi saatlerce sürmektedir. Eğitim aşaması sonrasında sinir ağı A kişisinin mutlu yüzünün B kişisinin mutsuz yüzü ile değişiklik mümkün olacaktır.

Yaratma Aşaması

Eğitim sırasında A ve B kişileri için mutlu ve mutsuz yüzlerin yeniden yapılandırılmasının öğretilmesini takiben, Yaratma aşamasında B kişisi için öğrenilmiş olan mutlu yüzü, A kişisinin mutlu yüzü ile değiştirilir. Dönüştürülmüş yüz orijinal fotograftaki açı ve konum ile yeniden orijinal açısına yerleştirilir.

Bu yazımızda sizlere yapay zeka teknolojisi ile birlikte kullanılan DeepFake uygulamasının aşamalarını inceledik.

Yapay Zeka Müzik Üretiyor OpenAI

0
yapay zeka jukubox

Gün geçtikçe yapay zeka kullanım alanları ve kullanım şekilleri değişmekte ve artarak devam etmektedir. Önümüzdeki 5 yıl boyunca yapay zeka teknolojisinin ne kadar hızlı bir şekilde geliştiğini hep beraber göreceğiz. Yapay zeka müzik üretiyor peki bunu nasıl yapıyor. Bu müzik üretimini yapan OpenAI web sitesini ve uygulamasını inceleyelim.

İlk olarak OpenAI tarihçesi ile başlayalım.

OpenAI kar amacı gütmeyen yapay zeka araştırma şirketidir. Aralık 2015 yılında başlatıldı. Nesneleri tanıma, konuşma, makine çevirisi gibi alanlarda üretimlerine başladı.

Ağustos 2016 yılıda OpenAI Gym çıktı.

OpenAI Gym, Spor salonu takviye öğrenme algoritmaları geliştirmek ve karşılaştırmak için bir araçtır. Öğretim ajanlarına yürüyüşten Pong gibi oyunlar oynamaya kadar her şeyi desteklemektedir.

Nisan 2018 yılında OpenAI tüzüğünü yayınladı.

Temmuz 2019 yılında microsoft ile ortaklık adımları atıldı.

Kasım 2019 yılında GPT-2: 1.5B Sürümü yayınladı.

Sizlere OpenAI şirketi hakkında kısaca bilgi verdik. Şimdi asıl konumuz olan müzik üretimini nasıl gerçekleştiriyor.

OpenAI Jukebox ( Müzik Kutusu )

Çeşitli türlerde ve sanatçı stillerinde ham ses olarak müzik üreten sinirsel bir ağ olan Jukebox’ı tanıtıyoruz. Oluşturulan örnekleri keşfetmek için bir araçla birlikte model ağırlıklarını ve kodu serbest bırakıyoruz.

Jukebox kodları açık kaynak bir şekilde bizlere sunmaktadır. https://github.com/openai/jukebox/ bu adresten ulaşabilirsiniz.

Giriş olarak tür, sanatçı ve şarkı sözleri sağlanan Jukebox, sıfırdan üretilen yeni bir müzik örneği çıkarır. 

OpenAI Jukebox Örnekleri

OpenAI yapay zeka müzik üretiyor konu başlıklı içeriğimizde. Jukebox (müzik kutusu) ile bir çok türde müzik üretimi yapıyor. Hip hop, rock, blues, jazz, klasik, pop, soul türlerinde örnekleri mevcuttur. Bazı örneklerini aşağıdan dinleyebilirsiniz.

Bu iki örnekte yapay zeka ile üretilen müzikleri dinlediniz.

Jukebox şarkı sözlerini sanatçı ve tür üzerinde koşullandırmaya ek olarak, bir şarkı için şarkı sözleri modelini koşullandıracak eğitim zamanında daha fazla bağlam sağlayabiliriz. Önemli bir zorluk, iyi hizalanmış bir veri kümesinin olmamasıdır. Yalnızca müzikle hizalanmadan bir şarkı düzeyinde şarkı sözlerimiz vardır ve bu nedenle belirli bir ses parçası için şarkı sözlerinin (varsa) tam olarak ne olduğunu bilmiyoruz.

Yapay Zeka Kütüphanesi Pandas Kurulumu

0
pandas-kurulumu

Merhaba arkadaşlar bugün sizlere yapay zeka kütüphanesi pandas kurulumu yapacağız. Pandas veri analizi, veri temizleme, veri hazırlaması ve bilimsel hesaplama için platformlar arası bir dağıtım kurmaktır. Pandas açık kaynak kodlu bir kütüphanedir.

Python 3.7.3 sürümü veya daha üst sürüm kullanıyorsanız pandas kurulu olarak gelmektedir. Eğer daha alt bir sürüm kullanıyorsanız ise bu sürümlere yükseltmelisiniz.

Bilgisayardan CMD ekranını açıp pip install pandas yazarak kütüphaneyi yüklüyorsunuz. Bu işlemi yaptıktan sonra pandas kütüphanesi yüklenmiş oluyor.

pandas kurulumu
Pip install pandas ile kurulum gerçekleşmektedir. 3.7.3 üst sürüm mevcut ise zaten kurulu olarak gelmektedir.

İmport ederek python ile kullanabilirsiniz.

import pandas as pd

Anaconda Pandas Kurulumu

Pandas kütüphanesi anaconda ile birlikte kurabilirsiniz. Yeni başlayanlar için anaconda ile birlikte kurmanızı tavsiye ederiz. Peki anaconda nasıl kurabiliriz. Sayfamızda bulunan Anaconda Kurulumu makalemizi inceleyerek buna ulaşabilirsiniz.

Anaconda kurulunu makalemizi inceleyerek gerçekleştirdik. Jupyter Notebook başlatmamız gerekmektedir.

Jupyter Notebook için Başlat’a tıkladığınızda, otomatik olarak bir tarayıcı penceresi açılır ve aşağıdaki sayfayı gösterir. Yeni ve ardından “Python 3 ” üzerine tıklayınız.

“Python 3” ü seçtiğinizde sizi kodlamaya hemen başlayabileceğiniz yeni bir sekmeye götürür. Açılan sekmede kod satına aşağıdaki kodu yazarak pandas kütüphanesini kullanabilirsiniz.

import pandas as pd
pandas-kurulumu
Python Yapay Zeka Kütüphanesi Pandas Kurulumu 2020

Bu yazımızda yapay zeka çalışmalarında sık olarak kullandığımız python kütüphanesini iki farklı yoldan kurulumunu gerçekleştirdik. Pandas kurulumu o kadar zor değildir.

İlk kurulum Python 3.7.3’den daha üst bir sürümünüz mevcut ise kurmanıza gerek kalmadan direkt import ederek çalıştırabilirsiniz.

İkinci yol biraz karışık gelebilir Çünkü anaconda kurulumu bir karmaşıktır. Bunuda sizlere resimli anlatım ile yazımızda paylaştık. Yine Jupyter notebook ile improt ederek çalıştırabilirsiniz. Yapay zeka kütüphanesi pandas kurulumu gerçekleşmiş oluyor.

Aiware Yapay Zeka İşletim Sistemi

0
aiWARE işletim sistemi

Sizlere bugün yapay zeka kullanılmış ilk işletim sistemi olan Aiware inceleyeceğiz. Veritone’un endüstri lideri Aiware işletim sisteminin yeni sürümü ile gerçek zamanlı işleme çevresine, elektronik belge desteği ve bilişsel yeteneklerle yapılandırılmış veri desteği ve gelişmiş özelleştirme seçenekleri mevcuttur.

Aiware 2.0 Faydaları

Ticari Kullanıcılar için Yapay zeka için bir işletim sistemi, birden fazla kaynaktan ve formattan çok sayıda farklı bilgiyi (ses, video ve metin) hızlı ve doğru bir şekilde insanlardan daha hızlı, daha ölçeklenebilir ve daha uygun maliyetli bir şekilde analiz etmeyi mümkün kılar. 

BT Karar Vericileri İçin Teknolojik gelişmenin hızıyla, tek bir teknolojiyi uygulamak tehlikeli bir süreçtir çünkü sonunda modası geçmiş hale gelir. Çoğu tek noktalı çözüm, ek uygulamalar veya bilişsel yetenekler eklemek için genişletilemez. Yapay zeka işletim sistemimiz, geniş ve sürekli büyüyen ekosistemimizden sınıfının en iyisi uygulamalar ve bilişsel motorlar eklemenize izin vererek bu sorunla mücadele eder ve temelde teknoloji yatırımınızı geleceğe hazırlar.

aiWARE işletim sistemi

AI Uygulamaları

 Kullanıcılarınızın Seveceği Tak ve Kullan Biyometrik Kimlik Doğrulaması

Biyometrik kimlik doğrulama katmanıyla yeni ve mevcut uygulamalarını güvenlik altına almak için kimlik hizmetlerinde yararlanabilirsiniz.

Uçtan Uca AIOps ile AI Çözümlerini Ölçekli Üretin

Bina ve eğitimden işletmeye ve konuşlandırmaya kadar, tüm AI geliştirme yaşam döngüsünü desteklemektir. Mevcut DevOps süreçleriyle entegre olmak için tek bir noktadan yararlanın.

AI-Zengin Varolan Uygulamaları Geliştirin veya Oluşturun

Düşük kodlu iş algoritması aracılığıyla gerçek zaman, otomatik veri analizi ile mevcut uygulamalarınızı zenginleştirin veya yeni, akıllı uygulamalar hızlı ve kolay bir şekilde oluşturabilirsiniz.

Düşük Kodlu, Akıllı Proses Otomasyonu (IPA) ile Verimliliği Artırın

Yapay zeka destekli iş akışı otomasyonu ve hafif üçüncü taraf entegrasyonları ile mevcut BT altyapısı yatırımlarından yararlanarak kuruluşunuzun AI tabanlı dijital dönüşüm girişimlerini hızlandırın.

AI’yi İhtiyacınız Olan Yerlere Dağıtın

Buluttan çok ortamlı dağıtımlara kadar Veritone aiWARE platformu, kullanım durumlarınız için ölçeklendirilebilen yapılandırılabilir, hafif bir mimari sunar.

aiWARE

AİWARE İŞLETİM SİSTEMİ

Yapay zeka için esnek ve geleceğe yönelik ilk işletim sistemidir. Birçok bilişsel yetenekleri mevcuttur.

  • Dil Tanımlama
  • Tercüme
  • Varlık Çıkarma
  • İçerik Sınıflandırması
  • Anahtar Kelime Çıkarma
  • Özetleme
  • Metin Çıkarma
  • Duygu Analizi
  • Anomoli Tespiti
  • Nesne Algılama
  • Plaka Tanıma
  • Logo Algılama
  • Transkripsiyon
  • Hapörler Algılama
  • Konuşmacı Tanıma
  • Yüz Tanıma
  • Ses Parmak İzi

Veritone aiWARE iki çeşit işletim sistemi sunmaktadır. Hizmet olarak yapay zeka ve Hibrit AI Dağıtımı veritone web sitesinden işletim sistemlerine ulaşabilirsiniz…

ENDÜSTRİYEL IOT SİSTEMLERİ

0
ENDÜSTRİYEL IOT SİSTEMLERİ

IoT (Internet of Things), Türkçe karşılığı nesnelerin interneti olan bir kavramdır. Son sanayi devrimi olan Endüstri 4.0’ın hayatımıza girmesiyle birlikte birçok alanda karşımıza çıkan bu terim temel olarak internetin fiziksel sistemlerde etkileşimde bulunmasını incelemektedir. Yani makinelerin bağlı olduğu cihazlar aracılığıyla bilgi akışını sağlayan bir uygulamadır.

Endüstride yönetim işleri mevcut kaynakların en karlı şekilde kullanılmasını hedeflemektedir. IoT uygulamaları işletmelerin sahip oldukları kaynakları en verimli şekilde kullanmalarına imkan sağlarken aynı zamanda operasyonel maliyetleri de minimize etmektedir. IoT uygulamaları ile imalat süreçleri eşzamanlı olarak takip edilebilmekte ve makinelerden elde edilen veriler doğrultusunda kolaylıkla analizler yapılabilmektedir. Ayrıca makinelerin uzaktan izlenebilmesi sayesinde üretim verileri tek bir panel üzerinden izlenerek risk ve fırsatlar kolaylıkla gözlenebilmektedir.

IoT uygulamalarında makinelerin yanlarında yerleştirilen sensörler ile makinenin farklı fiziksel koşullardaki çalışma performansı ölçümlenebilmektedir. Sıcak – basın değerleri, malzeme miktarı, açma – kapama durumu ve titreşim seviyesi gibi değerler dijital ortamlara veri olarak işlenmekte ve makinelerin optimal çalışma koşulları belirlenebilmektedir.

Endüstriyel IoT Sistemleri Faydaları

Endüstriyel IoT Sistemlerin üretim süreçlerine entegrasyonunun faydaları şu şekildedir:

  • Maliyet düşüşü ve bununla birlikte karın artışı
  • İşgücü ve makine kullanımının optimal seviyeye gelmesi
  • Kalitenin artışı
  • Zaman tasarrufu
  • Geliştirilmiş doğruluk
  • Uzaktan erişim ve izleyebilme
  • Güç tasarrufu
  • Tahmini bakım ve analiz
  • Ürün ve süreç optimizasyonu

Endüstriyel Iot Sistemleri Uygulamaları

Endüstriyel Otomasyon: Üretim süreçlerinde kullanılan en yaygın uygulamalardan biridir. Araçlar ve makinelerin otomasyonu sağlanarak süreç yinelemeleri ve iyileştirmeler için geliştirilmiş yazılım araçlarının entegre bir şekilde çalışmasını sağlamaktadır. PAC (Programlanabilir Otomasyon Kontrolü) ve PLC (Programlanabilir Mantık Kontrolü) gibi otomasyon araçları ile makinelerden büyük miktarda veri toplanarak merkezi bulut sistemine aktarmak için bağlı akıllı sensor ağlarında kullanılmaktadır. Bu veriler süreçlerin davranışlarını analiz ederek iyileştirmeler yapmak için özel olarak tasarlanmış yazılım uygulamalarında kullanılmaktadır.

Tahmini Bakım: Modern endüstriyel makinelerin akılı sensörler ile donatılması, tüm ana bileşenlerin anlık olarak durumunun izlenmesine olanak sağlamaktadır. Akıllı sensörler bileşenlerin durumlarını sürekli olarak izleyerek herhangi bir çökme durumu olmadan kritik sorunları tespit etmekte ve bakım uyarısını tetikleyecek mesajları sorumlu kişilere iletmektedir.

Giyilebilir Teknoloji: Özel tasarlanmış giyilebilir teknoloji iş yerinde çalışanların hataları azaltmalarını ve çalışma ortamlarının güvenliğini arttırmayı sağlar. Örneğin gaz kaçağı yaşanan bir durumda çalışana eşzamanlı olarak uyarı mesajı gönderebilmektedir.

Akıllı Robotik: IoT uygulamalarının kullanımı yaygınlaştıkça birçok şirket akıllı robot sistemi geliştirmiş ve geliştirmeye de devam etmektedir. Akıllı robotik, robot kollar kullanılarak maksimum hassasiyet için ayarlanabilen üretim hattındaki malzeme ve aletlerin kullanıldığı bir sistemdir.

Akıllı Paket Yönetimi: Ürünün üretim aşaması kadar paketleme aşaması da önemlidir. Ambalajlamanın her aşamasının izlenmesine imkan sağlayan akıllı paket yönetimi ortamda bulunan dahili sensörler aracılığıyla nem, sıcaklık ve titreşim gibi koşulları tespit edebilmekte ve depolama ya da taşıma esnasında yaşanan aksiliklerde hemen geri bildirim göndermektedir.

Güç/Enerji Yönetimi: Endüstriyel Iot Sistemleri güç yönetimi için de çözümler sunmaktadır. Çalışma ortamında bulunan özel sensörler ile çalışma koşullarını algılayabilmekte ve verimli güç yönetimi için nem kontrollerini, sıcaklık kontrollerini, ısı kontrollerini yapabilmekte ve ışıkların, klimaların kontrolünü açmak/kapatmak için tetikleyebilmektedir. Enerji otomasyonu, izleme, dar boğaz ve fire kontrolü de sağlamaktadır.

Özerk Araçlar: Endüstriyel IoT Sistemleri otomotiv sektöründe de yaygın olarak kullanılmaktadır. Şirket binalarında mal ve lojistik sağlanmasında kendi kendine sürüş araçları olanak tanımaktadır. Akıllı araçlar, takip edecekleri rota boyunca trafik sıkışıklığını algılayabilmekte ve bu doğrultu da hedefe ulaşmak için farklı rota düzenlemeleri yapabilmektedir. Ayrıca bu araçlar akıllı sensörlerle donatılmıştır ve GPS ve kablosuz teknolojiler sayesinde konum verilerini eşzamanlı olarak sağlayabilmektedir.


Yapay Zeka (AI) Ürünleri İncelemesi

0

Birçok firma 2020 başında yapay zeka teknolojisini kullanarak piyasaya sürmeyi hedeflediği yapay zeka ürünleri inceleyelim.Evden arabaya, işyerine, AI akıllı ürünlerde sürekli genişleyen bir rol oynamakta ve yaşamlarımızı daha verimli ve daha rahat hale getirmektedir. 

BrainCo Protezleri

BrainCo , kullanıcının beyin dalgaları ve kas sinyalleri ile kontrol edilen AI destekli bir protez eli geliştirdi. Şaşırtıcı derecede titiz hareketlerle, yeni protez, kullanıcıların geleneksel protezlerden daha fazla özgürlük sağlayan uygun fiyatlı, oyunu değiştiren bir teknoloji olabilir.

BrainCo ekibi, elin sadece tokalaşmanın ötesinde çeşitli görevler için nasıl kullanılabileceğini gösterdi. Yazı yazmak ve piyano çalmak gibi ince motor beceri hareketlerine bile protez ihtiyacı olanlar kullanabilir.

SelfieType

Samsung C-Labs’in görünmez mobil klavyesi SelfieType, kullanıcıların cep telefonu ekranının önünde herhangi bir yüzeye yazabilmeleri için sanal bir alan sağlar. Telefon parmaklarını izlemek için kamerasını kullanıyor ve yapay zeka bu hareketleri QWERTY klavyeye dayalı tuş vuruşlarına çevirmeye yardımcı oluyor.

Çözüm, hala küçük dokunmatik ekran klavyesinin kullanımını zor bulan akıllı telefon ve tablet kullanıcıları için yararlı olacaktır. 

Whisk

Whisk

Yapay zeka destekli bir uygulama olan Whisk ,Android ve İOS için sürümleri mevcut. Play Store- App Store ile indirebilirsiniz. 100’den fazla beslenme uzmanı, gıda bilimcisi, mühendis ve perakendecinin araştırmasına dayanan yaratıcı tarifler önermek için buzdolabınızın içeriğini bakıyor.

Samsung, Walmart, Unilever ve Kraft ile birlikte çalışan teknoloji, sadece yemek hazırlamayı daha kolay hale getirmekle kalmayacak, aynı zamanda gıda israfını azaltmaya da yardımcı olacak. Kullanıcılar ayrıca alışveriş listelerini ve favori tarifleri başkalarıyla paylaşabilirler.

HeardThat

HeardThat

İşitme cihazları ile ilgili gürültü sorunlarını makine öğrenimi yoluyla ele almak istedi. Şirketin uygulaması HeardThat, işitme kaybı olan kullanıcıların konuşmayı daha net duymasını sağlayan arka plan gürültüsünü ayarlamak için yapay zeka kullanıyor. Akıllı telefonunuzda çalışır ve zaten sahip olduğunuz işitme cihazlarıyla çalışır.

Yapay zeka algoritmaları, normal konuşma düzenlerini gürültüden ayırabilir, böylece işitme bozukluğu olan kişiler işitme cihazlarını basit ses ayarlamalarının ötesinde ince ayar yapabilir.

Envision

Envision

Envision, görme engelli ve az gören kullanıcılara, etraflarındaki görsel dünyayı konuşarak bağımsız olmalarını sağlayan bir akıllı telefon uygulamasıdır. Prototip, akıllı telefonların yanı sıra akıllı gözlüklerle de çalışır ve kullanıcının akıllı telefon kamerasını kullanıcının gözlerine dönüştürür.

AI, gıda ambalajı, posterler ve ekranlar dahil olmak üzere kameranın yönlendirildiği görsel bilgileri tanımlamaya yardımcı olur. Kullanıcılar ayrıca, kullanıcıları ve etrafındaki şeyleri taramak ve aramak için uygulamayı kullanabilirler. Uygulama kolay tanıma için arkadaşlarınızın ve ailenizin yüzlerini öğrenebilirsiniz.

Samsung Yapay Zeka Görünmez Klavye

0

SelfieType , parmakların nasıl hareket ettiğini izlemek için telefonun arka plan kamerasını ve tam olarak ne yazdıklarını veya hangi hareketlerin yürütüldüğünü belirlemek için yapay zekayı kullanır.

Samsung yapay zeka klavye, şu anda sadece doğrudan üreticinin sahip olduğu çılgın fikirlerin sahibi olan Samsung’un C-Lab programından gelen bir demo sürümüdür. Gelecekte Galaxy cep telefonlarında görebilecek miyiz? Kulağa çılgınca gelse de, Asya şirketi uzun zamandır jestlerle ilgili teknolojilere bahis yapıyor.

Selfie Type Yapay Zeka Görünmez Klavye
SelfieType Yapay Zeka Görünmez Klavye

Yapay Zeka Klavye

Bu ilginç bir fikir, çünkü akıllı telefonlara bir PC klavyesi yapabildiğiniz gibi yazmanıza izin veriyor, ancak bir aksesuara ihtiyaç duymadan veya yanınızda taşımak zorunda kalmadan.

Geçmişte fiziksel olmayan klavyeler veya görünmez klavyeler için başka tekliflerin zaten tanıtıldığı unutulmamalıdır. Aslında, piyasada çok fazla gelişmemiş olsalar da, lazer klavyenin bir icadı vardır.

Telefon parmaklarını izlemek için kamerasını kullanıyor ve yapay zeka bu hareketleri QWERTY klavyeye dayalı tuş vuruşlarına çevirmeye yardımcı oluyor.

“SelfieType” demo seviyesinden itibaren tanıtımındaki kadar kusursuz ilerlerse, teknoloji devinin projeyi ticari bir ürün olarak kullanıcıyla buluşturabileceği tahmin ediliyor.  

SelfieType Tanıtımı

SelfieType Tanıtımı

Samsung SelfieType, parmak hareketilerimiz izleyerek sanal bir klavye oluşturmak için telefon, dizüstü bilgisayar veya tablet kameranızı kullanarak yapılan yeni bir yazılımdır.

CES 2020 zirvesinde, tüketici teknolojileri işinde başarılı olanlar için dünyanın bir araya geldiği yerdir Yapay zeka teknoloji ile bütünleşik olarak tanıtılan klavyedir. Bu ürün tanıtımı 5-10 Ocak arasında bu zirvede tanıtılmıştır.Bu zirveyi takip etmek isterseniz yeni teknolojileri yakından görmek isterseniz CES 2021 Las Vegas‘da 6-9 Ocak 2021 tarihinde yapılacaktır.

SelfieType klavyenin aslında ne kadar başarılı olduğu bilinmiyor ancak bu teknoloji umu verici oluyor. Ticari bir ürün olarak piyasaya sürülürse, telefonunuzda veya tabletinizde yazmak istiyorsanız, fiziksel bir klavye ile dolaşmanız gerekmediği anlamına geliyor. Bu teknolojide insan hayatını kolaylaştıracak gözüküyor. Önemli bir noktasıda küçük dokunmatik ekran klavyesinin kullanımını zor bulan akıllı telefon ve tablet kullanıcıları için yararlı olacaktır.
SelfieType’ın Samsung ürünleri haricinde kullanılıp kullanılamayacağı da bilinmezliğini sürdürüyor.

Yapay Zeka Kitapları

0

Eğer yapay zekaya, nasıl geliştiğine veya nasıl yapıldığına dair merakınız varsa büyük bir dünyayı keşfe çıkmış olabilirsiniz. Keşif yapmanın en güzel yolu ise okumaktır. Yapay zeka kitapları okuyarak geçmişi öğrenebilir veya geleceğe yön verebilirsiniz.

Okuyacağınız kitaplar ise farklı şekillerde olabilir. Yapay zekanın tarihini öğrenmek için veya zamanında insanları ne şekilde şaşırtmış bilmek için kitap okuyabilirsiniz. Ya da yapay zekanın nasıl yapıldığını merak ediyorsanız yazılımın muhteşem dünyasına girebilirsiniz.

Yapay zekanın gelişimini ve geleceğini anlatan kitaplar

Bir kitabın hayatınızı ne kadar etkileyebileceğini merak ediyorsanız aşağıdaki önerilerden birini okuyarak bu deneyimi kendiniz yaşayın.

  1. Deep Learning: Geleceğe yön verecek olan, milyonlarca filtre ile en doğru sonucu bulan derin öğrenmenin detaylarını en net şekilde veren nadir kitaplardan bir tanesidir. Ian Goodfellow tarafından yazılan deep learning kitabını Elon Musk büyük bir övgü ile tavsiye etmektedir.
  2. The Singularity Is Near: Bu kitap için bilim kurgu filmi desek yalan olmaz. Teknolojinin insan ile birleşmesini (yarısı robot yarısı insan)anlatarak insanı düşünmeye itiyor. Eğer okursanız kitap bittiğinde aklınızda bir sürü soru işareti kalacağını unutmayın.
  3. The Master Algorithm: Pedro Domingos tarafından yazılan bu kitap herkes tarafından adı duyulmuş şirketlerin (Google, Amazon ve benzeri) kullandığı öğrenme algoritmalarını anlatmaktadır. Aynı zamanda dünyaca ünlü Bill Gates ‘de tavsiye etmektedir.

Öğrenim üzerine yazılan yapay zeka kitapları

Amacınız yapay zekayı ve derin öğrenmeyi öğrenmek ise bu kitaplar size göre. Yalnız hatırlatmakta fayda var. Her dil kendine özgü yazılımları içerebilir. Aşağıda listelenen kitaplar belirli bir dile göre değildir. Almayı düşünüyorsanız almadan önce incelemenizde fayda var.

  • Practical Statistics for Data Scientists: Veri bilimine ilgi duyuyorsanız mutlaka okumanız gereken kitaplardan bir tanesidir.
  • You Are Not So Smarty: Eğer yapay zekaya yeni başlıyorsanız algoritmaları çözmek için epey vakit harcayaksınız. Vaktinizi boşa harcamak yerine David Mcraney ‘in bu kitabını okuyarak büyük tasarruf yapabilirsiniz.

Kitaplar mı yoksa videolar mı yapay zekayı daha iyi öğretir?

Çoğu insan “geleceğin mesleği” olduğu için yazılıma girmiştir. Fakat bunu nası yapacağını hala bilmiyor. Okumak en iyi öğrenme biçimlerinden biri olduğu için ise insanın aklında direkt kitap almak gelmektedir.

Eğer bir dili (yazılım dili) öğrenmek istiyorsanız yapay zeka kitabını veya ücretli /  ücretsiz video sitelerini (Udemy, Youtube ve benzeri) tercih edebilirsiniz. Yapay zekayı nasıl öğrenmeniz gerektiğini internetten arıyorsanız bu büyük bir hatadır çünkü bu soruyu kendinize sormanız daha iyi olacaktır. Örneğin ben video izleyerek daha net anlayabiliyorken; bir arkadaşım yazıları okuyarak daha iyi anlayabiliyor. Eğer hangisinde daha iyi olduğunuzu bilmiyorsanız sorununuzla alakalı bir video izleyin ve bir yazı okuyun. Hangisi yapıyı daha iyi anlamanızı sağlayacaksa o alanı seçin. Fakat unutmayın, anlatıcının da öğrenmenizde büyük bir rolü olacaktır.

Yapay Zeka Kitapları

Yapay Zeka En İyi 10 Kitap

1) Yapay Zeka | Geçmişi ve Geleceği – Nils J. Nilsson

2) Robotların Yükselişi – Martin Ford

3) Zihin Nasıl Çalışır – Steven Pinker

4) Yapay Zeka Uygulamaları – Çetin Elmas

5) Robotlar, Yapay Zekâ ve Hukuk – Çağlar Ersoy

6) Derin Öğrenme – Atınç Yılmaz, Umut KAYA

7) OpenCv – Birol Kuyumcu

8) Yapay Zeka – Jean Noel Lafargue

9) Master Algoritma – Pedro Domingos

10) 50 Soruda Yapay Zeka – Cem Say

Yapay Zekanın Tarihçesi

0

Henüz aktif olarak kullanamadığımız yapay zekanın oluşması için birçok kişi hayatını adadı. Bu yıllar boyunca gelişti ve günümüzdeki haline büründü. Yapay zekanın tarihçesi uzun olduğu kadar aynı zamanda imkansızdı.

Elbette her detayı adım adım anlatamayız fakat tarihe şekil veren bazı ilerlemeler şu şekilde;

  • 1956: Yapay zeka terimi ilk defa bir konferans salonunda söylendi. Konferans salonundaki diğer kişiler tarafından benimsendiği için kısa sürede temelleri atıldı.
  • 1959: John McCarty ve Marvin Minsky tarafından Massachusetts Teknolojisi Enstitüsünde ilk yapay zeka laboratuvarı kuruldu.
  • 1974 – 1980: Başlarda insanların sempatisini toplayan yapay zeka fikri çöküşe geçti. Bunun sebebi bu yıllar arasında yapay zekanın geliştirme sürecini eleştiren bir sürü rapor yayınlanmasıydı. Yapay zeka kışı olarak da bilinen bu yıllarda devlet desteğini azalttığı için gelişmeler durma noktasına geldi. Sonrasında Japonya ile yarışma içerisine girildi ve yapay zekanın bütçesi arttırıldı.
  • 1987 – 1993: İyi geçen 7 yılın ardından yapay zekanın bütçesi yine kısıtlandı. Bunun sebebi bazı bilgisayarların ilgi çekmediği için satılmamasıydı.
  • 1997 – 2020: Sonunda çalışmaların hız kesmeyeceği döneme girildi. Yapay zekanın devrim yapmasını ve yeniden canlanmasını ise IBM sağladı. “Satranç insan oyunudur” kavramını tamamen ortadan kaldırarak ünlü satranç ustalarını yenen bir yapay zeka geliştirdi. Garry Kasparov (Satranç ustası) için üzücü bir yenilgi olsa da yapay zekanın geleceği için büyük bir zaferdi.

Yapay zekanın tarihçesi elbette bu kadar değil. İnsanların bu icadın ne kadar mükemmel bir şey olduğuna ikna olabilmesi için sürekli geliştirilen yapay zekalar oldu. Soru cevap programına da çıktı, bilirkişileri kandırmak amaçlı da kullanıldı.

Gelecekteki yapay zeka

İmkanların zor olduğu yıllarda bile iyi bir başarıyı yakalamış bir programın gelecekteki hali nasıl olacak?

Eğer bilim kurgu filmlerini seviyorsanız daha önce türlü türlü senaryolarla karşılaşmış olabilirsiniz. Yapay zeka kendi bilincini kazanıyor ve dünyaya hükmediyor veya insanları öldürüyor. Her insan kendi zihni olan makinelerden korkar çünkü, hem daha güçlü hem de daha akıllılardır. Fakat durum gerçekte böyle değil.

Yapay zekayı şöyle anlatmak gerekirse; evinizde akıllı bir ekmek kızartma makinesinin olduğunu düşünelim. Her sabah belirli bir saatte ekmeği kızartmaya başlıyor. Sonra bir gün ekmekleri kızartıyor ve size vermiyor bakmaya gittiğinizde kendi isteği ile suratınıza fırlatıyor.

Yukarıdaki örneğin ne kadar garip ve saçma olduğunu fark etmişsinizdir. Yapay zekalarda aynı bu şekildedir. İnsanların yazılımlarının dışına çıkamazlar. Ekmek kızartma makinesine saat 8 olduğunda şu işlemi yap denildiğinde o ne saati değiştirebilir ne de yapacağı işlemi iptal edebilir.

Bu sebeple gelecekteki yapay zeka büyük ihtimalle tüm dünyayı çevreleyecek fakat insanlık için hizmet verecek. Hastanelerde, sokaklarda ve hatta evlerinizde bile bulunacak. Vereceği en büyük zarar ise tembellik olacak.

Yapay Zeka Filmleri

Yapay Zeka Filmleri

0

Bugün sizlere yapay zeka konusunu ele alan filmleri inceleyeceğiz.

Ex Machina

  • Yayın Tarihi: 21 Ocak 2015
  • Türü: Dram/Fantastik ‧
  • Süre : 1 saat 50 dakika
  • IMDb Puanı: 7,7 / 10

Ex Machina, Alex Garland tarafından yazılan ve ilk yönetmenlik denemesi olan 2015 yapımı yapay zeka, bilim kurgu, psikolojik ve gerilim konuları içeren filmidir. Filmin başrollerinde Domhnall Gleeson, Alicia Vikander, Sonoya Mizuno ve Oscar Isaac bulunmaktadır. 

Aldığı Ödüller

  • En İyi Görsel Efekt Oscar’ı
  • En İyi Senaryo Dalında Britanya Bağımsız Film Ödülü
  • En İyi Britanya Bağımsız Filmi Dalında Britanya Bağımsız Film Ödülü
  • En İyi Yönetmen Dalında Britanya Bağımsız Film Ödülü
  • Film Eleştirmenleri En İyi Bilim Kurgu/Korku Filmi Ödülü
  • Craft’ta Üstün Başarı için İngiliz Bağımsız Film Ödülü
Yapay Zeka Film (Ex Machına) Fragman

Blade Runner 2049

  • Yayın Tarihi: 06 Ekim 2017
  • Türü: Fantastik/Gizem ‧
  • Süre : 2 saat 44 dakika
  • IMDb Puanı: 8 / 10

Blade Runner 2049: Bıçak Sırtı, Yönetmenliğini Denis Villeneuve tarafından yapılan ve Senaryosu Hampton Fancher ile Michael Green tarafından yazılan ABD yapımı neo-noir bilimkurgu filmidir.

Aldığı Ödüller

  • En İyi Görüntü Yönetimi Oscar’ı
  • BAFTA En İyi Görüntü Yönetimi Ödülü
  • Fantastik Film Dalında Sanat Yönetmenleri Birliği Ödülü
  • En İyi Görsel Efekt Oscar’ı
  • Amerikan Görüntü Yönetmenleri Birliği Filmlerde En İyi Görüntü Yönetimi Ödülü
  • Film Eleştirmenleri En İyi Görüntü Yönetimi Ödülü
  • Satellite En İyi Görüntü Yönetimi Ödülü
  • BAFTA En İyi Özel Görsel Efekt Ödülü
  • Satellite En İyi Görsel Efekt Ödülü
Blade Runner 2049 Fragman

Yapay Zeka (A.I. Artificial Intelligence)

Artificial Intelligence (Yapay Zeka), yönetmenliğini Steven Spielberg’in yaptığı 2001 yapımı bilim kurgu filmidir. Bu filmin, yönetmeni Steven Spielberg’le olduğu kadar başrol oyuncusu Haley Joel Osment ile de dikkat çekiyor.

  • Yayın Tarihi: 05 Ekim 2001
  • Türü: Fantastik/Dram ‧
  • Süre : 2 saat 26 dakika
  • IMDb Puanı: 8,8 / 10
Artificial Intelligence (Yapay Zeka) Fragman

I, Robot

Alex Proyas’ın yönettiği ve Will Smith’in başrolünde olduğu, 2004 yapımı bilimkurgu filmidir. Isaac Asimov’un aynı adlı kısa öyküsünden uyarlanmıştır.Vizyona girdiği ilk haftasonun da ABD’de 52.250,000 dolar gelir elde etmiştir.

  • Yayın Tarihi: 08 Ekim 2004
  • Türü: Dram ‧
  • Süre : 1 saat 55 dakika
  • IMDb Puanı: 7,1 / 10
I,Robot Fragman

The Imitation Game

ABD yapımı uyarlama sinema filmidir. Başrollerinde Benedict Cumberbatch ve Keira Knightley’in paylaştığı filmin yönetmenliğini ise Morten Tyldum yapmaktadır. 2014 yapımı olan bu film Türkiye’de 20 Şubat 2015 tarihinde Enigma ismiyle vizyona girmiştir.

  • Yayın Tarihi: 20 Kasım 2014 (ABD Yayın Tarihi)
  • Türü: Gizem/Dram ‧
  • Süre : 1 saat 54 dakika
  • IMDb Puanı: 8 / 10

Aldığı Ödüller

  • En İyi Uyarlama Senaryo Oscar’ı
  • Amerikan Senaryo Yazarları Birliği Film Dalında En İyi Uyarlama Senaryo Ödülü
  • Empire En İyi Gerilim Filmi Ödülü
  • En İyi Oyuncu Kadrosu Dalında Palm Springs Uluslararası Film Festivali Ödülü
  • Capri-Hollywood Film Festivali En İyi Yönetmen Ödülü
  • Capri, Hollywood International Film Festival Award for Movie of the Year
  • Satellite En İyi Uyarlama Senaryo Ödülü
The Imitation Game (ENİGMA) Fragman

Robot ve Frank

Robot ve Frank, Jake Schreier’in yönettiği ve Christopher Ford tarafından senaryosu yazılmış. 2012 vizyona giren ABD yapımı filmdir.

  • Yayın Tarihi: 17 Ağustos 2012
  • Türü: Suç/Dram ‧
  • Süre : 1 saat 29 dakika
  • IMDb Puanı: 7,1 / 10
Robot ve Frank Fragman

Bu yazımızdan sizlere en iyi yapay zeka filmleri incelemesini yaptık. Bir sonraki yazılarımızda ise en iyi yapay zeka dizileri ve belgesellerini konu alacağız bizi takipte kalın.

Yapay Zeka Mühendisliği

0

 Dünya da ve teknoloji alanın da yapay zekâ büyük bir öneme sahip bir teknolojidir. Yapay zeka Teknoloji’nin gelişmesi ile günümüz de ve gelecekte büyük bir öneme sahip meslektir. 2020 yılın da üniversiteler de açılan yeni bölüm yapay zekâ alanın da gelişme süresini kısaltmayı hedefliyor. Yapay zekâ mühendisi bir makinenin algoritmalarını, nasıl çalıştığını araştırarak geliştiren dünya da ve ülkemiz de yeni açılmış bir bilim dalıdır. Bilgisayar mühendisliğinin alt dallarından bir tanesidir. Yapay zekâ araştırmaları yapmak sadece bu bölüme özel bir durum değil, bilgisayar mühendisliği ve yazılım mühendisliği okuyan kişilerin de ilgi alanlarına girmektedir. Yapay zeka mühendisliği gelecekte önemli bir meslek olarak büyük öneme sahip olacaktır. Günümüzdeki üniversiteler de hızla açılmakta olan yapay zekâ mühendisliği bölümü seçerken yapay zekaya odaklı bilgisayar mühendisliği okullarını da seçme imkanınız vardır. 

Yapay Zeka Mühendisi Kimdir?

 Yapay zekâ günümüz de pek fazla alanda kullanılmasa da gelecek te birçok hastaneler, başta yazılım şirketleri gibi daha birçok sektör bu alandaki teknolojik gelişmelerden faydalanabileceklerdir. Bu bölümden mezun olmuş bir kişi bilgisayar mühendisliği bölümünün bir alt dalı olduğu için, yapay zekâ üzerine çalışmalar yaparken aynı zaman da bir şirkette mühendis olarak çalışabilmektedir. Yapay zekâ alanın da çalışmalar yapan bir kişi bilgisayar mühendisliği bölümünün genel prensiplerini bilmelidir. Yapay zekanın geliştirilmesinin bir amacı vardır. Gelecekte insanların yaptığı birçok hareket gerektiren eylemi, akıllı robotların yapabileceği anlamına gelmektedir.

Yapay Zeka Mühendisliği
Yapay Zeka Mühendisliği

Ne iş Yapar?

 Makine algoritmaları derin öğrenme algoritmalarının genel prensiplerini ve robotik teknolojiler alanın da çalışmalar gerçekleştiren bir bilim dalıdır. Ülkemiz de 2020 yılından itibaren eğitim ve öğretim hayatına girmiş henüz yeni bir bölümdür. Yapay zeka mühendisliği sadece makine alanlarının tespit ve geliştirme adına çalışmalar yapmaz, aynı zaman da birçok bilim dalın da ve hatta bazı kanser türlerinin tespitin de dahi kullanılabilmektedir. Yazılım mühendisliği ile birlikte okunabilecek bir bölümdür. Çalışma alanları ve geliştirilecek teknolojiler hemen hemen aynıdır ama bazı farklı yönleri de bulunmaktadır. Yapay zekâ mühendisi olan bir kişinin görevleri şunlardır;

  • Geliştirilmiş olan bir yapay zekanın test işleminin gerçekleştirilmesi.
  • Bilgisayar mühendisliğinin diğer alt dalları ile birlikte koordineli bir şekilde çalışmak.
  • Makine öğrenme şekillerini kullanıcılara odaklı tasarlamak ve geliştirmek.

Yukarıda bahsettiğimiz görevler yapay zekâ mühendisliği bölümünden mezun olduktan sonra yapacağınız görevlerden sadece birkaç tanesidir. Çalışacağınız konum, yer ve kişilere göre küçük değişiklikler meydana gelebilir. 

Hangi Eğitimler ile Yapay Zeka Mühendisi Olunur?

 Yapay zekâ mühendisliği bölümünün geliştirme amaçlı belirli eğitimleri bulunur. Bunlardan bir tanesi ise makine öğrenme ve algoritma geliştirme eğitimleridir. Yazılım kod üretme ve bunu bir döngü içinde istikrarlı bir biçim de geliştirilmesi yapay zekâ alanın da yapılacak en önemli geliştirme eylemlerindendir. Bu eğitim ile aynı zaman da bilgisayar ve yazılım mühendisliği alanın da çalışma imkanı bulabilirsiniz. Veri girilecek odak noktalar bazı kurulumlar gerektirir. Bu veri girişi kurulumları yapay zekâ geliştirme bölümün de okuyan bir kişinin mutlaka öğrenmesi gereken eğitimlerden bir tanesidir. Yapay zekâ mühendisliği bölümünün iş imkanı günümüz de biraz kısıtlı olsa da yakın gelecekte önemli meslekler arasın da yer alacağına inanabilirsiniz. Çünkü dünyadaki insan nüfusu arttıkça teknolojinin gelişimi de git gide artıyor. Teknolojik alan da ise en önemli çalışmalardan bir tanesi yapay zekadır. Bu kavram yıl geçtikçe karşınıza daha çok çıkacaktır. 

Kaynak: https://futureoflife.org/background/benefits-risks-of-artificial-intelligence/

YAPAY ZEKA (AI) NEDİR?

0

Apple şirketinin bir yapay zekası olan SIRI ’den tutun da kendi kendine hareket eden arabaya kadar birçok teknoloji de yapay zekâ kullanılmaktadır. Bilim kurgu, yapay zekayı genellikle insan benzeri özelliklere sahip robotlar olarak gösterirken yapay zekânın, Google’ın arama algoritmalarından IBM’in Watson’ına ve otonom silahlara kadar her şeyi kapsayabilir.

Günümüz de yapay zekâ, dar bir görev (örneğin sadece yüz tanıma veya sadece internet aramaları veya sadece bir araba sürmek) için tasarlandığı için, dar AI (veya zayıf AI) olarak bilinir. Bununla birlikte, birçok araştırmacının uzun vadeli hedefi  genel anlamda yapay zekanın daha çok gelişmesini istemesidir. Dar yapay zekâ, olarak adlandırılan bu durum satranç oynamak gibi basit işlemler yaptırmak amacı ile kullanılmaktadır.

YAPAY ZEKA(AI) GÜVENLİĞİNİ NEDEN ARAŞTIRMALISINIZ?

Yapay zekanın toplum üzerine etkisi her alan da bulunmaktadır. Günümüz de insanlar yapay zeka ile ilgili birçok araştırma yaparak bilgi edinirler.  Dizüstü bilgisayarınız çökerse veya bilgisayar korsanı tarafından ele geçirilir ise bu sorun büyük olabilir, ancak bir yapay zekâ sisteminin arabanızı, uçağınızı, kalp pilinizi, otomatik ticaretinizi kontrol etmesi durumunda ne yapmak istediğinizi yapması daha da önemli hale gelir. Sistem veya güç şebekeniz. Bir diğer kısa vadeli zorluk ise, insan hayatını tehlikeye atan silahlar da bir takım yapay zekâ teknolojisini önlemektir.

Uzun vadede, güçlü yapay zekâ arayışı başarılı olursa ve bir yapay zekâ sistemi tüm bilişsel görevlerde insanlardan daha iyi olacağı gelecekte bekleniyor. Böyle bir sistem, insanlığın yararı olarak görünse de bazı art niyetli insanlar ile bu durum tehlikeli bir hal almaktadır. Yapay zekayı daha da fazla geliştirerek gelecekte birçok hastalığın ve insanların yerini alacak robotların bir başlangıcı olabilir.

Güçlü yapay zekaya bu dünyanın sahip olup olamayacağı konusunda tartışanlar ve insanlığı tehlikeye sokacağına dair tartışanlar var.  Bu olasılıkların ikisine doğru bir niteliktedir, ancak yapay zekâ sisteminin kasıtlı veya kasıtsız olarak büyük zarar verme potansiyelini de tanıyoruz. Bugün araştırmanın, gelecekte bu tür potansiyel olumsuz sonuçları oluşturacağına, ancak gerekli önlemleri alarak dünyaya daha faydalı olacağına inanıyoruz.

 YAPAY ZEKA NASIL TEHLİKELİ OLABİLİR?

Çoğu araştırmacı, gelecekte var olacak robotların akıllı olmasına rağmen duyguları ve hisleri olmayacağı tanısına varır. Yapay zekanın kullanım amacı tamamen insanın niyetinden kaynaklanmaktadır. Uzmanlar yapay zekanın insana zararını iki şekilde tanımlıyor;

AI savaş için programlanmıştır: Silahlar öldürmek için programlanabilir yapay zekâ kullanılarak daha güçlü hale getirilebilir. Yanlış kişinin elinde, bu silahlar kolayca kitlesel kayıplara neden olabilir. Dahası, bir AI silahlanma yarışı yanlışlıkla kitlesel kayıplarla sonuçlanan bir AI savaşına yol açabilir. Düşman tarafından engellenmekten kaçınmak için, bu silahların basitçe “kapanması” son derece zor olacak şekilde tasarlanacaktı, böylece insanlar böyle bir durumun kontrolünü makul bir şekilde kaybedebilirlerdi. Bu risk, dar AI ile bile mevcut olan, ancak AI zekâ ve özerklik seviyeleri arttıkça büyüyen risktir.

Yapay zekâ insan ırkına sağlık ve kolay bir yaşam için programlanmıştır, ancak amacına ulaşmak için yıkıcı bir yöntem geliştirir: Bu, yapay zekanın hedeflerini bizimkiyle tam olarak hizalayamadığımızda ortaya çıkabilir, ki bu oldukça zor. Akıllı arabadan sizi havaalanına olabildiğince hızlı götürmesini isterseniz, oraya helikopterler tarafından kovalanır ve kusmayla kaplanır, istediğinizi değil, tam olarak ne istediğinizi yaparsınız. Süper akıllı bir sistem, gelecekte insanları yok etme potansiyeline sahiptir.

Bu örneklerin de sizlere gösterdiği gibi yapay zekâ bir yeterliliktir. Süper zeki bir yapay zekâ, hedeflerine ulaşmada son derece iyi olacak ve eğer bu hedefler bizimkilerle uyumlu değilse, insanlar açısından sorun teşkil edebilir. Amaç dışı kullanılan bir yapay zekâ birçok sorunlara, savaşlara sebep olabilir. 

AI GÜVENLİĞİNE SON ZAMANLARDA NEDEN İLGİ DUYULUYOR?

Yapay zekâ Googlenin sahibinden tutunda birçok teknoloji firmasının yöneticileri tarafından ilgi çekici ama bir o kadar da tehlikeli bir teknoloji olarak görülüyor. Güçlü yapay zekaya sahip olmak fikri birçok firma ve kişiler tarafından olumlu bakılıyor. Bununla birlikte, son atılımlar sayesinde, uzmanlar geçtiğimiz yıllara göre yapay zekâ teknolojisi alanın da ciddi oranda ilerliyorlar. Bu durum ise yapay zekaya ilgi duyulmasını sağlıyor. 

Bazı uzmanlar süper yapay zekanın yüz yıllar sonra çıkabilecek olduğuna inansa da 2015 Porto Riko Konferansı’ndaki çoğu AI araştırması bunun 2060’tan önce olacağını tahmin etti. Gerekli güvenlik araştırmasını tamamlamak onlarca yıl alabileceğinden, şimdi başlamak süreci hızlandırabilir. 

AI teknolojisi, herhangi bir insandan daha akıllı olma potansiyeline sahip olduğundan, nasıl davranacağını tahmin etmenin kesin bir yolu yoktur. Geçmişteki teknolojik gelişmeleri hiçbir zaman insan beyninin daha akıllı bir hal alması için kullanmadık. Bu yüzden yapay zekâ da nasıl hareket edeceği konusun da hemfikir olamayabiliriz. Karşılaşabileceğimiz en iyi örnek, kendi evrimimiz olabilir. İnsanlar artık gezegeni kontrol ediyor, biz en güçlü, en hızlı ya da en büyük olduğumuz için değil, en zeki olduğumuz için teknolojik çağda devrimler yaratabiliyoruz.

İnsan oğlu teknolojiyi geliştirdikçe ve büyüttükçe yapay zekâ alanında dahil birçok teknoloji alanında gelişmeler sağlayacağız. AI teknolojisi durumunda, bu yarışı sürdürmenin en önemli yolu, en iyi teknolojiyi engellemek değil, daha yeni gelecek yapay zeka projelerini geliştirmek amacı ile yapılmalıdır.

artificial intelligence
Artificial Intelligence ( AI )

GELİŞMİŞ YAPAY ZEKA HAKKINDA EN ÖNEMLİ EFSANELER

Yapay zekanın geleceği ve insanlık için ne anlama geleceği ne anlama geleceği hakkında büyüleyici bir konuşma gerçekleşiyor. Dünyanın önde gelen uzmanlarının katılmadığı ilginç tartışmalar var, örneğin: AI’nın iş piyasası üzerindeki gelecekteki etkisi; insan düzeyinde AI geliştirilecekse ne zaman geliştirileceği; bunun istihbarat patlamasına yol açıp açamayacağı ve bunun karşılamamız ya da korkmamız gereken bir şey olup olmadığı. Fakat insanların birbirlerini yanlış anlamalarından ve konuşmalarından kaynaklanan sıkıcı sözde tartışmalara da birçok örnek var. İlginç tartışmalara ve açık sorulara odaklanmamıza yardımcı olmak için yanlış anlamalara değil en yaygın mitlerden bazılarını temizleyelim.

PyCharm Nedir

2

Günümüzde Python genel amaçlı programlama için popüler bir üst seviye programlama dili haline gelmiştir. Öğrenmesi kolay olmasından dolayı diğer dillerdeki programcılar tarafından ve programlamaya yeni başlayanlar tarafından kısa sürede öğrenilmektedir. Kullanıcıların hızlı bir şekilde kavramasını kolaylaştıran temiz söz dizimi ve girinti yapısına sahip olmasıyla yeni başlayanlar için basit bir yapı sunmaktadır. 

Bir entegre geliştirme programı (IDE), iyi ve kötü programlama deneyimi arasında fark yaratabilir. Python kullanımını için faydalı birçok IDE vardır bunlardan biri de kullanım kolaylığı sağlamasıyla PyCharm’dır.

PyCharm, özellikle Python dili için bilgisayar programlamasında kullanılmak için entegre bir geliştirme ortamıdır. Kısaca PyCharm, Python için oluşturulmuş IDE programıdır. Tüm geliştirme araçlarını bir yerde toplayarak birleştiren güçlü ve kullanım kolaylığı sunan bir Python IDE’dır. PyCharm Çek menşeili bir şirket olan JetBrains tarafından geliştirilmiştir.

PyCharm Özellikleri

PyCharm bütün işletim sistemlerinde; Windows, MacOS ve Linux sistemlerinde çalışabilecek şekilde geliştirilmiştir. Professional ve Community olmak üzere iki farklı sürümü bulunmaktadır. Professional olan versiyonu ücretlidir. Bu sürümde öğrencilere ayrıcalık tanınarak bir yıllık ücretsiz kullanım hakkı sağlanır. Community olan versiyonu ise tamamen açık kaynaklı ve ücretsizdir. 

PyCharm nedir diye yapılan aramalarda en merak edilen konular arasında özellikleri yer almaktadır. Kullanım kolaylığı sağlamasıyla herkesin çabucak kavrayabileceği PyCharm akıllı kod tamamlama özelliğine sahiptir. Tamamlanan kodlar için kod denetleme işlevi sunarak kullanım kolaylığı sağlamaktadır. Akıllı kod navigasyonu, hızlı ve yeniden düzenleme özellikleriyle birlikte gelmektedir. 

PyCharm aynı zaman da hata ayıklama, test etme, profil oluşturma, dağıtımlar, uzaktan geliştirme gibi veritabanı araçlarıyla entegrelidir. Otomatik kod tamamlama, kontrol etme gibi özellikleriyle birçok alanda geliştiricilere kullanışlı bir platform sağlar. Beraberinde bu alanlarda maliyet tasarrufu da sağlamaktadır. Platformlar arasında geliştirme özelliği sunmasıyla zengin bir kullanım alanı sunar. Bu farklı geliştiriciler ile farklı platformlarda komut dosyası yazmayı sağlar. 

PyCharm Versiyonlarıyla Arasındaki Farklar

İki farklı versiyonu bulunan bir PyCharm versiyonlarından biri ücretsizdir biri ise ücretlidir. Ücretsiz versiyonu olan PyCharm Community Edition, Apache 2.0 lisansı ile açık kaynaklı ve tamamen ücretsizdir. Bu sürüm de ana özellik seti saf Python kodlamasını destekleyerek ana işlevsellik ve tamamlayıcı özellikleri bu sürümde kullanılmaktadır. 

Ücretli olan versiyonu Professional versiyonuna da cüzi bir ücretle satın alabilirsiniz. PyCharm nedir içerisinde bulunan tüm özellikleri kullanıma açıktır. Ticari amaçlarla kullanıma uygun olarak üstün araçlar ve özellikleri kullanıcılarına sunar. Ticari amaçlarda kullanım kolaylığı sunmasıyla bu alanda en çok tercih edilen versiyonudur

PyCharm’ın eğitim sürümü de bulunmaktadır. Bu versiyon EDU olarak isimlendirilir. Bu versiyonda tamamen ücretsiz ve açık kaynaklıdır. Community ile aynı özelliklere sahip olarak kullanımda bazı sınırlamaları vardır. Versiyonlar arasında bulunan sınırlamalar ufak farklar ile birbirinden ayrılmaktadır.  PyCharm kullanım açısından sorun oluşturmayan sürümleri ile kullanıcıları için Python kullanımında kolaylık oluşturmayı amaç edinmektedir.

Python Random Modülü

0

Rastgele olarak sayı veya kelime gibi ihtiyaç duyduğumuz alanda rastgele olarak veri üretmesini sağlar. Bu veriyi belli bir aralıkta da isteyebiliriz. Örnek olarak 10 ile 100 arasında bir sayı üret gibi. Peki bu random modülünü nasıl kullanabiliriz. İmport Random ile random fonksiyonu dosyamıza çağıyoruz ve random modülünü kullanmaya başlayabiliriz.

Python Random Modülü Kullanımı

>>> import random
>>> random.random()
0.7499996348085751

Bu örnek içerisindeki random() işleci, 0 ile 1 arasında rastgele sayı üretir.

>>> random.randrange(40,90)
80

Belli bir aralıkta sayı ihtiyacımız var ise, o zaman randrange() işlevini kullanmalıyız. Burada 40 ile 91 arasında bir rastgele sayı üretmesini istiyoruz.

>>> random.choice(['maça','kupa','sinek','karo'])
'karo'

Elimizde bir liste var ve bu listeden rastgele bir kelime seçmek istiyoruz. O zaman ise choice işlevini kullanmalıyız. Choice ile rastgele olarak içinde belirttiğimiz kelimelerden seçim yapıyor.

>>> renk='#'
>>> for i in range (6):
	renk=renk+random.choice('ABCDEF1234567890')
>>> renk
'#42E038'

Örnek uygulama üzerinden anlatalım. Burada for döngüsü içinde bulunan choice işlevinden rastgele olarak 6 adet harf veya sayı seçmesini istiyoruz.Tabi renk kodunun başına # eklememiz gerekecek bunuda yukarıda gösterildiği gibi bir değişken tanımlıyoruz.Bu değişken ile birlikte renk üretimini gerçekleştiriyoruz.

Şimdi ise sizden python random modülü kullanarak uygulama yazmanızı isteyeceğiz.

Uygulama : Tavla zarı atan bir uygulama yazın.

>>> zarAt()
3 , 4
>>> zarAt()
1 , 4

Sizden basit başlangıç olarak tavla zarı uygulaması istiyoruz.Bu uygulamın kodlarını @pythondunyasi sayfamızda paylaşacağız.

Python Dersleri Random Modülü Kullanımı
Python Dersleri Random Modülü Kullanımı

Bugün sizlere python random modülünü kullanımdan ve örnek uygulamaları ele aldık. Python dersleri sayfamızdan takip edebilirsiniz.

Python dilinin mobil oyunlara etkisi

0

Python dilinin mobil oyunlara etkisi günümüzde pek bilinmese de (en azından Türkiye içerisinde) genellikle 2D oyunların bazılarının geliştirme dili Pythondur.

Python kullandığı kütüphaneler (BURAYA PYTHON KÜTÜPHANELERİ MAKALESİNİN LİNKİNİ GİREBİLİRSİNİZ) sayesinde hem 2D hem de 3D oyunları yapmaya müsait bir  yazılım dilidir. Henüz mobil alanda pek aktif olmadığı için diğer dillere oranla daha az performans verebilir. Genellikle kullanılan Kivy kütüphanesi (Python ile oyun yapmayı sağlayan kütüphane) de oyun yapımcılarına her ne kadar yardımcı olsa da hala yetersiz gelmektedir.

Python dilinin mobil oyunlara etkisi sandığımız kadar çok olmayabilir

Google gibi büyük bir şirket tarafından desteklenen yazılım dilinin mobil oyunlarda neden başarısız olduğunu düşünüyorsanız biraz daha detaylı inceleyelim; Python yaklaşık 30 sene önce oluşturulan bir dil ve neredeyse her alanda kendini göstermeye çalışıyor. Bu kullanıcı sayısını arttırsa da sadece oyun için yazılan bir dil ile karşılaştırılması yapıldığında oldukça ekside kalmasını sağlıyor.

Tabii ki Python dilinin mobil oyunlara etkisi anlattığımız kadar az değil. Şu an aktif olarak binlerce yazılımcı Python ile yapılan oyununu ve / veya uygulamasını marketlerde listeliyor.

Python yerine kullanılabilecek alternatif diller

Yukarıda birkaç sebepten dolayı neden Python ile mobil uygulama örneklerinin pek fazla bulunmadığını anlattık. Mobil oyun veya uygulama yapmak istiyorsanız aşağıdaki dillere göz gezdirmenizde fayda var (Siz Pythonun pratikliğini ve kullanımını seviyorsanız bu kısıma aldırmayın);

  • Java: Başlangıçta yine aynı şekilde birkaç alanda kendini gösteren ve oldukça başarılı Java dili geliyor. Java ile yılan oyunundan tutun da çok oyunculu iyi bir oyuna kadar her şeyi yapabilirsiniz.
  • C Ailesi (C# ve C++): C Ailesinin de her yerde karşıma çıktığını söylemeden edemem. Gerek programlarda gerek mobil alanda ön plana çıkan nadir dillerden bir tanesi. Öylesine gelişmiş ki 1 dakikada kendi oyununuzu yapabiliyorsunuz (Yılan oyunundan bahsediyorum yoksa COD falan çıkmaz yani 1 dakikada).
  • Javascript: Web alanında özellikle son 5 yıldır oldukça dikkat çeken Javascript aynı başarıyı mobil oyunlarda da gösteriyor ve alternatif diller arasına girmeye hak kazanıyor.

Python Kütüphaneleri

0
Python Library
Python Library

Python kütüphaneleri hayatınızı kolaylaştırmak için oluşturulmuş, üzerinde saatlerce zaman harcanmış ve kullanıma sunulmuştur.

Aslında tüm kütüphanelerin amacı budur. Harika insanların emek harcayarak hiçbir karşılık beklemeden (Tabii ki ücretli kütüphaneler var) kullanıcıya sundukları bilgi birikimlerine kütüphane diyoruz. Lafı çok uzatmadan aradığınız bilgiye geçelim.

En çok sevilen python kütüphaneleri

Python dilinin birden fazla alanda işlevi olmasından dolayı kütüphane sayısı da fazladır. Bu konu hem web, hem mobil hem de diğer platformdan kütüphaneleri içermektedir. Bu sebeple istediğinize ulaşabilirsiniz.

  • Kivy: Mobil uygulama geliştiricileri için en fazla kullanılan kütüphaneler arasındadır. Biraz değişiklik ile neredeyse tüm platformlara uyarlanabilir olması ve kendi sunduğu özel görünüş dosyaları sayesinde (Ses tuşları, pencereler ve benzeri) oldukça meşhurdur. Bu kütüphaneyi kullanmak tamamen ücretsizdir.
  • Pygame: Mobil oyun yapımı ile devam ediyoruz. Sadece oyun değil neredeyse her multi medya projesinde kullanılabilir (jpg, png, bitmap, mp3, wav, midi). Windows, MacOS ve Linux işletim sistemlerinde sorunsuz çalışmaktadır. Hız konusunda da oldukça başarılıdır. Daha detaylı bilgi için buraya tıklayabilirsiniz.
  • Pyglet: Bu kütüphaneyi diğer oyun kütüphanelerinden ayıran en önemli özelliği 3D oyun geliştirebilme özelliğidir. Ayrıca Minecraft ‘ın geliştirilmesinde rol oynadığı için oldukça ünlüdür.
  • Scrapy: Web için oluşturulmuş, önizleme ve veri çekme işlemlerinde sıklıkla kullanılan kütüphanelerden bir tanesidir. Eğer Python dilini Web için kullanıyorsanız mutlaka işinize yarayacaktır.
  • Django: Bir diğer web için oluşturulmuş kütüphane ise Djangodur. En yaygın kütüphanelerden biridir. MVT (Daha önceden MVC yapısını incelediyseniz küçük farklılıklar dışında aynıdır) yapısını kullanarak kendi projenizi geliştirmenizi sağlar. Güvenlik açığının en azda tutulması, en iyi performansı elde etmeyi sağlaması ve yanında gelen admin paneli sayesinde en çok kütüphaneler arasındadır.

Kütüphane kullanmanın faydaları

Yukarıdaki kütüphanelerin bazıları neredeyse tüm Python kullanıcıları tarafından kullanılmaktadır. Peki bunun sebebi ne?

  • Aynı kodu defalarca yazmanıza gerek kalmadan sadece birkaç kelime ile aynı özelliği kullanabilmenizi sağlar. Bu sayede hem zamandan hem de koddan tasarruf etmiş olacaksınız,
  • Her kütüphane kendi alanında çok güzel özellikler sunar. Örneğin Web alanında MVC, MVT yapılarını sunabilirken; mobil oyun alanında daha farklı olabilir,
  • Sonradan gelişmeye müsaittirler. Sıfırdan yazılan bir yapıyı sizden başka yazılımcının düzenlemesi zor iken, kütüphane kullanıldığında çok daha kolay olur (Tabii ki kullandığınız kütüphanenin dökümantasonu olması şartıyla),
  • Her projenin en büyük derdi olan güvenlik açıklarını en aza indirmek için birebirdir. Kütüphane kullandığınızda sizin hazırlamanız gereken güvenlik önlemlerini daha önceden harika insanlar zaten hazırlamış olacaklar.
Python Library
Python Library

Kütüphane kullanmazsanız ne olur?

Elbette her proje sahibi python kütüphaneleri çok işe yarıyor diye kullanmak zorunda değil. Bunun birçok sebebi olabilir; Projeyle uyumlu olmaması, gereksiz dahil edilen dosyalar yüzünden hızın düşük kalması ve benzeri.

Kısacası kütüphane kullanmadığınızda kaybedeceğiniz hiçbir şey yok. Kütüphaneler tamamen isteğe bağlı olarak kullanılır. Siz yazılımınızı spagetti olarak da kullanabilirsiniz.

Python ile Mobil Uygulama Yapmak

0

Python ile mobil uygulama yapmak istiyorsanız, yüksek ihtimalle mobil uygulama için seçtiğiniz ilk dillerden biri olmuştur. Gerek desteği gerek ise kullanımı ile büyük ilgi çeken, her alanda başarılı olan ve yapay zekanın yapılabildiği bir dil yerine başka ne kullanılabilir ki?

Bu işe başlamak istiyorsanız öncelikle şunu bilmeniz gerekiyor; mobil uygulamalar bir hayli zor olabilir. Python hakkında bilginiz yoksa öncelikle Python sistemini öğrenmeniz gerektiği (başka bir dil biliyorsanız ortak yapıları sayesinde 1-2 haftada çözebilirsiniz) için bu işlem daha fazla uzayacaktır.

Çoğu yazılımcı kendi oyununu veya uygulamasını marketlerde göstermek istediği için aylarca gelişmek için uğraşır. Bu süre içerisinde pes edeceğinizi düşünüyorsanız bu yazıyı buradan itibaren okumayı bırakabilirsiniz. Ama özgüveniniz ve azminiz yerindeyse gelin detaylara geçelim.

Nasıl öğrenirim?

İlk öncelikle burada birkaç seçeneğiniz var;

Yazılı kaynak: Bazı insanlar video ile anlayabilirken, bazı insanlar ise yazılı kaynakları (makale) okuyarak daha iyi öğrenebiliyor. Okumayı seviyorsanız ve İngilizce biliyorsanız internet sitelerinden bir sürü kaynak ile karşılaşarak istediğiniz bilgiyi edinebilirsiniz. Fakat bu durum İngilizce bilmeyenler için biraz zorlu ilerleyecek çünkü Türkçe kaynak oldukça kısıtlı.

Videolu Kaynak: Bu sefer İngilizce ne kadar önemli olsa da kaynak sayınız daha fazla olacaktır. Udemy gibi paralı ders veren kuruluşlardan kurs alabilirsiniz. Böylece daha fazla kaynak bulabileceksiniz.

İngilizce biliyorum: Yazılım dillerinin genelinde ingilizce kaynak çoktur. İngilizce biliyorsanız isterseniz makaleleri okuyarak, isterseniz de video kaynaklarını inceleyerek amacınıza ulaşabilirsiniz.

Python ile mobil uygulama yapmanın faydaları

Bir çok sebebin içerisinde ilk sırada gelen özelliği yardımcı kütüphaneleri (framework olarak da bilinir) olabilir. Aslında Python dilinin genel olarak kullanım sebeplerinden bir tanesi kütüphaneleri.

Bağımsız kullanıcılar tarafından yayınlanan kütüphaneler sayesinde yapacağınız uygulama tüm platformlarda geçerli olabilirken yanında bir sürü avantajı da beraberinde getiriyor. Örneğin Kivy kütüphanesini ele alalım;

  • Yanında gelen özel PNG dosyaları sayesinde daha güzel görünüme sahip butonlar, pencereler ve ses düğmeleri kullanacaksınız,
  • Yaptığınız uygulama ufak değişikler ile tüm platformlara uyumlu hale gelecektir. Android için yaptığınız bir uygulamayı bir kaç saatte Windows için uygun hale getirebilirsiniz (tabii ki bu süre yaptığınız projeye göre değişlik gösterebilir),
  • Python sürümlerinden olan 2.7 ile 3.4 arasındaki tüm projelerde çalışmaktadır.
python mobil uygulama

Python kullanmanın zararları

Aslında tam olarak zarar olmamakla birlikte gelecekte karşılaşabileceğiniz problemler diyebiliriz. Bu problemlerin başında ise daha önceden övdüğümüz kütüphaneler geliyor. Bağımsız oldukları için sonradan piyasadan çekildiklerinde projeniz güncelleme almayacaktır. Bu ilk bir kaç ay için pek problem olmasa da uzun ömürlü projelerde, proje dilini yenilemeye varabilir. Diğer sebepler ise şu şekilde;

  • İngilizceye yeterince hakim değilseniz kaynak bulmakta çok zorluk yaşayabilirsiniz,
  • Alacağınız verim diğer dillere oranla daha düşük olabilir. Eğer hayalinizde iyi bir mobil uygulama var ise başka dil seçebilirsiniz.

Konuyu toplayacak olursak

Python mobil uygulama yazmaya elverişli bir programlama dilidir fakat bu dil yerine başka bir dili kullanarak hem uygulamanızın performansınızı hem de geleceğe yaptığınız yatırımı güçlendirebilirsiniz.

Python Örnekleri

0

Python örnekleri için araştırmaya başladıysanız yüksek ihtimalle bu dili öğrenmeye henüz yeni başlıyorsunuz.

Bu sebeple her şeye temelden başlamak gerekiyor. Bu da demek oluyor ki;

Herşeyin başlangıcı Hello World

print(“Hello World”)

Print komutu verdiğiniz değeri çıktı olarak verecektir. Bu sebeple bu sorgunun çıktısı Hello World olacaktır.

Form ile veri almak

Form ile veri almak ve aldığınız verileri kullanmak istiyorsanız da yapmanız gereken oldukça basit;

isim = input(“Lütfen İsminizi Giriniz: ”)

soy_isim = input(“Lütfen Soy İsminizi Giriniz: ”)

print(“Hoşgeldin ” + isim + “ “ + soy_isim)

Alacağınız verileri bir değişkene atıyarak sonradan kullanmak üzere saklıyoruz. Sonrasında ise birleştirme operatörleri yardımıyla aldığımız verileri bir metine dönüştürüyoruz. Böylece bu sorgunun çıktısı ise girdiğiniz değerlere karşılık olarak gelecektir. İlk inputa Enes, ikinci inputa Aydeniz yazdığınızda “Hoşgeldin Enes Aydeniz” sonucu ile karşılacaksınız.

Not ortalaması hesaplama

Python ile matematik işlemleri de yaptırabilirsiniz. Bu iki sayıyı toplamak için de kullanılabilir, kompleks bir yapıyı parçalayarak ayırma işlemine de. Biz şimdilik basit toplama işlemine bakıyoruz;

not1 = int(input(‘İlk Notunuzu Giriniz: ‘)) // 40

not2 = int(input(‘İkinci Notunuzu Giriniz: ‘)) // 80

not3 = int(input(Üçüncü Notunuzu Giriniz: ‘)) // 60

ortalama = (not1 + not2 + not3) / 3

Print(“Ders Ortalamanız: {}“ .format(ortalama))

Bu sorgunun cevabı ise 60 olacaktır (40 + 80 + 60 / 3 = 60). Böylece kendi programınız ile ders notlarınızı hesaplayabileceksiniz. Örnekte kullanılan int() kısımı aldığınız sonucun integer yani sayı değeri olduğunu belirtir.

Bu sorguyu biraz daha uzatarak dersten geçip geçmediğinizi de sorgulayabilirsiniz. O da şu şekilde yapılıyor;

not1 = int(input(‘İlk Notunuzu Giriniz: ‘)) // 40

not2 = int(input(‘İkinci Notunuzu Giriniz: ‘)) // 80

not3 = int(input(Üçüncü Notunuzu Giriniz: ‘)) // 60

ortalama = (not1 + not2 + not3) / 3

Print(“Ders Ortalamanız: {}“ .format(ortalama))

If(ortalama) >= 50 ): // Eğer ortalama 50 ‘ye eşit veya büyükse

Print(“Tebrikler! Dersi geçtin”)

else:

Print(“Üzgünüm. Bu dersten kaldın”)

Python örnekleri için beklediğiniz örnekler daha zor olabilir. Kendinizi zorlamak için ödev istiyorsanız bu örneklerden yola çıkarak ortalama ders notunu hesaplayın, notunun 50 ‘den yüksek mi yoksa düşük mü olduğuna bakın, eğer yüksek ise kaç puan fazla alarak geçtiğini, eğer düşükse kaç puan ile kaldığını hesaplayın. Bu işlemi mümkün olduğunda bu ekrana bakmadan gerçekleştirin.

Sıradaki işlemimiz rand fonksiyonu ile yapılıyor. Rand fonksiyonu belirlediğiniz 2 sayı arasında rastgele bir sayıyı tutuyor. Bu işlem projelerde pek bir işe yaramasa da tahmin oyunları, şans oyunları gibi eğlenceli küçük yazılımlarda oldukça yararlı (Benim ilk projem sayısal loto ile ilgiliydi. Yapması başlarda zor gelse de çok eğlencelidir).

Öncelikle bir deneme yapalım;

Rand fonksiyonunun kullanımı

rastgele_sayi = randint(1, 10) // En düşük 1 ile en yüksek 10 arasında rastgele bir sayı tut diyoruz.

Print(“Tutulan Sayı: “ rastgele_sayi)

Her çalışmada farklı sonucu verdiğini gördüğünüze göre sıradaki işlemimize geçebiliriz. Yapacağımız işlemin adı “Tahmin Oyunu”.

Tahmin oyunu

gelen_sayi = int(input(Lütfen tahmininizi yazın: ‘)) // Kullanıcıdan bir sayı alıyoruz. Örneğin 7.

rastgele_sayi = randint(1, 10)

If(gelen_sayi == rastgele_sayi): // Gelen sayı rastgele sayıya eşitse

Print(“Harika. Doğru tahmin”)

break // Uygulamayı sonlandır

else(gelen_sayi != rastgele_sayi):

Print(“Maalesef doğru tahmin değil.”)

Print(“Sistemin tuttuğu sayı: “ + rastgele_sayi)

Kısaca nasıl işlediğinden bahsedelim; sistem bir sayı tutuyor ve sizden bir sayı istiyor. Eğer tuttuğu sayı ile verdiğiniz sayı eşleşirse başarılı sonucuna yönlendiriyor (==). Eğer sayılar eşleşmezse ise (!=) tahmin yanlışa yönlendirerek aslında tutulan sayıyı söylüyor.

Bu sistemi de kendinize göre geliştirebilirsiniz. Kullanıcıdan aldığınız verinin 1 ‘den küçük ya da 10 ‘dan büyük olup olmadığını kontrol edebilirsiniz. Hatta bunu yapın ve gelin. Bekliyorum.

Hesap Makinesi

Her dilin başlangıcı için kullanılan en iyi uygulamalarından biridir. Haydi Python ile kendi hesap makinemizi yapalım;

ilk_sayi = int(input(Lütfen bir sayı yazın: ‘))

ikinci_sayi = int(input(Lütfen bir sayı yazın: ‘))

islem = int(input(Lütfen yapmak istediğiniz işlemi yazın “Topla = 1, Çarpma = 2, Çıkarma = 3, Bölme = 4”: ‘))

If(islem == 1):

print(“Toplamanın Sonucu: ” ilk_sayi + ikinci_sayi)

elif(islem == 2):

print(“Çarpmanın Sonucu: “ ilk_sayi * ikinci_sayi)

elif(islem == 3):

print(“Çıkarmanın Sonucu: “ ilk_sayi – ikinci_sayi)

elif(islem == 4):

print(“Bölmenin Sonucu: “ ilk_sayi / ikinci_sayi)

else:

print(“Bu sayının bir karşılığı yok”)

Bu örnek sayesinde basit bir hesap makinesi yaptık. Verdiğimiz sayıya göre kontrol ederek işlemi buluyor ve sonucu döndürüyor. Eğer verdiğimiz sayılar ile kontrol edilen sayılar eşleşmezse “bu sayının bir karşılığı yok” sonucunu döndürüyor.

Python örnekleri nasıl çoğalır?

Python örnekleri sizin için az geldiyse işe birde şöyle bakalım. İnputlardan veri almayı, sayıları ve yazıları birleştirmeyi, kontrol ifadelerini ve hatta hesap makinesi yapmayı bile öğrendiniz. Hayal gücünüzü kullanarak öğrendikleriniz ile yapmak istediklerinizi seçebilirsiniz.

Ödev: Benim yaptığım sayısal loto oyununu yapın. Kullanıcıdan 6 adet sayı alın ve rand fonksiyonu ile 6 adet rastgele sayı üretin. Hangi sayıların eşleştiğini kullanıcıya gösterin.

Blockchain Kullanım Alanları

0

Blockchain Kullanım Alanları döneminin gelişmesiyle birlikte e-devlet gibi uygulamalarda dahi kullanılmaya başlamıştır. Fakat daha önce blok zincirinin herkese açık, herkes tarafından okunabildiğini söylemiştik. Blok zinciri teknolojisinin gelişmesiyle birlikte üç farklı blok zinciri türünden bahsedilmeye başlanmıştır.

Bunlar ise ;

Kamusal Blok zinciri:            Erişimin herkese açık olduğu blok zinciri türüdür. 

Özel Blok Zinciri:                   Erişimin Kısıtlanabileceği blok zinciri türüdür. 

Konsorsiyum Blok zinciri:    Yetki verilen düğümlerin erişim sahibi olduğu Blok zinciri türüdür.

Bu türlere bakıldığında herkesi erişimine kapalı blok zincir türleri ve sadece yetki verilen kişilerin görebileceği Blockchain türleri karşımıza çıkmaktadır. Bu da e-devlet gibi uygulamalarda herkesin erişimine kapalı olan ama her türlü kaydın tutulabileceği veri tabanlarını kullanabilmenin mümkün olduğunu göstermektedir. 

Özellikle denetim ve güvenliğin tek elden sağlanmasının zor olduğu uygulama alanlarında dağıtık yapıda güvenli bir merkez kurmanın maliyeti yüksek olacağından bu tür alanlarda blok zincirini kullanmak oldukça avantajlı ve güvenli olacaktır. 

Blockchain kullanım alanları bakımından her alanda kullanılması doğru değildir. Kullanılması düşünülen sistemin belli karakteristik özelliklerinin olması beklenmektedir. Başlıca özelliklerine bakacak olursak; verilerin tek bir kişinin elinde olduğu sistemlerden ziyade veriyi okuyup yazacak birden fazla tarafın olması, bu paylaşılan bilgilerin ortak kullanıldığı yapısal bilgiler olması, sistemin kullanıcılarının birbirine tam güvenmediği durumlar, sistemde denetleme ihtiyacının olması, işlemin nerede kim tarafından gerçekleştirildiğinin kaydı olması, kayıtların her zaman ulaşılabilir ve silinmez olması Blockchain kullanılabilir hale getirir .

Blockchain Kullanım Alanları

Devlet Alanında

Verilere erişimi herkese açmak için, yolsuzluğu azaltmak için, (örneğin sistemde saklanan bir mülkün sahibi Blockchain insan faktörüyle değiştirilmesi çok zordur.)

Kayıtların değiştirilememesinden dolayı güveni arttırmak için, sistemin tüm verileri ulaşılabilir olduğundan ve birçok yerde tutulduğundan arşivlere kolay ulaşılabilir olduğu için, Saldırılara karşı güvenli bir sistem olduğu için Kullanılabilir.

Blockchain başlıca vaatleri; esneklik, güvenlik, değişmezlik, Azalan enerji tüketimi olmasıdır.

Devlet alanında birçok artısı olduğundan birçok ülke Blockchain devlet sisteminde kullanma çalışmalarına başlamıştır. Örneğin Dubai, 2020 yılına kadar tüm devlet sistemlerini bu teknolojiye geçireceğini açıklamıştır.

Aslında Blockchain birçok sistemde kullanılmasının başlıca sebepleri bu saydığımız özelliklerdir. Devlet alanı dışında başlıca kullanıldığı diğer alanlara baktığımızda;

Eğitim Alanında

Blockchain kullanım alanları olarak eğitim başta gelmektedir. Öğrencilerin kayıtlarını tutmak ve yönetmek için, öğrencinin öğrenme başarısını ve yönelimlerini anlamak, kişiye özel ders planı oluşturmak veya yeni öğrenme modelleri oluşturabilmek için, Öğrencileri başarılarından dolayı ödüllendirebilmek için kullanılabilir.

 Birçok farklı okulda okuyan öğrencinin tüm bilgilerine, başarılarına, sertifikalarına vs. kolayca ulaşılabilmek için kullanılabilecek bir sistemdir. 

Arşivleme Alanında

 Her türlü kamu alanında veya özel sektörde çalışanların kayıtları, gelir gider kayıtları, mali kayıtlar gibi sektörle alakalı her türlü bilgi daha sonra kullanmak ve raporlamak amacıyla saklanabilir.

Sağlık Alanında

Hastaların kayıtlarının tutulması farklı sağlık kuruluşlarının birbiriyle iletişimi açısından etkili olacaktır.

Kayıtların bütün hastanelerde ulaşılabilir olması hastanın durumu ve gördüğü tedaviler tüm sağlık kuruluşlarında ulaşılabilir olduğunda hasta daha önceki evraklarını taşımak zorunda kalmaz, acil bir durumda nereye giderse gitsin daha önceki kayıtlara bakılarak hızlı bir teşhis koyulabilir.

İçerik Sağlayıcılar Alanında

 Bu acıdan bakıldığında üretilen içeriğe ait kullanım ve tekrar üretim hakları konusunda blok zinciri teknolojisinden faydalanarak kolayca takibi sağlanabilir.

Kullanım kısıtlamaları telif hakları akıllı sözleşmeler ile teminat altına alınarak taraflar arasında içerik paylaşımı sağlanabilir.

Müzik Alanında

Kilit noktalardan biri telif hakları, sahiplik hakları, dağıtım ve şeffaflıktır.

Müzik endüstrisi için merkezi bir blok zinciri veri tabanına bağlanarak bu sorunun üstesinden gelinebilir.

Aynı zamanda sanatçıların şahsına ait hakları ve gerçek zamanlı dağıtımları tüm kişilere blok zinciri üzerinden şeffaf bir şekilde aktarılabilir.

Sanatçılara, sözleşmelerine göre dijital para birimleriyle ödeme yapılabilir. 

Blockchain kullanım alanları çok geniş bir yelpazeye sahiptir. Gün geçtikçe de Blockchain teknolojisi ilerlemeyi sürdürüyor, Blockchain 1.0 Blockchain 2.0 ve Blockchain 3.0  gelişim evreleri takip edebiliriz. Bu teknolojiyi günümüzde, çoğunlukla, Bitcoin gibi kripto para birimini ilgilendiren herhangi bir durumla başa çıkmak için kullanılmaktadır. Aynı zamanda ise uygulanmakta olan önemli Blockchain kullanım alanları da mevcuttur. Telif hakları ödemesinde, yatırım hesaplarında, finans alanında, kayıt tutma alanlarında kullanabiliriz.

Python Online

0
python online
python online

Python Online ile birlikte kodlarınızı kolayca düzenleyebilir ve yükleme işlemini gerçekleştirebilirsiniz. Kod düzenleyicileri yalnızca Python 3 sürümü ile birlikte çalışmaktadır. Kodu düzenlemek için kalem simgesine tıklamanız ve ardından çalıştır düğmesine tıklayacak etkileşimli moda geçebilirsiniz. Buradan bir konsol seçeneğini belirlemenizden sonra Python kodunuzu etkileşimli bir şekilde yürütmeye ve çıktı almaya başlayabilirsiniz. Bu kod düzenleyicileri, menü düğmesi üzerinden tam ekran olarak da kullanılabilmektedir. Kod yazı tipleri için de yine bu menü seçenekleri üzerinden ihtiyacınıza uygun olarak yazı tipi boyutu bulabilirsiniz. Python kodlarını online olarak farklı bir kod düzenleyici üzerinden yapabilmek için bu düzenleyiciler üzerindeki paylaş düğmesine tıklayarak indirebilirsiniz. Dosyalarınız .py şekilde karşınıza gelecektir. Posta düğmesi üzerinden kendinize e-mail atabilir ve indirmenize gerek kalmadan farklı bir bilgisayarda da aktarım gerçekleştirebilirsiniz. 

Python’un Önemli Avantajları

Son birkaç yılın modern yazılım devlerinden biri haline gelen Python ile alt yapı yönetimi ve veri birimi analizi gibi farklı sınıflarda programlamalar yapılabilmektedir. Sistem yönetiminde önemli bir yer edinen Python Online, programlama dili sayesinde, yeni başlayanlar ve bu alanda uzmanlaşanlar için çeşitli avantajlar sunmaktadır. Python programlama dili oldukça kolay ve öğrenilebilir bir dildir. Bilindiği gibi programlama dillerini öğrenmek ve kullanabilmek zaman alan, zorlayıcı bir süreçtir. Ancak, Python programlama dilinin söz dizimi daha okunabilir ve ileriye dönük haldedir. Uygulanabilirliği ve kullanım alanları diğer seçeneklere çok geniştir. Örneğin, Github gibi birçok projenin alt yapısı Python’dan oluşmaktadır. Alt yapı olarak basit bir dilden öte, bağımsız uygulamalara ve web hizmetlerine profesyonel yazılımlar oluşturmada kullanılan uzman bir kod şemasına sahiptir. Python Online, veri analizlerinin günümüzde önemli bir hale gelmesi ile en elverişli programlardan biri olmuştur. Arayüzü sayesinde çeşitli makine öğrenimleri ve veri bilimleri için ideal kullanımdır. Yüksek kalitedeki komutaları ve makine öğrenim kütüphaneleri ile nümerik algoritma kütüphanesinin sürekli olarak gelişebilmesine yardımcı olmaktadır. 

Her ne kadar kaliteli uygulamalar hazırlamak için uygun bir program dili olsa da bazı eksiklikleri de bulunmaktadır. Örneğin, yüksek düzeydeki bir programla adili olması nedeniyle sistem düzeyinde bir çalışma için uygun değildir. Platformlar arasındaki bağımsız dosya çağrıları için ideal özelliklere sahip değildir. Genel olarak hızı ön planda olduğundan, ağır programlarda işlevselliği düşecektir. Böyle bir durumda da eski programla dillerinden sayılan C/C++ gibi diller kullanılabilir.

python online
Python Online

Python Online Kullanım Alanları

Python Online kullanımına yeni başlayanlar ya da başlamak isteyenler için çeşitli kullanım alanları bulunmaktadır. Python’u diğer programlama dillerinden ayıran, daha rahat ve daha kolay okunabilme, çalışma sürecindeki araçların kolayca incelenebilmesi, ifadeler için güçlü bir yetenek, modüler yapı, hata yönetim tabanı, yüksek seviyedeki veri yapıları, geniş kütüphane algoritmaları, C ya da C++ gibi ek modüllerde yazma kolaylığı ve son olarak da diğer programlar için kodlama arayüzü sunuyor olması gibi özellikleri vardır. 

PyQt Nedir

0
pyqt5
pyqt5

Kullanıcılarına grafiksel arayüz (GUI) deneyimi sunmak için geliştirilmiş Python kütüphanesidir. Python kullanarak sadece komut satırları hazırlayarak programlar yazmamız mümkündür. Kullanıcıya arayüz sunmak için bunu tasarlamamızı gerçekleştirecek ek bir kütüphaneye ihtiyaç vardır. PyQt bu ihtiyaca cevap vermek için oluşturulmuş bir kütüphane olarak karşımıza çıkmaktadır. 

Qt şirketinin, Qt uygulama çevresinde Python 2 ve 3 versiyonlarında kullanılması için kullanıcılara bir arayüz sunmaktadır. Tüm işletim sistemlerinde hatta Android de dahil olmak üzere Qt firmasının desteklediği tüm işletim sistemlerinde çalışır. 

Ürettiğiniz uygulamalarınız grafik kullanmak için PyQt5 tercih etmeniz durumunda 2D / 3D seçeneklerinden model mimarisine kadar birçok yapıyla çalışma imkanı sunar. Önemli olan Python 2 ya da Python 3 üzerinden gerçekleştirilmesi gerektiğidir. 

PyQt Kullanımı Ücretli Midir?

PyQt’in ticari ve açık kaynaklı olmak üzere iki çeşit lisansı mevcuttur. PyQt, GNU GPL V3 ve Riverbank Ticari Lisans kapsamında, desteklenen tüm platformlarda çift lisanslıdır. GPU çerçevesinde ücretsiz bir program yazıyor ve kar amacı olmayan işlerde PyQt programını tamamen ücretsiz kullanabilirsiniz. Ancak kar amacı güden bir yazılım gerçekleştiriyorsanız uygulamayı ücretli kullanmak zorundasınız. Hobi olarak ya da öğrenmek için kullanacaksanız uygun imkanları sunmaktadır. Ücretli ya da ücretsiz olan sürümler arasında fonksiyonel bir fark bulunmamaktadır. 

Neden PyQt 

PyQt, Python ve C++ çapraz platform uygulama çerçevesinde ve çapraz platform tarafından uygulanan Python dilini bir araya getiren bir köprü görevi görmektedir. PyQt5 beraberinde grafik kullanıcıları için ara birimi tasarımcısı olan Qt Designer ‘i içerisin de bulundurmaktadır. PyQt, Qt Designer ile yeni Qt kodları oluşturabilir ve Qt Designer aracılığıyla yazılmış yeni arayüz kodları ekleyebilirsiniz. 

Python, basit ama güçlü bir dil yapısına sahiptir. Basitliği kolay öğrenebilmesine imkan tanırken güçlü yapısıyla büyük ve karmaşık uygulamaları oluşturmaya uygun bir platform sunar. Oluşturan kodları grafik arayüzü ile birleştirme imkanı sağlayan PyQt ile geliştiricilere hazırladıkları içeriklerde yardımcı olmak amaçlanır. 

GUI widget aracıdır. En güçlü ve tercih edilen platformlar arasında yer alan GUI kütüphanesinden biri olarak Qt için oluşturulan bir Python arayüzüdür. PyQt, Python kodlama dili ile Qt kütüphanesinin birleştirilmesi sonucu oluşturulmuştur. Bu karışımdan doğan PyQt5 ile grafiksel uygulamalar oluşturmanıza yardımcı olmaktadır. 

pyqt kurulumu
Pyqt5 kurulumu

PyQt Nasıl Kurulur

Riverbank tarafından gerçekleştirilen PyQt kurulumu merak edilen konular arasındadır. Her işletim sistemine uygun olmasıyla kurulumu içinde izlenmesi gereken adımlar bulunmaktadır. Öncelikle Python bilgisayarınızda yüklü olmalıdır. Yüklü değilse öncelik en son Python versiyonunu yükleyerek başlamalısınız. Ardından Riverbank web sitesini ziyaret ederek, Python versiyonu için uygun olana PyQt paketini indirmelisiniz. Paket türünde Python sürümleri, lisans türü ve Qt sürümü yazmaktadır. Paketi işletim sisteminize uygun olanını da belirleyerek indirme işlemini gerçekleştirebilirsiniz. Kurulumu gerçekleştirirken karşınıza çıkan penceredeki adımları onaylayarak işlemi tamamlayabilirsiniz. Kontrol etmek için Pythonun etkileşim kısmına ‘import, pyqt4’ yazmanız yeterlidir. Hata almadığınız durumda kurulumu başarıyla gerçekleştirmiş olacaksınız. 

Derin Öğrenmenin Katmanları

0

Makine öğreniminin bir kolu olan derin öğrenme; yapay zekaya ilginin çoğalmasıyla birlikte adeta patlama yaşamıştır.

Derin öğrenme nedir?

Derin öğrenme katmanları normal bir durumda makineye bir bilginin öğretilmesini insanlar sağlıyor. Bu sayede cihazlar çalışabiliyor. Derin öğrenmede ise durum çok farklı. Makineler öğrendikleriyle verileri analiz ediyor, yeni veriler çıkarıyor.

Şuan için bu yapılan araştırmalar pek fazla dikkat çekmiyor olabilir. Henüz yeni yeni oturan sistemleri keşfettiğimiz için yetersiz kalıyor, verim alamıyoruz. Fakat bu halde bile gelecek tahmini, finans, görüntü işleme, ses işleme ve tanıma gibi alanlarda faaliyet gösteren akıllı yazılımlar geçmişin verilerini analiz ederek geleceğin verilerini oluşturabiliyor.

Derin öğrenme katmanları
Derin öğrenme katmanları

Bu işlemlerin her biri ise katmanlar sayesinde oluyor. Bir beyin gibi işleyen sistem milyarlarca yöntemi karşılaştırıyor, sınıflandırıyor, olasılığını hesaplıyor ve bir sonuç çıkarıyor. Derin öğrenme katmanları ise 9 gruba ayrılıyor;

  • Giriş Katmanı,
  • Konvolüsyon Katmanı,
  • Aktivasyon Katmanı,
  • Havuzlama Katmanı,
  • Tam Bağlı Katman,
  • Dropout Katmanı,
  • Sınıflandırma Katmanı,
  • Yumuşatma Katmanı;
  • Normalizasyon Katmanı.

Bu katmanlar kendi içerisinde aldığı veriyi işleyerek diğerine gönderiyor ve net bir sonuç çıkarabiliyor. Daha yakından inceleyecek olursak;

Derin Öğrenme Katmanları

Giriş Katmanı: Bu kısıma hazırlama alanı diyebiliriz. Veri seti ağının mimarisine göre girdisi yapılan veriyi hazırlar ve gönderir. Giriş katmanına girilen verinin boyutuna göre işlem için gerekli olan ağ hızı ve bellek ihtiyacı gibi temel bileşen ihtiyacını arttırabilmektedir.

Konvolüsyon Katmanı: Girilen verinin belirgin özelliklerini ön plana almaya yarayan katmandır. Bu özellikler belirlenen filtrelerden geçer. Burada kullanılan filtre projenin başarı oranında direkt etki etmektedir.

Aktivasyon Katmanı: Matematik işlemlerinin gerçekleştiği alanda denilebilir. Veri gerekli fonksiyonlardan (tanjant, sinüs, step ve benzeri) geçerek bir değer alır. Elde edilen değer negatif ise 0, pozitif ise 1 değerini alır.

Havuzlama Katmanı: Verilerin belli kısımları çıkarılarak kullanılacak bellek ve ağ miktarını azaltmayı hedefler. Bu işlem veri üzerinde kayıplar oluşturabilmektedir.

Tam Bağlı Katman: Nesneyi belirleyemek için kullanılan özelliklerin hangi sınıf(lar)a ait olduğunu anlamak için kullanılır.

Dropout Katmanı: Çok katlı yapay sinir ağları aşırı öğrenme adı verilen bir durumla karşılaşmaktadır. Bu istenmediği için dropout katmanında ağda ezber yapan özelliklerin kaldırılması gerçekleşir.

Sınıflandırma Katmanı: Sınıflandırılması yapılacak öğe kadar sonuç üretir. Her biri bir sınıfı temsil eden bu öğeleri genelde softmax sınıflandırıcısı ile sınıflandırır.

Yumuşatma Katmanı: Gelen verileri olasılık hesaplaması yaparak hangi sınıfa ait olup olmadığını belirler.

Normalizasyon Katmanı: Eğitim süresinin azalması için büyük ya da küçük olan girdileri düzenler.

Derin Öğrenme katmanları tam olarak mantığı açıklamaya çalışırsak işlem şu şekilde yürüyor: Veri alınır, ayrılır ve küçültülür. Sonrasında her biri birbirinden farklı fonksiyonlarda sınıflandırılarak net bir çıktı alınır. Bu çıktının alınması için oldukça güçlü bir bilgisayar gereklidir.

Python 3 Nedir

0

Python 90’lı yılların başında Amsterdam’da Guido Van Rossum tarafından geliştirilen bir programlama dilidir. Çıktığı yıldan bu yana devamlı kendini geliştirerek yardımcı programlarında eklenmesiyle en çok tercih edilen programlama araçları arasındadır. Python 3, nesne yönelimli, yorumsal, modüler ve etkileşimli çok fonksiyonlu bir yazılım dilidir. 

Son zamanlarda popülerleşen bir yazılım dili olan Python 3 hızlı öğrenilebiliyor olmasıyla beraber büyük kodlama işlemlerinde de oldukça başarılıdır. Az kodla çok iş yapma imkanı sunması ve kolay etkileşim sağlamasıyla profesyonellerin ve yeni başlayanların tercihi haline gelmiştir. Her işletim sisteminde kullanabiliyor olması da Python 3 tercih edilmesini sağlayan önemli nedenleri arasında yer almaktadır. 

Kolay Kullanılabilen Programlama Dili Python 

Python yapısal olarak JavaScript programlama dilinin uygulanmaya kolaylığını sunduğu ve beraberinde Java programlama dilinin temel sağlamlığıyla birleştiren yeni, modern ve kullanışlı bir programlama dili olarak karşımıza çıkmaktadır. Kodlayıcılara kolaylık sağlamasıyla ön plana çıkan Python 3 sayesinde veri tiplerini kodlamak zorunda kalmaz. Özellikle Java kodlama dilinde sıklıkla karşılaşılan veri tipi sakını Python dilinde görülmez. Bu durum bazen değerlerin izlenmesini zorlaştırsa da programcı diğer dillerin kullanımına göre daha rahat çalışma fırsatı bulabileceği için tercih edilmektedir. Daha rahat çalışma imkanı sunması ve kolay öğrenilebilir olması tercih edilebilirliğini arttırmaktadır. 

Python 3 programlama dilinin söz dilimi daha kompakt ve semantik kuralları belirli olmasıyla daha açık olduğundan dolayı yapılan işlerin diğer kodlama dillerine göre daha hızlı tamamlanmasını sağlar. Bununla beraber Python kodlama dili açık kaynaklı ve ücretsiz bir platform olmasıyla da birçok kullanıcı tarafından sıklıkla tercih edilmektedir.

python 3.8
python 3.8

Python 3 Programlama Dili

Python’un eski sürümü olan 2.7 güncellenerek Python 3x programlama dili geliştirilmiştir. Eski sürümüyle yeni sürümü arasında ufak farklılıklar göze çarpmaktadır. Bu farklardan dolayı Python 2x ile yazılan kodlar, Python 3x derleyicinde hata vermesine yol açmaktadır. Bakıldığında ufak görülen farklılıklar her geçen gün kendini yenileyerek devam edecektir. Kodlayıcılar tarafından en çok tercih edilen programla dili olmasından dolayı kendini devamlı geliştirmeye devam eden Python 3 güncellemelerle beraber her gecen gün kendini yenileyerek mevcut kütüphanesini geliştirmeye devam edecektir. 

Özellikle son zamanlarda Python destekli köprü görevi gören yeni platformların oluşması kullanım alanını geliştirmektedir. Yeni sürümle daha kullanışlı bir hal alarak profesyonellerin ve toplulukların kullanımına sunulan Python 3 farklı birlikteliklerle kendini göstermektedir. Pygame, PyQt birleşimleri gibi daha fazla kullanıcının erişebileceği ve kodlama da farklılık yaratacak alanlarla kendini göstermeye devam etmektedir. 

Python kolay kullanımı, basit kodlama anlayışıyla büyük işlerin gerçekleştirilmesine olanak sağlar. Kodlama diline hakim olan herkesin ya da kodlama öğrenmek isteyenlerin diğer kodlama dili programlayıcılarına göre rahatlıkla kullanabilecekleri bir platform olarak kendini göstermektedir. Kütüphanesi genişleterek, yeni gelişmeler ile kodlayıcılara daha kullanışlı bir alan sunmayı amaçlamasıyla diğer kodlama dillerinin önüne geçmektedir.

Yapay Zeka Nedir?

0

En kısa şekilde açıklamak gerekirse yapay zeka nedir, görevlerini yerine getirmesi istenen ve insan zekasını taklit ederek bilgi toplayamaya çalışan, bu bilgileri yineleyerek de kendisini iyileştirmeyi başaran sistem ya da makinelere verilen addır. Yapay zekalar birçok farklı şekilde ortaya çıkarılabilmektedir. Sohbet robotları, akıllı asistanlar ve öneri motorları gibi çeşitli yapay zeka örnekleri bulunmaktadır. Müşteri sorunlarını daha kolay ve hızlı biçimde çözüme ulaştırabilmek ve bu sorunları cevaplamak için sohbet robotları kullanılırken, zamanlamayı daha iyi hale getirmek ve veri kümelerindeki kritik bilgilerde yardımcı olabilmesi için de akıllı asistanlar kullanılmaktadır. Öneri motorları ise bunlara göre biraz daha farklıdır. Kullanıcı izleme alışkanlıkları ve alanlarına göre TV programları ya da arama motorlarında düzenlemeler yapabilmektedir. 

Herhangi bir işlevde ya da özel biçimde, süper olarak güçlendirilmiş düşünce, veri analizi gibi süreçlerde yardımcı olan yapay zeka, zihindeki dünyanın ele geçirilerek farklı fonksiyonlarda insana benzeyen robotlarda insan işlemlerinin gerçekleştirilebilmesi için özel olarak tasarlanmıştır. İnsanların yeteneklerini büyük bir ölçüde geliştirerek önemli katkılarda bulunmayı hedefleyen yapay zekalar, oldukça değerlidir. 

Yapay Zekalar Neden Ortaya Çıkmıştır?

Sektörler tarafından yapay zekanın kullanımı ve geliştirilmesi gibi sebeplerin arkasında üç farklı faktör bulunmaktadır. Birincisi, uygun fiyatlı ve yüksek performans imkanı ile bilgi işlem seçeneklerinde firmalara kolay kullanım sağlamasıdır. Bulut ortamındaki bu bilgi işlem gücü ile uygun fiyatla bilgilere erişmek mümkündür. İkincisi, eğitim açısındaki yüksek verimliliği sağlamasıdır. Doğru tahminlerde bulunan yapay zeka, bu veriler için eğitilmektedir. Verilerin etiketlenerek farklı araçlar ile uygun fiyatlı olarak depolanabilmesi ve işlenebilmesi için çalışmaktadır. Üçüncüsü ise rekabet avantajı sağlamasıdır. Her geçen gün ticari ve turistik birçok alanda kuruluş sayısı artmaktadır. İş hedeflerinin değişmesi ya da işlere olan bakış açısının değişebilmesi, bu yapay zekalar tarafından öngörülerek uygulama rekabet avantajlarını göstermektedir. Bunun ile birlikte hedeflenen önerilerin işletmelerin tercih etmesi halinde, daha kısa sürede daha iyi kararların alınması mutlaktır. Sunulan pek çok hizmet, riskleri azalttığı gibi maliyetleri de düşürmektedir. 

Yapay Zeka Nedir
Yapay Zeka Nedir

Python ve Yapay Zeka

Yapay zeka için önemli programlama dillerinden biri olan Python, kolayca öğrenilen ve hızlı çalışma kapasitesine sahip bir dildir. Sade ve kolayca açıklanabilir olması nedeniyle yapay zekalar hazırlamak için kullanılan JavaScript, C/C++ gibi dillere göre daha kullanışlıdır. Devamlı olarak gelişme gösteren kütüphaneleri, yapay zekadaki sorun çözme, öğrenme gibi insanlara özgün olan kavramların özelliklerini akıllı makinelere taşıyabilmektedir. Yıllar içerisinde hem Python hem de yapay zekanın kullanımı çok fazla ilgi konusu haline gelmiştir. Ancak, zamanla maddi eksikliklerin yaşanması ile gösterilen ilgi azalmaya başlamıştır. Çoğu bilim adamının düşüncesine göre, dinozorlardan sonra insanların dünyaya hükmetmesi gibi insanlardan sonra da dünyaya yapay zekaların hükmedeceği yönündedir. Hatta bu film göz önünde bulundurularak, geçmişten günümüze birçok filmin ve dizinin konusu haline gelmiştir.

https://pythondunyasi.com/python-yapay-zeka/

Django nedir?

0

Python için geliştirilen, oldukça kolaylık sağlayan ve büyük şirketlerin kullandığı Web framework yapılarından bir tanesidir. Peki ya tam anlamıyla django nedir? Ve ne için kullanılır?

Asıl amacı Python programlama dilinin Web arayüzünü oluşturarak kullanıcıya kolaylık sağlamak. Bununla beraber yanında tamamen değiştirilebilir bir panel ile birlikte geliyor. Her framework gibi yazılımcının daha rahat kod yazmasını, okumasını ve hatalarını bulmasını sağlamak üzerine kurulan bir yapısı var. Djangonun kullanılmasının temel sebepleri;

  • Kolay kurulum (özellikle yeni yazılıma merak sarmış kişiler için idealdir),
  • Güvenlik açığını olabildiğince düşürür (Her sistemde mutlaka açık kalmaktadır fakat rakiplerinin yanında oldukça iyi bir güvenliğe sahiptir),
  •  Trafiği yönetmede çok iyidir. Yüksek trafiği olan sitelerin çoğu kullanmaktadır,
  • SQL bilgisine ihtiyaç duymadan birkaç kod ile veritabanı oluşturulabilir,
  • Hata bulma modu oldukça gelişmiştir (Proje yapılan bir hatayı saniyeler içinde yakalar ve detaylı raporunu sunar),
  • MVT (Model View Template) yapısını kullandığı için kodlar olabildiğince okunabilir durmaktadır,
  • Kendinden gelen yönetim paneli ile yazılımcıları büyük bir uğraştan kurtarır,
  • Ücretsiz ve açık kaynak kodludur,
  • En çok kullanılan framework çeşidi olduğu için kaynakça bulmak daha basit olacaktır.

Django nasıl çalışır?

Temel olarak MVT yapısını kullanır. MVC yapısı ile aralarında çok az bir fark vardır.

M -> Model: Ekleme, çıkarma, silme ve güncelleme gibi veritabanı işlemlerinin yapıldığı kısımdır.

V -> View: Şablon ve modeli birbirine bağlayan köprü görevi görür.

T -> Template: View katmanından aldığı bilgilere göre şekillenerek sayfanın çıktısının gösterildiği bölümdür.

MVC yapısını daha önce kullandıysanız; sadece isimlerin değiştiğini, genel olarak yapının aynı kaldığını göreceksiniz.

Neden framework kullanmalıyım?

Sadece Python değil her dilin bir framework yapısı vardır. Bu yapılar kullanıcılar tarafından yapılarak diğer kullanıcılara sunulmaktadır.

İçerisinde bulunan yüzlerce fonksiyon sayesinde yapılan projein süresini önemli ölçüde kısaltmaktadır. Bu sayede güvenlik önemlerini de tek tek almanızı gerektirecek kodlardan kurtarır.

Framework kullamının en önemli sebebi ise projenin devamlılığıdır. Yazılımcılar yaptıkları projeye o an için hakim olabilirler fakat, üzerinden bir süre geçtiğinde kodlarını hatırlamakta güçlük çekebilirler. Ya da bir şirket için yapılan yazılımı kendinden başkasının düzenlemesini zorlaştırabilirler.

Framework projeyi birkaç farklı alana ayırdığı için 1 yıl sonra bile kolaylıkla düzenlebilir olacaktır.

Django yerine kullanılabilecek alternatif framework yapıları

Django kullanmak için harika bir framework fakat bazen karmaşık veya kullanıcının projesine göre yetersiz gelebiliyor. Django yerine kullanılabilecek framework listesi;

  1. Flask (İkinci en çok kullanılan framework. Küçük çaplı projeler için en iyi yapıdır.),
  2. Tornado,
  3. Web2py,
  4. Bootle,
  5. Cherrypy,
  6. Falcon.
Django ile Web Sitesi Kodlama

Django kullanan büyük şirketler

Özellikle trafik yönetiminde olan başarısı sayesinde hemen hemen her gün kullanılan çoğu web sitesi Django kullanıyor. Hatta bunların en başında en çok kullanılan arama motoru Google yer alıyor. Listenin geri kalanı ise şu şekilde;

  • Youtube,
  • Facebook,
  • Netflix,
  • Dropbox,
  • Instagram,
  • Spotify,
  • Pinterest,
  • Nasa,
  • Bitbucket,
  • Mozilla,
  • National Geographic.

Bu dev şirketlerin yanında milyonlarca web sitesi Phthon kütüphanesi olarak djangoyu seçiyor.

Tensorflow

0

Tensorflow nedir?

Tensorflow açık kaynak kodlu, Google tarafından uzun bir süredir geliştirilen derin öğrenme kütüphanesidir.

2015 yılının kasım ayında duyurulan bu kütüphane çıktığında her programlama diline uyarlanamıyordu. Şimdi ise Python, C++, C#, Java, JS ve GO gibi birçok dile uyumlu halde.

Tensorflow aynı beyin gibi işlenecek şekilde tasarlanmıştır. Anlama, algılama, yaratma ve keşfetme için yaygın olarak kullanılan en iyi kütüphanelerden bir tanesidir. Ayrıca artık her telefonda olan sanal asistanların (Google, Siri, Ceyd-a ve benzeri) içerisinde de kullanılabilir.

Tensorflow Nerelerde kullanılır?

Hayatın her yerinde denilse yanlış bir düşünce olmaz. Yapabildikleri sayesinde artık telefonlarda, kameralarda, web sitelerinde, uygulamalarda ve daha nice programda yer alıyor. Tam özellikleri ise şu şekilde;

  • Ses uygulamaları,
    •  Ses tanıma: Telefon uygulamaları, otomobiller, akıllı sistemler. Kısaca sesinizi algılayarak işlem yapan her şey (Örn: Nesnelerin İnterneti).
    • Kusur Tespiti: Havacılık ve otomotiv sektöründe kullanılabilir.
    • Sesli iletişim: Telefona dokunmadan başka kişiye mesaj atma, arama işlemlerinin tümü.
    • Duygu Analizi: Kişinin konuşmasını birçok filtreye tabi tutarak 3 seçeneğe ayırma işlemidir. Olumlu, tarafsız veya olumsuz sonuçlarını verir. Genellikle müşteri odaklı firmalar için tercih edilir.
  • Metin uygulamaları,
    • Dil algılama: En basit örneği ile Google Translate denilebilir. Daha karmaşık uygulamalarda da kullanılabilir.
    • Metin özetleme: Bir cümlenin içerisinden belirli kelimeleri çıkararak özet cümle oluşturmaktır.
  • Görsel uygulamalar,
    • Resim yorumlama: Resimin olası içeriğini belirlemek için kullanılır. Genellikle sosyal medyada öne çıkmaktadır. Örneğin Görüntünün olası içeriği: Bir insan ve bir köpek. Ayrıca yüz tanıma sistemi olarak da kullanılabilir.
    • Oluşturma: Binlerce veriyi analiz ederek aynı verinin eşsiz halini oluşturmak denilebilir. Örneğin yüklenen 1 milyon yüz olduğunu düşünürsek bu yüzlerden tamamen farklı 1 milyon yüz oluşturabilmektedir.
  • Zaman Serisi,
    • Tahmin: Bilinen neredeyse her firmanın kullandığı uygulama çeşitidir. Yapılan aktiviteyi analiz ederek benzerlerin, en iyilerini bulur ve sunar. Örneğin Netflix ‘in izlenilenlerden yola çıkarak yeni içeriği önermesi.
    • Risk Analizi: Yaşanan olaylardan yola çıkarak olabilecekleri ön görme sistemi.
  • Gerçek Zamanlı İnceleme
    • Video Analizi: Videolarda anlık olarak işlem yapabilen bu olay Çin üzerinde aktif olarak kullanımda. Canlı olarak kameralarda kişileri inceleyebilir, gerekli durumlarda rapor verebilir.

Neden kullanılır?

Büyük bir şirketin ürünü olmasının yanısıra; geleceğe yön verecek çoğu uygulamanın içerisinde barındırması sebebiyle kullanılmaktadır.

Bilinen, en çok kullanılan yazılım dilleri tarafından kullanılabilmesi de artılarından bir tanesidir.

Sürekli geliştirilebilen alt yapısı ve arkasındaki yazılımcı desteğine bakılırsa daha iyi konuma gelecektir.

Tensorflow Yapay Sinir Ağları Nelerdir
Tensorflow Yapay Sinir Ağları Nelerdir

Tensorflow nasıl öğrenilir?

Türkiye ‘de çok kullanılmayan bir derin öğrenme kütüphanesi olmadığı için kaynak bulmak zor olabilir. İngilizce ‘yi iyi derecede bilmek bu kütüphaneyi öğrenmeyi kolaylaştırabilir. Ayrıca video paylaşım platformları (Youtube, Udemy) görsel olarak öğrenimi desteklediği için en iyi öğrenilebecek alanlardır.

PyCharm Windows Kurulumu

0

PyCharm Çek şirket JetBrains firması tarafından tasarlanan tümleşik geliştirme platformudur. İşinde uzman bir firma tarafından tasarlanan PyCharm kullanım kolaylığı ve çoklu özelliği ile en çok tercih edilen IDE’dir. İki farklı versiyonu bulunmaktadır. PyCharm Community Edition topluluk için kullanıma açılan kaynaklı ve ücretiz olan versiyonudur. PyCharm Professional versiyonu daha çok şirketler tarafından tercih edilen ücretli versiyondur. PyCharm Community versiyonun bütün özellikler aktif değildir ama buna rağmen kullanışlı IDE olarak karşımıza çıkmaktadır. 

PyCharm, çapraz bir platform ile Python geliştirme imkanı sunmaktadır. Bütün işletim sistemlerinde kullanılabilir olmasıyla beraber daha fazla tercih edilir hale gelmiştir. Kod analizleri grafiksel hata ayıklayıcıları, versiyon kontrol sistemleriyle kullanışlı bir platform oluşturmaktadır. Tüm geliştirme araçlarını tek alanda bir araya getiren güçlü ve platformlar arasında bir Python IDE’dir.

PyChram hata ayıklama, kod tamamlama, analiz etme, kod kontrolü sağlaması, uzak geliştirme gibi özellikleri bünyesinde barındırmaktadır. Bu özellikleriyle birçok alanda geliştiricilere kullanışlı bir platform sağlamaktadır. Topluluk için versiyonu ya da ücretli versiyonunda bile yüksek avantaj sağlaması geniş kullanım imkanlarıyla maliyet tasarrufu sağlamaktadır. Farklı geliştiriciler ile farklı platformlarda komut dosyası yazmasıyla da tercih edilirliği arttırmıştır.

Kullanmak isteyen kişilerin merak ettiği konular arasında yer alan PyCharm windows kurulumu yer almaktadır. Python kullanıcıları için IDE’leri ve kod düzenlemesi sağlamasıyla kullanıcıların ilgisini çekmektedir. Kolay kullanımı olması ve hem bireysel hem de ticari uygulamalara uyum sağlamasıyla popüler bir platform haline gelmiştir. PyCharm Windows kurulumu hakkında merak edilenlere detaylı değinmek için yapılması gereken adımlar izlenmelidir.

PyCharm Windows Kurulumu Nasıl Gerçekleştirilir

PyCharm yüklemeden önce hangi versiyonunu indireceğinizi belirlemeniz gerekmektedir. Ücretsiz ya da ücretli olmak üzere iki farklı versiyonu bulunmaktadır. Eğer ticari bir iş kullanacaksanız ücretli versiyonu sizin için daha verimli olabilir. Öğrenme aşamasındaysanız ya da daha basit temalı işler ile ilgiliyseniz ücretsiz versiyonu da işinizi görecektir. Her iki sürümü de oldukça başarılı ve kullanışlıdır. 

Pycharm kurulumu
Pycharm Kurulumu

PyCharm yüklemeden önce dikkat etmeniz gereken en önemli nokta bilgisayarınızda Python yüklü olmasıdır. Python yüklü değilse işe öncelikle onu yüklemekle başlamanız gerekmektedir. Zaten yüklüyse JetBenjamins’in web sayfasını ziyaret ederek PyCram’ın en son kararlı sürümü indirebilirsiniz. Başka sitelerden ulaşacağınız bağlantı linkleri güvenli olmayabilir. Doğrudan sitesinden indirme işlemini gerçekleştirmek daha faydalı olacaktır. 

Siteden indirdiğiniz PyCharm’ı çalıştırarak ilk önce ‘next’ butonuna tıklayın. Ardından size kurulumun hangi dosyaya yapılması gerektiğini soracaktır. Kurulum yapmak istediğiniz dosyayı seçerek işleme devam edin. Ardın kurulum işleminde Python 2 ya da Python 3 hangisinin beraber kurulmasını istediğiniz sorulacaktır. Python yüklü değilse buradan yükleyebilir yüklüyse de bu adımı geçebilirsiniz. 

Kurma işlemi tamamlandıktan sonra karşınıza çıkan ekranda ‘run PyCharm Community Edition’ yazısına tik işareti koyarak finish butonuna tıklayınız. Böylelikle PyCharm Windows kurulumu işleminiz tamamlanmış olacaktır. Artık kullanıma hazır olan PyCharmı kullanmaya başlayarak 

OpenCV Python Nedir?

0

90’lı yıllarından başında geliştirilmeye başlanan Python programlama dili, adını MonthyPython isimli komedi grubundan almaktadır. Nesne yönelimli, modüler, etkileşimli ve yorumsal bir seviyede dil olan bu programlama dilinde makine mantığına yatkın olarak daha hızlı çalışma gerçekleşmektedir. Ancak, makine mantığından yaklaşıp, insan mantığından uzaklaşmaya başlamak ile de daha zor bir dil haline gelmektedir. Bir programlama dilinin makine mantığı yerine daha çok insan mantığına yakınlaşması, bu dilin yüksek seviyede bir dil olduğunu göstermektedir. Python dili de bu özelliği ile yüksek seviyede bir programlama dilidir. Diğer birçok programlama diline göre öğrenilmesi kolay olan Python’un, yorumsal olması nedeniyle diğer dillerin aksine derlenme gereksinimi bulunmamaktadır. Program geliştirmeyi daha kolay hale getirdiği gibi bilgisayardaki görme sorunlarını çözmede kullanılan OpenCV Python, sayısal işlemler için optimize edilen ve Python bağlamalarından oluşan bir kütüphanedir. 

opencv python
Python Dersleri

Neden OpenCV?

Açık kaynak kodlu bu görüntü işleme kütüphanesi, 2000’li yılların başında İntel tarafından geliştirilmeye başlanarak, ardından Willow AMD, Google gibi büyük şirket ve toplulukların da desteğini alarak sürecine devam etmiştir. İlk sürümünü 2000 yılında çıkmasından sonra C programlama dili ile geliştirilmeye başlanmış ve devamında da çeşitli algoritmaları C++ ile geliştirilmiştir. OpenCV Python kütüphanesinde 2000’den fazla algoritma yer almaktadır. Bunlar, yüz tanıma, hareketleri tespit etme, nesneleri sınıflandırma ve ayırt etme, plaka tanıma, görüntü üzerinde işlem yapma, görüntüleri karşılaştırma gibi işlemleri rahatlıkla yapabilen algoritmalardır. OpenCV kütüphanesini daha iyi anlayabilmek ve öğrenebilmek için mimarisindeki bileşenleri de öğrenmeniz gerekmektedir. Bunlar;

Core: OpenCV’nin temel fonksiyonlarını oluşturmaktadır. Görüntü üzerinde çizim yapma gibi farklı metotları ve işlemleri içermektedir. 

HighGui: Resim görüntülemeleri, ara birim yöneticiliği gibi gerekli metotları bulundurmaktadır. Bir önceki sürümlerde, dosya okuma ve yazma işlemlerini de yerine getirebilmekte idi. 

Videoio: Video aktarıcı cihazlara ulaşarak, görüntü alabilmeyi ve yazabilmeyi sağlamaktadır. 

Bunların dışında, Imgodecs, Imgproc gibi çeşitli metotları bulunmaktadır. 

OpenCV Python Eğiticileri

Görüntü okumayı ve bu görüntüleri geri kazanabilmeyi, çeşitli fonksiyonları kullanmayı ve isteğe bağlı olarak Matplotlib gibi görüntülerin nasıl görüntülenebilecek olduğu gösteren OpenCV Python, görüntü okuyabilmek için cv2.imread kullanmaktadır. Görüntü çalışma dizininde yer alması gereken bu adresin beraberinde ikinci olarak görüntünün nasıl okunacağını öğrenmek gerekmektedir. İmread_clor ile renkli görüntü yüklemesi yaparken, görüntü şeffaflığını da kazandırabilirsiniz. Imread_graysclae gri tonlama resimler yükleme, imread_unchanged alfa kanal yüklemesinde kullanılan üç bayrak parametresidir ve 1, 0 , -1 gibi sayılarla kullanılabilir. 

OpenCV Python ile beraber eğer bir pencerede görüntü ya da resim görüntülemesi yapmak istiyorsanız, cv2.imshow() fonksiyonunu kullanmanız gerekecektir. Bu pencerede, otomatik olarak istediğiniz resim boyutuna ayarlama yapabilme imkanınız bulunmaktadır. İlk parametredeki string, pencere ismimizdir ve ikinci parametre de bizim görüntümüz olacaktır. Dilediğiniz kadar pencereyi farklı isimlerle oluşturabilirsiniz. Oluşturduğunuz pencerelerin görüntülerine de kolayca bakabilirsiniz.

Python Anaconda Nedir?

0

Son yıllarda popülerliği daha da artan Python, özellikle de bilimsel araştırmak için yoğun bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Neredeyse her konu için bir kütüphanesi bulunan Python programlama dilinde kullanışlı olan en önemli platformlardan biri de Anaconda’dır. Python Anaconda, veri bilimi ve bu alandaki benzer diğer bilişsel uygulamalar için kullanılan ortam yöneticisidir. İçeriğinde 1500’den fazla açık kaynak paket yer almaktadır. Veri bilimi ve yapay zeka gibi konularda sıklıkla kullanılan Anaconda, jupiter ve spyder gibi araçlara da içeriğinde yer vermektedir. Program, anaconda.org adresi üzerinde kendi bilgisayarınıza ve işletim sisteminize uygun olarak indirilebilmektedir. Anaconda’nın bilgisayarınıza kurulması ile birlikte Python, Notebook, Spyder ve Jupiter de kurulum da bulunacaktır. 

Dikkat edilmesi gereken en önemli husus, hangi Python sürümünü kullanmak istediğinizdir. Günümüzde 2 .x ve 3.x olmak üzere iki aktif sürümü bulunmaktadır. İlk kez Python Anaconda kullanacak olanların bunlardan yalnızca birini yüklemesi daha doğru olacaktır. Her iki sürüm de bir arada çalışabilir ama birçok soruna yol açabileceğinden tek sürüm kullanmak önerilmektedir. Bir diğer önemli sorun ise Anaconda yüklemesinin ardından klasörlerin içerisinde boşluk karakterlerinin bulunmasıdır. Burada dikkat etmeniz gereken, C://Users/Flora Blue/Anaconda benzeri içerisinde boşluk bulunmayan yoldan gidilmesidir.

Anaconda
Anaconda

Anaconda Kurulumu

Dikkatlice bütün aşamaları geçmenize rağmen Python Anaconda yüklemenizin ardından karşınıza gelen alt programlardan birkaçı ya da tamamı çalışmayabilir. Genellikle son sürümde oldukça fazla yaşanan bu sorunda, Anaconda Promp adı verilen programın çalıştırılması gerekmektedir. Windows arama kısmı üzerinden bu programa kolayca ulaşılabilir. Bir komut satırı özelliği göstererek Anaconda’nın çalıştırılmasını sağlayacaktır. Bunun yerine Python yazmanız halinde de Python programı komut satırı şekilde çalışmaya başlayacaktır. İkisinin dışında yalnızca bir geliştirme ortamında çalışmadan yana tercih kullanıyorsanız, bu durumda da Sypder komutunu kullanabilmeniz mümkündür. 

İndirme sayfasına geldiğinizde Microsoft, Linux ve macOS gibi seçenekler için farklı dağıtımlar ile birlikte Pyhton tarafından iki çeşit Anaconda sürümü ile karşılaşacaksınız. Projenizde kullandığınız ya da kullanmak istediğiniz sürümlere göre kurmak istediğiniz Anaconda değiştirebilir ve güncel Python sürümü olan 3.x sürümünü tercih edebilirsiniz. Anaconda içinde de dilediğiniz gibi ortam oluşturarak, istediğiniz Python sürümleri ile çalışabilirsiniz.

Neden Python Anaconda Tercih Etmelisiniz?

İstenen Python sürümünün ve seçeneklerinin kolayca kurulmasını ve kullanılmasını sağlayan Anaconda, şirket bilgisayarlarında yönetici yetkileri için gerekmesi halinde oluşabilecek problemleri gidermektedir. Yüksek işlem performansı ile pip repo içerisinde bulunmayan çeşitli paketlere kendi içeriğinde yer vermektedir. Pip kullanımı esnasında diğer paketler ile uyumluluğuna dikkat edilmesi gerekirken, doğru paketlerin kullanımı ve kurulumu gibi aşamalarda karşılaşılan problemleri gidermektedir. Python Anaconda, kodlama ve çalışma ortamlarındaki paylaşımları kolaylaştırarak, sanal ortamların oluşturabilmesine, dağıtılmasına, proje haline getirilmesine ve kütüphanelerde bulundurulması gibi kolay yönetim olanları sağlamaktadır. Google, Microsoft Azure ve IBM gibi Python sürümleri tarafından desteklenen ortamlara sorunsuz aktarım gerçekleştirmektedir. 

Pygame Nedir

0

Pygame Nedir, Python kütüphanelerinden biridir. Oyun gibi muti medya uygulamaları yapmak için açık kaynaklı ve ücretsiz Python programlama dili kütüphanesidir. Her işletim sisteminde; Windows, MacOS ve Linux çalışmaktadır. Pygame, Pete Shinners tarafından Python diline uyumlu etkileşimli oyun hazırlamak için SDL kütüphane üzerine kurulmuş olan bir kütüphanedir.

Pygame, kullanıcılarına birçok medya türünün desteklendiği bir arayüz sunar. Bu arayüzde; .jpg, .gif, .png, .bitmap, .mp3, .wav, ve .midi medya türlerini desteklemektedir. Ara yüzde fare ve klavye için bulunan birden girdi fonksiyonuyla kullanım kolaylığı sağlamakla beraber etkileşimi kolaylaştırır. Barındırdığı bir çok özellik ile geliştiricilerin oyun üzerinde ki hakimiyetini arttırır. 

Pygame sadece oyun da değil, müzik, sanat, video, multi medya projeleri gibi birçok projeyi bünyesinde ağırlıyor. İçerisinde barındırdığı birçok modüllerle birlikte her alanda kullanım kolaylığı sağlamaktadır. Bununla Windows üzerinde hazırlanan içerikler diğer işletim sistemlerinde de sorunsuz olarak çalıştırılmaktadır. Pygame ile geliştirdiğiniz ürünleri lisanslayıp yayınlama imkanı da sunmaktadır. Hazırladığınız oyunu lisanslayarak maddi kazanca dönüştürme fırsatı da yakalayabilirsiniz. 

Pygame Nedir : Pygame SDL, Simple DirectMedia Layer denen bir kütüphaneden güç almaktadır. SDL, C ve Assembly dili kullanılarak hazırlanan, çeşitli optimizasyon aşamalarından geçmiş ve hız konusunda başarılı bir platformdur. Pygame de bu noktalardan SDL’den güç alarak hazırlanmıştır. Daha kullanışlı bir platform olmayı amaçlayarak kullanıcılarına kaliteli bir arayüz sunmaktadır. 

pygame ile oyun hazırlama
pygame ile oyun hazırlama

Pygame oyun hazırlamak gibi komplike işlerde başarılı olduğu gibi sıradan bir video kurgusu yapmaya kadar geniş bir alanda kaliteli hizmet vermektedir. Python destekli olmasıyla kullanıcıların daha fazla ilgisini çekmektedir. Python dili kolay anlaşılır olmasıyla tercih edilmektedir. Python kullandığı C koduyla yavaş kalmaktadır. Pygame de bu noktada SDL yardımıyla bu sorunu çözmeyi amaçlamaktadır. 

Aynı zaman da Pygame kullanıcılarını oyun hazırlama teşvik etmek için çeşitli çalışmalar yapmaktadır. PyWeek diye adlandırılan ‘bu hafta en iyi oyunu kim yapacak’ etkinlikleriyle geliştiricileri teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Siteyi ziyaret ederek yayınlanan oyunları oylayabilirsiniz. Yayınlanan oyunların hepsinin açık kaynaklı olmasıyla oyunları inceleme fırsatı da yakalayabilirsiniz. 

Pygame Nasıl Kurulur

Pygame kurulumu gerçekleştirmek için öncelikle Python’a ihtiyacınız vardır. Öncelikle bilgisayarına Python’un en son versiyonu yükleyerek işe başlayabilirsiniz. En son versiyonu indirmek yeni başlayanlar için daha iyi olacaktır çünkü kolaylaşan kullanımıyla daha dost canlısıdır. 

Ardından Pygame kurmak için kullanılacak en iyi yol pip aracıdır. Pip aracı Pythonların paketlerini kurmak için kullandığı en yaygın yöntemdir. Burada dikkat edilmesi nokta Pythonun son versiyonu indireceğiniz zamanlar pip aracı beraberinde gelmektedir. Onun için ekstra yükleme yapmanız gerekmek ancak bilgisayarınızda önceden bulunan eski bir sürüm varsa yüklemeyi gerçekleştirmelisiniz. Pip aracını ana dizine kurmasına sağlayarak bu işlemi tamamlayabilirsiniz. Pip aracından vereceğiniz ‘pyhthon3 – m pip kurulumu – u pygame – yıldızlar ‘gibi örnekle kullanıma hazır olup olmadığını öğrenebilirsiniz. Linux ve Windows için x86 ve x64, MacOS için x64 pip tekerlekleri mevcuttur. Bunların yardımıyla Pygame kurulumu gerçekleştirilir.


BLOCKCHAIN İLE GELECEK İLETİŞİMİ

0

Blockchain Nedir?

Blockchain teknolojisi nedir? yani blok zinciri teknolojisinin başlangıcı 2008’de bir tartışma formuna “Bitcoin: Bir Eşten Eşe Elektronik Ödeme Sistemi“ adıyla bırakılan teknik bir makaleye dayanır. Bu makale üçüncü bir kişi ve şirket olmaksızın para transferinin nasıl güvenli bir şekilde yapılabileceğini anlatırken blok zinciri adlı bir yapıdan bahsetmiş ve hayatımıza böyle bir yapının girmesini sağlamıştır.

Blok zinciri kripto para yapısının altyapısını oluşturmaktadır. Örneğin blok zincirini internete benzetecek olursak bitcoin’i e-posta hizmetine benzetebiliriz. Yani Bitcoin aslında blok zinciri yapısıyla tanıtılmış olsa da çok genel bir yapının küçük bir parçasıdır. CoinMarketCap sitesi Nisan 2019 verilerine göre blok zinciri altyapısı üzerinde 2100’den fazla kripto para birimi  bulunmakta ve her gün artmaktadır.

Blok zinciri adından da anlaşılacağı üzere birbirine bağlı bloklardan oluşan bir zincir yapısıdır. Bu yapıda her bir blok belirli bir süre içerisinde yapılan işlemlerin verilerini ve kendinden sonraki bloğun referans adresini barındırır. Blokların hepsinin iyi oluşturulmuş güvenli ve değiştirilmemiş olduğundan emin olmak için hash fonksiyonları gibi kriptografik algoritmalardan yararlanılır. Bu yapı herkese açık, şeffaf, dağıtık, sıralı ve zaman damgalı Bitcoin transfer işlemlerini içeren dijital küresel hesap defteridir, düz bir veri dosyası, basit bir veri tabanıdır. Bitcoin’in ortaya çıkmasından bu yana hali hazırda bütün işlemlerin dijital olarak saklanmalıdır.

Farklı birçok kullanım alanı olan Blok zinciri metodu merkezi olmayan bir ağ yapısındaki farklı bilgisayarlarda birbirinden bağımsız olarak saklandığı için herhangi bir merkezi hatadan kaynaklanan problemlere karşı veri kaybına neden olmaz. 

blockchain teknolojisi nedir?
Blockchain Teknolojisi Nedir?

Blockchain Teknolojisinin Teknik Altyapısı 

Blok zinciri teknolojisinin temelinde kripto grafik özet fonksiyonu bulunmaktadır. Bu özet fonksiyon bir bloktaki belirli uzunluktaki metni bir bit dizisinde özet değerine dönüştürmektedir.  Bu özet dönüşüme göre ana metinde bir harf değişse bile bütün özet değişir. Bitcoin ve bir çok kripto para altyapısında SHA256 isimli özet metodu kullanılmaktadır. Bitcoin içinde söylenen kripto para ifadesi bu özetleme fonksiyonlarında kullanılan kriptoloji tekniklerinden gelmektedir. 

Blockchain Gelişim Evreleri

Blok zinciri adını her ne kadar Bitcoin ile duyurmuş olsa da blok zincirinin çok daha geniş bir işlevi olduğundan bahsetmiştik. İlk çıktığı yıllarda Kripto paralarla beraber kullanılmış daha sonra kullanım alanı hızla genişlemiştir. Farklı alanlarda kullanılmasının sebebi üçüncü bir kişiye ihtiyaç duymadan güvenli bir şekilde iletişimin sağlanması ve kayıtların herkese açık bir şekilde tutulmasıdır. Bu sayede özellikle alışveriş gibi durumlarda insanların birbirine güven problemi kalmaz ve bunun için üçüncü bir kişi veya kuruluşa ihtiyaç da kalmamış olur.

Blok zinciri teknolojisi 2008’den günümüze Blockchain 1.0, 2.0, 3.0 isimleriyle gelişmiştir. Bu evreleri daha detaylı bir şekilde inceleyecek olursak.

Blockchain Teknolojisi Nedir?

Blockchain 1.0

Daha önce de bahsettiğim gibi ilk olarak Nakamoto’nun (2008) makalesinde ortaya çıkan Blok zincir kavramı Bitcoin gibi kripto paraların işleyişinde kullanılmaya başlanmıştır. Blockchain 1.0 kripto para transferleri havale dijital ödeme gibi nakit ile ilgili uygulamaları ifade eder. En önemli temsilcisi Bitcoin olarak görülmektedir. 

Blockchain 2.0

Aslında işleyişi Blockchain 1.0 ile aynı olsa da kullanım alanı genişlediği için böyle bir isim almıştır. Kullanım amacı sadece kripto para kullanımından çıkmaya başlamış basit ödeme işlemlerinden çok hisse senetleri, tahviller, vadeli işlemler, krediler, akıllı sözleşmeler için çözümler sunan ve aracıları ortadan kaldırabilecek nitelikte özellikleri bulunan uygulamalarda kullanılmaya başlamıştır. Bu evrenin en önemli temsilcisi sunucu ve bulutların yerini dünya çapında gönüllülerin bilgisayarlarının alması hedeflenen yapısının binlerce düğüm olması beklenen Ethereum’dur.

Blockchain 3.0 

Aslında iletişim faktörün en çok devreye girdiği evre Blockchain 3.0 evresidir. Hala günümüzde kullanılmaya devam eden evre bu evredir. Blok zinciri sağladığı birçok üstünlükten dolayı günümüzde birçok farklı alanda kullanılmaya başlamıştır. Bu alanlar başlıca devlet, sağlık, bilim, kültür, eğitim ve sanat alanları başta olmak üzere para ve finans uygulamalarının ötesindeki uygulamalarıdır.

https://pythondunyasi.com/python/

Python Yapay Zekâ Çalışma Alanları

0

Python Yapay Zekâ

Yapay zekânın hayatımızdaki yeri artık yadırganamaz. Artık evimizde dahi kullandığımız pek çok elektronik cihaz yapay zekâ modülü ile beslenmekte ve bizlere hizmet vermektedir. Akıllı kombi, akıllı ev, akıllı klima, akıllı mutfak robotları dahi artık yapay zekâ ile çalışmaktadır. Hal böyle olunca hayatımızda yapay zekânın yeri bir hayli önemli oluyor. Bu kadar önemli bir detayın üzerine düşmeden öylece izlemek ne doğru bir harekettir ne de uygulanması gereken bir davranıştır.

Yapay Zekâ Nedir?

Yapay zekânın tam olarak ne olduğunu anlayabilmek için öncelikle insan – makine arasındaki ilişkiyi iyi tanımlamak gerekir. Eğer insan – makine arasındaki bağ iyi anlaşılabilirse yapay zekâya bir adım daha yaklaşmış oluruz. Sonuç olarak insan olarak adlandırılan canlının yarattığı bu zekâ, bugün bizden çok daha akıllı ve gelişmiş düşünme sistemine sahip. Biz insanlar olarak beynimizin sadece belirli bir kısmını kullanabiliyor ve belirli bant aralığını kullanabiliyoruz. Ancak yapay zekâya tanımladığımız sınırsız bant aralığı ile bizden daha hızlı öğreniyor, bizden daha hızlı uyguluyor ve bizden daha hızlı başarılı olabiliyor.

Yapay Zeka Çalışma Alanları
Yapay Zeka Çalışma Alanları

Pek çok tanıma göre yapay zekâ, insan zekâsını taklit eden bir yazılım parçacığı olarak adlandırabilir. Bu gerçek manada doğru bir tanım olabilir ancak çeşitli yapay zekâ çalışmaları gerçek manada insandan çok daha etkili ve çok daha kuvvetli. Özellikle Amerika Birleşik Devletleri’nde şirketlerin üzerinde gizli gizli çalıştığı projeler ve makineler bugün insan zekâsını çok fazla aşmış durumda.

Yapay Zekâ Nasıl Bir Şey?

Yapay zekâya ait tek bir tanım olamaz. Yapay zekâyı tek başına anlatan bir kişi daha olamaz. Sebebi ise yapay zekânın verdiği hizmetten ötürüdür. Özellikle yapay genel zekâ ve yapay dar zekâ gibi iki adet koskoca tanım bulunmaktadır. Yapay zekânın verdiği hizmet ne ile örtülü ise, kendisine göre yorumlama yapılabilir. Yapay genel zekâ ile alakalı tanım vermek gerekir ise;

Python Yapay Zekâ
Python Yapay Zekâ

Yapay Genel Zekâ

Biyolojik olarak insan bedenini taklit eden, sinir sistemine kadar tıpkısının aynısı olan, matematiksel olarak muhteşem tasarlanmış ve geometrik açıdan mükemmellik sunan bir yapıya sahiptir. Görsel algılamaları, konuşma ve ses algılamaları, hareket ve muhasebe yargılamaları gibi konular ön plana çıkmıştır. Hiçbir kimse çıkıp bu konu hakkında dar bir anlatım yapamaz. Çünkü çalışmanın ne boyutta olduğu, ne tür sonuçlar doğurabileceği gibi yanıtları direk kaynağı haricinde veremez.

Ayrıca yapay genel zekâ kendi kendine öğrenmesi ile bilinir ve internete bir kere dahi bağlandığında tüm ihtiyacı olan bilgileri toplayarak değerlendirme yapar ve işine yarayan tüm bilgileri sentezler. Bugün kendi kendine algoritma geliştiren ve uygulayan Google örümcekleri bu konuya çok büyük bir örnektir. Google örümcekleri kendi kendine algoritma geliştirme ve bu algoritmayı Google çevresinde yayınlama ve uygulama yetisine sahiptir. Bu bağlantıdan Google örümcekleri hakkında detaylı bilgi alabilirsiniz. Daha kapsamlı bir örnek gerekir ise, Tesla araçları tamamen yapay genle zekâ ürünüdür. Tesla araçları kendi kendini yönetebilme yetisine sahiptir. Bu araçlar kendi kendine trafikte araç sürebilir, park edebilir ve sizi uzun bir seyahate çıkarabilir. Bu bağlantıdan Tesla araçlarını inceleyebilir, detaylı bilgi için Youtube sayfasını takip edebilirsiniz.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay Dar Zekâ

Yapay dar zekâ ise; belirli bir problemi çözümleyebilmesi için üretilmiş olan, dar görüşe sahip hatta internete dahi bağlansa sadece kendisine komutlanan verileri toplayabilen zekâdır. Çok dar kapsamlı olması sebebiyle insanlar genelde bunun hakkında konuşmazlar. Bu uygulamaları basit düzeyde sizlerde geliştirebilirsiniz. XOX oyunları, SOS oyunları ve satranç oyunu oynayan yapay zekâ gibi.

Bu bağlantıdan yapay dar zekâ örneğine bakabilir, indirebilir ve inceleyebilirsiniz.

Veri Büyütme

0
RNNYinelenen Sinir Ağları (RNN)

CNN Veri Büyütme : Verileri artırmak, farklı yönelimlerle yeni “veri” oluşturmanın bir yoludur. Bunun avantajları iki yönlüdür, öncelikle sınırlı veriden “daha fazla veri” üretme kabiliyeti ve ikincisi geçersiz kılmayı önler.

Sınırlı verilerle çalışmanın kendine has sorunları var, veri toplamaların kullanımı yalnızca ekleme metotları mevcut veri setini iyileştirirse olumlu sonuçlara sahip olabilir, örneğin ağa baş aşağı bir yönelimde bir yer işareti hakkında “öğrenmeyi” öğretmeye değer mi?

Bununla birlikte, eğer veri setiniz reçeteli ilaç görüntülerinden oluşuyorsa, bu görüntüler teorik olarak herhangi bir yönde olabileceğinden, birkaç oryantasyona sahip olmak mantıklı olacaktır.

Veri kümesinin boyutu, büyütme yöntemleri, paket boyutu, görüntü boyutu ve eğitim seçenekleri gibi sonuçları etkileyebilecek birçok değişiklik olabilir. Bu makalenin amacı, artan veri toplam doğruluğunu nasıl etkilediğini göstermektir. 

Verileri Arttırma Eğitimi

Eğitim, Leslie Smith tek çevrim yöntemi kullanılarak gerçekleştirildi, bu makalede ve bu mükemmel makalede açıklandı. Sonunda tavlamada% 5’lik bir döngü tahsis eden yüksek bir egzersiz oranı, kısa bir döngü süresi ve minimum 0.95 ve minimum 0.85 darbe ve 1e-5 ağırlık azalması ile tavlama yaptım. Amaç, mümkün olan en kısa sürede en iyi sonuçları almaktı, böylece çeşitli yöntemlerle sayısız deneme yapabilirsiniz (aşağıdaki sonuçlar tüm sonuçları göstermiyor).

Şekil, renk, yüzey işaretleme, dayanıklılık açıklamalarından değişen toplam 82 farklı etiket vardı; örneğin, bir kapsül aşağıdaki etiketlere sahip olabilir [kapsül], [mavi], [TEVA], [çok renkli], [beyaz], [kapsül şekli], [25 mg], vb.

CNN Veri Büyütme
CNN Veri Büyütme

Verileri Artırma Yöntemleri

Verileri artırma yöntemlerinin her biri için tahminler ağ tarafından görülmeyen 10 görüntü üzerinde kontrol edildi ve doğruluk ve hata oranı hesaplanmaktadır. Bu, doğru sınıflandırılmış etiketlerin sayısı ve yanlış sınıflandırılmış etiketlerin sayısı kontrol edilerek yapılır. Çoğu çalışma doğruluğa odaklanır, ancak hataların sıklığını veya oluşturulan yanlış etiket sayısını araştırmak da aynı derecede önemlidir.

Verileri tamamlamanın birçok yolu vardır. Görüntülerde, orijinal görüntüyü döndürebilir, aydınlatma koşullarını değiştirebilir, farklı şekilde kırpabilirsiniz, böylece bir görüntü için farklı alt örnekler oluşturabilirsiniz. Böylece, sınıflandırıcısızın yeniden yapılandırılmasını azaltabilirsiniz. Öte yandan, SMOTE gibi aşırı örnekleme yöntemlerini kullanarak yapay veri oluşturuyorsanız, aşırı örneklemeyi sunma olasılığınız yüksek olur. Bu nedenle, bir veri takviyesi seçerken dikkatli olmalısınız.

https://pythondunyasi.com/yapay-zeka-ve-derin-ogrenme/

CIFAR-10

0
cıfar 10

CIFAR-10 Nedir? (Kanada Gelişmiş Araştırma Enstitüsü) veri kümesi, genel olarak makine öğrenmesi algoritmalarını ve bilgisayar vizyonunu öğretmek için kullanılan bir görüntü koleksiyonudur. Bu, makine öğrenimi araştırması için en yaygın kullanılan veri setlerinden biridir. CIFAR-10 Veri Kümesi, 10 farklı sınıfta 60.000 32×32 renkli görüntü içerir. 10 farklı sınıfta uçaklar, arabalar, kuşlar, kediler, geyikler, köpekler, kurbağalar, atlar, gemiler ve kamyonlar bulunur. Her sınıfın 6.000 görüntüsü vardır.

Fotoğraflardaki nesneleri tanımak için kullanılan bilgisayar algoritmaları genellikle örnek olarak öğrenir. CIFAR-10, bilgisayarınıza nesneleri nasıl tanıyacağınızı öğretmek için kullanabileceğiniz bir resim koleksiyonudur. CIFAR-10’daki görüntüler düşük bir çözünürlüğe (32×32) sahip olduğundan, bu veri seti araştırmacıların neyin işe yaradığını görmek için farklı algoritmaları hızla denemelerine izin verebilir. Farklı evrimli sinir ağları CIFAR-10’daki görüntüleri en iyi tanıma eğilimindedir.

Modern Sonuçlarla Araştırma Çalışması CIFAR-10

CIFAR-10 veri setinde en gelişmiş sonuçları elde ettiğini iddia eden araştırma makalelerinin bir tablosudur. Tüm kağıtlar, görüntüyü çevirmek veya kaydırmak gibi aynı ön işleme yöntemleriyle standartlaştırılmaz. Bu nedenle, işlerin durumu ile ilgili bir makalenin ifadesinin önceki tekniğin önceki ifadesinden daha yüksek bir hata oranına sahip olması olasıdır, ancak yine de geçerli olabilir.

CIFAR-10 Nedir?

CIFAR 10
CIFAR 10

CIFAR-10, nesne tanıma için kullanılan yüklü bir bilgisayar vizyonu veri kümesidir. 80 milyon minik görüntüden oluşan bir veri grubunun alt kümesidir ve sınıf başına 6.000 görüntü içeren, 10 nesne sınıfından birini içeren 60.000 32×32 renkli görüntüden oluşur. Alex Krizhevsky, Vinod Nair ve Jeffrey Hinton tarafından toplanmıştır.

Kaynak Görüntü Veri Kümesini Anlama

Bir partinin ilk verileri bir dizi olarak ifade edilen bir matristir (10000 x 3072). Sütun sayısı (10000) örnek veri miktarını gösterir. CIFAR-10 / CIFAR-100 veri setinde belirtildiği gibi, satır vektörü (3072) 32×32 piksel renkli bir görüntüdür. Bu proje sınıflandırma görevleri için CNN kullanacağından, orijinal satır vektörü uygun değildir. Görüntü verilerini CNN modeline aktarmak için, giriş tensörü boyutunun olması gerekir. Bu sizin tercihinize bağlıdır (conv2d akış tensörünü kontrol edin). 

CNN TO TENSORFLOW
CNN TO TENSORFLOW

Bu Forma Nasıl Dönüştürülür?

Resmin çizgi vektörü, tam olarak aynı sayıda öğeye sahiptir, 32 * 32 * 3 == 3072 değerini hesaplarsanız. Çizgi vektörünü bir şekle dönüştürmek için (genişlik x yükseklik x num_channel) iki adım gerçekleştirmeniz gerekir. İlk adım, şekil değiştirme fonksiyonunu kullanmak, ikinci adım ise transpoze fonksiyonunu numpy’de kullanmaktır.

Tanım olarak, resmi resmi web sitesinde, formun değiştirilmesi, verileri değiştirmeden diziyi yeni bir forma dönüştürür. Burada, verileri değiştirmeden ifade önemli bir parçasıdır, çünkü verilere zarar vermek istemezsiniz. Eğitim partileri kalan görüntüleri rastgele sırayla içerir, ancak bazı eğitim partileri bir sınıftan diğerine göre daha fazla görüntü içerebilir.

 

https://pythondunyasi.com/yapay-zeka-ve-derin-ogrenme/

CNN ile MNIST

0

CNN ile MNIST ; Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), görüntülerin sınıflandırılması için modern bir mimaridir. Yüz tanıma, kendi kendine sürüş veya nesne algılama olsun, CNN her yerde kullanılır. Bu yazıda, iyi bilinen bir MNIST rakam tanıma problemi için bir tensör arka uç göbeği kullanılarak basit bir iki boyutlu evrişimli sinir ağı (CNN) modeli geliştirilmiştir. Tüm iş akışı şunlar olabilir:

Yapay Sinir Ağları

0

Canlılarda var olan sinir yapısı model alınarak oluşturulan yapay sinir ağları, insan beyni gibi öğrenmeye çalışarak yapay zekayı oluşturmaktadır. Eğitilebilir bir yapıya sahip olup belleğinin de var olması insan beyni gibi çalışmalar üretebilmesine yardımcı olmaktadır. Bu yapay sinir ağları makinelere aktarılarak kendi kararlarını verebilmeleri ve eğitilmeleri sağlanmaktadır. 

Yinelenen Sinir Ağları (RNN)

0

Yinelenen Sinir Ağları (RNN), oluşturulan katmanlar üzerine işlenen verilere uygulanan matematiksel işlemler sonucu bir çıktı veri almayı ifade etmektedir. Bu sinir ağlarında bilgi ileri doğru işletilmektedir. Sisteme işlenen veriler sonucunda bir tahmin verisi elde edilmektedir. Bu verinin doğru sonuçla karşılaştırılması sonucu hata payı kavranmış olur. Sinir ağında bulunan ağırlık değerleri hata payı oranında değişime uğrayınca gerçek sonuçlar elde edilmeye başlanacaktır. 

Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)

0

Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), görsel verileri işleyerek ortak özellikler üzerinden nesneleri ayırt etme gücüne sahip olan evrişimsel bir ağ olarak karşımıza çıkmaktadır. Örneğin; Facebook’ta yer alan eklediğiniz fotoğraflardan kişi analizi yapma özelliği ve Google görsellerde yer alan eklediğiniz görseli ve ona benzer görselleri bulma özelliği bu yapay sinir ağları sayesinde gerçekleştirilmektedir. 

CNN Mimarileri

0

CNN Mimarileri ile Derin öğrenme, birçok veri türündeki yüksek performans düzeyi nedeniyle, makine öğreniminin çok popüler bir alt kümesi haline geliyor. Derin sınıflamayı görüntüleri sınıflandırmak için kullanmanın harika bir yolu, evrimli bir sinir ağı (CNN) oluşturmaktır. Python’daki Keras kütüphanesi, CNN’i yaratmayı oldukça kolaylaştırıyor.

Tensorflow ile Yapay Sinir Ağları

0

Tensorflow ile Yapay Sinir Ağları ile Yapay zekanın temelinin oluşmasında en önemli adım makine öğrenmesini sağlamak olmuştur. Tensorflow, Google tarafından üretilen ve makinelerin sinir ağlarının oluşmasını sağlamak amacıyla kullanılan bir araçtır. Bu araç yardımıyla makineler, oluşturulan örnek verileri işleyerek kendilerini eğitir ve daha sonra bu veriler ile oluşturulan yeni durumlarda kendi kararlarını verebilirler. 

Tensorflow ile Model Geliştirme

0

Tensorflow ile Model Geliştirme yapay zeka konusu ile uğraşan kişiler için oldukça eğlenceli bir işlemdir. Tensorflow, açık kodlu bir kütüphane olduğu için bu kütüphaneden yararlanarak bir model geliştirmek kolaydır. Öncelikli olarak bir model oluşturmak istiyorsanız bilgisayarınıza Tensorflow’u manuel yollarla veya Anaconda yardımı ile kurabilirsiniz. Bu işlemi gerçekleştirdikten sonra oluşturduğunuz kodları Tensorflow üzerinden makineye aktarabilirsiniz. 

Derin Öğrenme (Deep Learning)Nedir?

0
What is Deep Learning ?

Derin Öğrenme Nedir? Son yıllarda yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenime gibi. Özelleşmiş üç konu altında şekillenen yazılımsal teknolojilerin giderek artması beraberinde bu üç konuya da ilginin artmasına neden olmuştur.

Bu alanlarda çalışan uzmanvlar, bu sözcükler ile ilgili henüz fikir birliğine varabilmiş. Olmasalar da bazen iç içe bazen ise apayrı anlamlarda kullanılan bu üç konu hakkında her gün yeni kavramlar ortaya çıkmaktadır.

Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir?

0

Makine öğrenimi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır.

Makine öğrenim ile geliştirilen modeller verilerden tekrarlama yöntemiyle öğrenilir. Özel olarak belirtilmeyede makine öğrenim algoritmaları aldığı veriye dair fark edemediğimiz bilgileri gösterebilir.

Python 3 Tanıtımı

0

Python nedir? Python kim tarafından kuruldu? Python olumlu yönleri nelerdir?Python 3

Python Guido Van Rossum tarafından 1989 yılında Amsterdam’da geliştirilmeye başlanmıştır. 1991 ilk olan CWI sürümü yayınlanmıştır.Python adını bir yılandan değil Guido van Rossum’un çok sevdiği, “ Monty Python “ adlı bir İngiliz komedi grubunun “ Monty Python’s Flying Circus ” adlı gösterisinden almıştır.

Yorumlanan ve dinamik bir dil olan Python, esas olarak nesne tabanlı programlama yaklaşımlarını ve belli bir oranda da fonksiyonel programlamayı desteklemektedir. Python Yazılım Vakfı Python’un ana gerçekleşimi olan C dili gerçekleşimini özgür ve açık kaynak kod mantığı altında yürütmekte ve Python’ın fikirsel haklarını korumaktadır. Günümüzde Python, göreli kolaylığı ve sahip olduğu geniş standart kütüphane sayesinde oldukça popülerleşmiş ve büyük kurumların da arasında olduğu yaygın bir kullanıcı kitlesine ulaşmıştır.

What is Python Used For

0
Python ile Yapay Zeka


What is Python? Who was built by Python? What are the positive aspects of Python? Python was developed by Guido Van Rossum in 1989 in Amsterdam. 1991 The first CWI version was released.

Python was named after the show “Monty Python” s Flying Circus “by a British comedy group” Monty Python “, which Guido van Rossum loved so much.

PDB Modülü

0

Modül pdbPython programları için etkileşimli bir kaynak kodu hata ayıklayıcısını tanımlar. Herhangi bir yığın çerçevesi bağlamında kesme (koşullu) kesme noktalarını ve kaynak hattı seviyesinde tek adım atmayı, yığın çerçevelerini denetlemeyi, kaynak kodunu listelemeyi ve rastgele Python kodunu değerlendirmeyi destekler. Ayrıca ölüm sonrası hata ayıklamayı da destekler ve program kontrolü altında çağrılabilir.

Hata ayıklayıcı genişletilebilir – aslında sınıf olarak tanımlandı Pdb. Bu şu anda belgelenmemiş ancak kaynağı okuyarak kolayca anlaşılabilir. Uzatma arayüz modülleri kullanır bdbve cmd.

Hata ayıklayıcının istemi şöyle (Pdb). Hata ayıklayıcının kontrolü altında bir program çalıştırmak için tipik kullanım:>>>

Python For & While Döngüsü Uygulamalar

0

Python3 Örnekleri , Basit Python Örnekleri , While & For Döngüsü Örnekleri

Örnek 1 : 0’den 100’e kadar olan sayıların 3 katlarını yazdıran kod

sayac = 0
while sayac<= 100:
    sayac=sayac+ 3

Python Lambda Fonksiyon

0

Lambda İfadeleri

Bu konuda lambda ifadelerini(expression) öğrenmeye çalışacağız. lambda ifadeleri fonksiyonlarımızı oluşturmak için Pythonda bulunan pratik bir yöntem ve gerektiği yerlerde bu ifadeleri kullanabilirsiniz. Biliyoruz ki listelerimizi oluşturmak için List Comprehension yöntemini kullanabiliyorduk.

Şimdi ise List Comprehension yöntemini hatırlayalım.

Python Online Editor

0

Bugun size python ile online olarak nasıl kod yazabileceğimizi gösterecem.

https://www.tutorialspoint.com/  Python Online Editor

Python Dosya Yönetimi

0

Dosya işleme, web uygulamaların önemli bir parçasıdır.

Python’da dosya oluşturmak, okumak, güncellemek ve silmek için çeşitli işlevler vardır.


Python Dosya yönetimi

Python’da dosyalarla çalışmak için anahtar fonksiyon, open()fonksiyondur.

open()İşlevi, iki parametre alır; dosya adı ve modu .

Python Global ve Yerel Değişkenler

0

Bu konuda global ve yerel (local) değişkenleri öğrenmeye başlayalım.

Pythonda her bir değişkenin, fonksiyonun ve ileride göreceğimiz sınıfların(class) aslında bir kapsamı(scope) bulunur ve Python herbir değişkeni bir isim alanında (namespace) tanımlar. Değişkenlerin İsim alanı ise, bu değişkenlerin nerelerde var olduğunu ve nerelerde kullanılabileceğini gösterir.

Python Tutorial

0

Python Tutorial Hesap Makinesi

Python ile basit hesap makinesi yapmayı öğreniyorum basit olarak daha önce öğrendiğimiz matematik operatörlerini kullanarak başlayalım.Hesap makinesinde toplama, çıkarma, çarpma, bölme işlemlerini kullanacağız. İlerleyen örneklerde daha ayrıntılı hesap makinesi yapacağız.

Python İşlevler

0

İşlev, tek bir ilgili eylemi gerçekleştirmek için kullanılan organize, yeniden kullanılabilir kod bloğudur. İşlevler, uygulamanız için daha iyi modülerlik ve yüksek derecede kod kullanımı sağlar.

Bildiğiniz gibi, Python size print () gibi birçok yerleşik işlev sunar, ancak kendi işlevlerinizi de oluşturabilirsiniz. Bu fonksiyonlara kullanıcı tanımlı fonksiyonlardenir .

Bir İşlev Tanımlama

Gerekli işlevselliği sağlamak için işlevleri tanımlayabilirsiniz. Python’da bir fonksiyon tanımlamak için basit kurallar.

Python For Döngüsü

0

Python For Döngüleri

Pythondaki for döngülerinin yapısını ve for döngülerinin kullanım alanlarına bakalım. Ancak ondan önce , Pythondaki “in” operatörünü öğrenelim

for Döngüsü , listelerin ,demetlerin, stringlerin ve hatta sözlüklerin üzerinde dolaşmamızı sağlayan bir döngü türüdür. Yapısı şu şekildedir.

for degisken_veri in  dizi :  ifade

Python While Döngüsü

0

Python While Döngüleri

Bu bölümde while döngülerinin yapısını ve nasıl kullanılacağını öğrenmeye çalışacağız.

while döngüleri belli bir koşul sağlandığı sürece bloğundaki işlemleri gerçekleştirmeye devam eder. while döngülerinin sona ermesi için koşul durumunun bir süre sonra False olması gereklidir.

while (koşul):   
    İşlem1     
   

while döngülerini daha iyi anlamak için örneklerimize bakalım.

Python Döngü Yapılarına Giriş

0

Python Döngü Yapılarını Kullanma

Python Döngüler & For Döngüsü & While Döngüsü & Python Dunyasi

Şimdiye kadar yazdığımız programlarda yazdığımız programlar bir defa çalışıyor ve sona eriyordu. Ancak biz çoğu zaman programlarımızın belli koşullarda çalışmasını sürekli devam ettirmesini ve işlemlerini tekrar etmesini isteriz. İşte bunları yapmamızı sağlayan yapılara döngü diyoruz.

Python Diziler

0

Dizeler Python’daki en popüler türler arasındadır. Bunları basitçe karakterleri tırnak işaretleri içine alarak oluşturabiliriz. Python, tek tırnaklara çift tırnak işaretleri gibi davranır. Dize oluşturmak, bir değişkene değer atamak kadar kolaydır. Örneğin –

var1 = 'Hello World!'
var2 = "Python Programming"

Dizgilerdeki Değerlere Erişim

Python bir karakter tipini desteklemiyor; bunlar bir uzunluk diziler olarak değerlendirilir, bu nedenle bir alt dize olarak da kabul edilir.

Alt dizgelere erişmek için, alt dizgenizi elde etmek üzere indeks veya endekslerle birlikte dilimleme için köşeli parantezleri kullanın. 

PyQt Giriş

0

PyQt, kullanıcılara grafiksel arayüz (GUI) deneyimi sunmak için geliştirilmiş bir Python kütüphanesidir.

Tasarlamış  olduğunuz uygulamaları sunma biçiminiz tamamen sizin tasarrufunuzda olan bir durumdur. Geliştirilmekte olan işletim sistemleri (mobil dahil), kullanıcıların uygulamalar ile olan etkileşimini her geçen gün daha da kolaylaştırmaya çabası içerisindedirler. Dolayısıyla geliştireceğiniz uygulamaların komut satırı arayüzü üzerinde çalışmasından çok, görsel bir arayüz üzerinde çalışması uygulamalarınızın kullanılabilirliğini arttıracaktır.

Python Merge Sort (Birleştirme Sıralaması)

0

Verinin hafızada sıralı tutulması için geliştirilen sıralama algoritmalarından (sorting algorithms) bir tanesidir. Basitçe sıralanacak olan diziyi ikişer elemanı kalan parçalara inene kadar sürekli olarak ikiye böler. Sonra bu parçaları kendi içlerinde sıralayarak birleştirir. Sonuçta elde edilen dizi sıralı dizinin kendisidir. Bu açıdan bir parçala fethet (divide and conquere) yaklaşımıdır.

Kullanıcıdan Girdi Alma – input() Fonksiyonu

0

Programlama yaparken kullanıcıdan girdi almak oldukça önemlidir. Pythonda kullanıcıdan girdi almamızı sağlayan input() fonksiyonu bulunmaktadır.input() fonksiyonu kullanımı

input() fonksiyonu şu şekilde kullanılabilir.

Python Yapay Zeka

0
Python ile Yapay Zeka

Yapay zekayı düşünmenin en iyi yolu yapabildiklerini insanların beceri ve yetileriyle karşılaştırmasıdır. Sonuçta insanlar bildiğimiz en zeki canlılar ve yapay zeka da insan zekasını taklit ediyor. Aslında yapay zekayı sıradan bir yazılımdan ayırt etmenin en iyi yolu da bu insan zekasını taklit eden yazılımlara yapay zeka diyoruz.

Ancak, sırayla gidecek olursak yapay zekanın bilgisayar bilimleri içinde yer alan geniş bir araştırma alanı olduğunu belirtelim. Yapay Zeka’nın amacı, insanlardan bağımsız olarak çalışan zeki sistemler yaratmaktır.

Pycharm Kurulumu

3

PyCharm, çapraz platform bir Python geliştirme ortamı’dir. Kod analizleri, grafiksel hata ayıklamacısı, versiyon kontrol sistemi ile entegre ve Django ile Python web geliştirmeleri yapılmasını sağlamaktadır. Çapraz platformu Windows, OS X ve Linux işletim sistemleri üzerinde çalışır.

Anaconda Kurulumu

1

Merhaba şimdi Python Anaconda kurulumuna başlamadan önce size Anaconda hakkında kısa bir bilgi vereceğiz.

Anaconda, veri bilimi ve benzeri bilimsel uygulamalar için python kullanmak isteyenlere hazırlanmış tümleşik bir python dağıtımıdır. Veri bilimi, yapay zeka vb konularında sıkça kullanılan kütüphanelerin yanı sıra jupiter notebook ve spyder gibi araçları da barındırır.


İlk önce https://www.anaconda.com/download/ adresine gidiyoruz detaylı resimli anlatım aşağıda verilmiştir.

Python Print Fonksiyonu

0

Python print fonksiyonu, python print(), python print function, print komutu

Elbette bu bölümde sadece print() fonksiyonundan bahsetmeyeceğiz. Bu bölümde print() fonksiyonunun yanısıra Python’daki bazı önemli temel konuları da ele alacağız. Bu bölümde Python’daki karakter dizilerine ve sayılara ilişkin çok önemli bilgiler vereceğiz. Ayrıca print() fonksiyonu vesilesiyle Python’daki ‘fonksiyon’ konusuna da giriş yapmış olacağız , bu kavram ile ilgili ilk bilgilerimizi almış olacağız. print() fonksiyonunun ne olduğu ve ne işe yaradığını anlatarak başlayalım.

Python Print Fonksiyonu Kullanımı

1

Python print fonksiyonu kullanımı

Bu arada, hem şimdi verdiğimiz, hem de daha önce yazdığımız örneklerde bir şey dikkatinizi çekmiş olmalı. Şimdiye kadar verdiğimiz örneklerde karakter dizilerini hep çift tırnakla
gösterdik. Ama aslında tek seçeneğimiz çift tırnak değildir. Python bize üç farklı tırnak seçeneği sunar:

Etkileşimli Python

0

Etkileşimli Python , Python Komutları nelerdir? Python Programlama dili?

Şu ana kadar öğrendiklerimiz sayesinde Python programlama dilinin farklı sistemlere nasıl kurulacağını ve nasıl çalıştırılacağını biliyoruz. Dolayısıyla Python’ı bir önceki bölümde anlattığımız şekilde çalıştırdığımız zaman buna benzer bir ekranla karşılaşacağımızın farkındayız.

Python Sayılar

0

Python sayıları nelerdir? Python veri tipleri nelerdir? Python nasıl değişken tanımlanır? Python basit matematiksel işlemler nasıl yazılır?

Artık Python öğrenmeye başlıyoruz. İlk olarak veri tipleri ve veri yapılarını öğrenmeliyiz.

Tamsayı (Integer) ve Ondalıklı Sayı (Float) Karmaşık Sayı (Complex) veri tipleri

Basit Matematik İşlemleri

Değişken Tanımlama

Python Nedir?

0

Python nedir? Python kim tarafından kuruldu? Python olumlu yönleri nelerdir?

Python Guido Van Rossum tarafından 1989 yılında Amsterdam’da geliştirilmeye başlanmıştır. 1991 ilk olan CWI sürümü yayınlanmıştır.

Python adını bir yılandan değil Guido van Rossum’un çok sevdiği, “ Monty Python “ adlı bir İngiliz komedi grubunun “ Monty Python’s Flying Circus ” adlı gösterisinden almıştır.