Journals / Takvim-i Vekayi / 2018 / Cilt: 6 - Sayı: 2

A General View of Artificial Neural Networks and Artificial Intelligence

Yapay Sinir Ağları ve Yapay Zekâ’ya Genel Bir Bakış

Pages
25–36
Publication Date
2018-12-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The principle of learn and apply the most accurate information is fundamental.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:With the developing world and computers and computer systems have become an indispensable part of life.
📊
Key Findings & Data:Especially, artificial intelligence and artificial neural networks accelerated together with humanoid robots.
💡
Conclusion & Impact:The principle of learn and apply the most accurate information is fundamental.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Yapay Zekâ · Yapay Sinir Ağları · Bilim Tarihi

Abstract

With the developing world and computers and computer systems have become an indispensable part of life. From home devices to mobile phones, many tools work with the computer system. This has made the interaction between the human brain and devices inevitable. When we consider all these, the interest in computer systems and artificial intelligence is increasing day by day, and studies are being done on them are increasing too. Especially, artificial intelligence and artificial neural networks accelerated together with humanoid robots. Artificial neural networks are obtained similarly to the structure of biological neural networks. The principle of learn and apply the most accurate information is fundamental.

Özet

Gelişmekte olan dünya ile bilgisayarlar ve bilgisayar sistemleri yaşamın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Evimizde ki eşyalardan cep telefonlarına kadar birçok aygıt bilgisayar sistemi ile çalışmaktadır. Bu durum insan beyni ve aygıtlar arasındaki etkileşimi kaçınılmaz hale getirmiştir. Bütün bunları düşündüğümüzde gün geçtikçe bilgisayar sistemleri ve yapay zekâya ilgi artmakta ve bunlar üzerine yapılan çalışmalarda artmaktadır. Özelikle insansı robotlarla birlikte yapay zekâ ve yapay sinir ağları çalışmaları hızlanmıştır. Yapay sinir ağları biyolojik sinir ağlarının yapısına benzetilerek elde edilmiştir. Burada öğrenme ve öğrendiği en doğru bilgiyi uygulayabilme prensibi esastır.

🔖

Cite This Article

ÖZTÜRK, K., ŞAHİN, M. E. (2018). A General View of Artificial Neural Networks and Artificial Intelligence. Takvim-i Vekayi, Cilt: 6 - Sayı: 2, 25–36. https://ajindex.com/articles/263043

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Adepoju, G. A., Ogunjuyigbe, S. O. A., & Alawode, K. O. (2007). Application of neural network to load forecasting in Nigerian electrical power system. The Pacific Journal of Science and Technology, 8(1), 68-72.
  2. Ağyar, Z. (2015). Yapay Sinir Ağlarının Kullanım Alanları ve Bir Uygulama. Mühendis ve Makine 56(662), 22-23.
  3. Andrew, A. M., (1991). Artificial Intelligence. Boston: Addison-Wesley Company. Button, R. W. (2017). Artificial Intelligence and the Military. RealClear Defence (Online). Charniak, E., & mcDermot, D., (1985). Introduction to Artifical Intellingence. Boston: Addison-Wesley Company. Copeland, J. (1993). Artificial Intelligence: A Philosophical. Blackwell: Oxford. Doğan, O. (2016).
  4. Yapay Sinir Ağları. Egrioglu, E., Aladag, C. H., Yolcu, U., Uslu, V. R., & Basaran, M. A. (2009). A new approach based on artificial neural networks for high order multivariate fuzzy time series. Expert Systems with Applications, 36(7), 10589-10594.
  5. Emel, G. G., & Taşkın, Ç. (2002). Genetik Algoritmalar ve Uygulama Alanlari. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(1), 129-152.
  6. Engin, O., & Döyen, A. (2004). Artificial immune systems and applications in industrial problems. Gazi University Journal of Science, 17(1), 71-84.
  7. Kabalcı, E. (2014). Yapay Sinir Ağları. Ders Notları, https://ekblc.files.wordpress.com/2013/09/ysa.pdf
  8. Karahan, M. (2011). İstatistiksel tahmin yöntemleri: Yapay sinir ağları ile ürün talep tahmini uygulaması. Doctoral dissertation: Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Kaya, Ü., Oğuz, Y., & Şenol, Ü. (2018). An Assessment of Energy Production Capacity of Amasra Town Using Artificial Neural Networks. Turkish Journal of Electromechanics and Energy, 3(1), 22-26.
  9. Keskenler, M. F., & Keskenler, E. F. (2017). Bulanık Mantığın Tarihi Gelişimi. Takvim-i Vekayi, 5 (1), 1-10.
  10. Keskenler, M. F., & Keskenler, E. F. (2017). Geçmişten Günümüze Yapay Sinir Ağları ve Tarihçesi. Takvim-i Vekayi, 5 (2), 8-18.
  11. Koyuncugil, A., & Özgülbaş, N. (2009). Veri madenciliği: Tıp ve sağlık hizmetlerinde kullanımı ve uygulamaları. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2(2). Kurnaz, K. (2014). Yapay Sinir Ağları İle Makine Öğrenmesi Uygulaması, Bitirme Tezi, http://kubrakurnaz34.blogspot.com/
  12. Lewis, T. (2014). A Brief History of Artificial Intelligence. LiveScience Retrieved. Maltarollo, V. G., Honório, K. M., & Da Silva, A. B. F. (2013). Applications of Artificial Neural Networks in Chemical Problems. London: Intechopen. Mamdani, E. H., & Assili