|
İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Teşekkür Yazısı 7
Önsöz 9
Şekiller Listesi 17
Profesyonel Terminoloji İngilizce ve Türkçe Karşılaştırma Tablosu 21
1. Bölüm
YAPAY ZEKÂ ALGORİTMALARINA GİRİŞ
1.1. Yapay Zekânın Oluşumu ve Gelişimi 27
1.2. Yapay Zekânın Ana Uygulama Alanları ve Endüstrileri 29
1.3. Python ile Yapay Zekâ Algoritmaları 31
1.4. Python Yapay Zekâ Programlama Ortamının Oluşturulması 32
2. Bölüm
VERİ İŞLEME ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
2.1. Fourier Dönüşümü 41
2.1.1. Fourier Analizinin Keşfi 41
2.1.2. Fourier Dönüşümü İlkesi ve Uygulaması 42
2.2. Evrişim 49
2.2.1. Dijital Sinyal İşleme ve Evrişim İşlemi 50
2.2.2. NumPy Evrişim İşlevi 55
2.2.3. İki Boyutlu Matris Evrişim Hesaplaması 56
2.2.4. Görüntü Evrişim Uygulama Örneği 58
2.3. İkiye Bölme Metodu 60
2.4. En Küçük Kareler Yöntemiyle Eğri Uyarlaması 62
2.4.1. En Küçük Karelerin Geliştirilmesi 63
2.4.2. En Küçük Kareler Yöntemi ve Eğri Uyarlama 63
2.5. Taylor Serisi 70
2.5.1. Taylor Formülü 70
2.5.2. Taylor Serisi Açılımı ve Polinom Yaklaşımı 72
2.6. Fark Yöntemiyle Diferansiyele Yaklaşma 76
2.6.1. Fark Yöntemine Giriş 76
2.6.2. Sonlu Farkın Çeşitli Biçimleri ve Programlama 77
2.7. Monte Carlo Yöntemi 79
2.7.1. Monte Carlo Yönteminin Prensipleri 80
2.7.2. Monte Carlo Yönteminin Uygulaması 82
2.8. Gradyan İniş Algoritması 87
2.8.1. Yönlü Türev ve Gradyan 87
2.8.2. Gradyan İnişi 89
2.8.3. Gradyan İniş Algoritmasına Dayalı Doğrusal Regresyon 90
3. Bölüm
BİLGİSAYARLA GÖRÜ ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
3.1. Görüntü Tanıma Teknolojisinin Geliştirilmesine Giriş 101
3.2. Görüntü Tanıma Temel Algoritmaları 104
3.2.1. Kenar Algılama 104
3.2.2. Köşe Algılaması 121
3.2.3. Geometri Algılama 128
3.2.4. Ölçek Değişmeyen Özellik Dönüşümü 135
3.3. OpenCV ve Video Görüntü İşleme 139
3.3.1. Video Okuma ve Yazma İşlemi 139
3.3.2. Hareket İzi İşareti 142
3.3.3. Hareket Algılama 148
3.3.4. Hareket Yönü Tespiti 154
3.4. ImageAI’ya Dayalı Görüntü Tanıma 158
3.4.1. Görüntü Tahmini 159
3.4.2. Hedef Tespiti 165
3.5. Yüz Tanıma Algoritmaları 170
3.5.1. Dlib Algoritmasına Dayalı Yüz Tanıma 170
3.5.2. Face_recognition Algoritmasına Dayalı Yüz Tanıma 182
3.6. Tesseract OCR ve Akıllı Metin Tanıma 189
3.6.1. Tesseract OCR’nin Kurulumu ve Konfigürasyonu 189
3.6.2. Pytesseract Çözümüne Dayalı Karakter Tanıma 190
3.6.3. Barkod Algılama ve Tanıma 194
4. Bölüm
SES VE KONUŞMA TANIMA ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
4.1. Ses ve Konuşma Tanıma Teknolojisine Giriş 201
4.1.1. Konuşma Tanımanın Ortaya Çıkışı ve Gelişimi 201
4.1.2. Ses ve Konuşma Tanımanın Temel İlkeleri 202
4.2. Konuşma Tanıma Uygulaması İçin Python SDK 205
4.2.1. Microsoft Konuşma Tanıma Çerçevesi SAPI 205
4.2.2. Speech Çözümü 208
4.2.3. Python_Speech_Features 210
4.2.4. SpeechRecognition Çözümü 212
4.3. MFCC Konuşma Özelliği Değeri Çıkarma Algoritması 217
4.3.1 MFCC Konuşma Özelliği Çıkarma Algoritmasının Temeli 217
4.3.2. Konuşma Sinyallerinin Çerçevelenmesi 221
4.3.3. MFCC Katsayılarının Hesaplanma Algoritması 233
4.4. Ses İzine Dayalı Müzik Tanıma Algoritması 245
4.4.1. Ses Sinyali Toplama ve Oynatma İşlemi 246
4.4.2. Ses İzi Oluşturma 248
4.4.3. Konuşma Verisi Saklama ve Arama 254
4.5. Ses Klonlama Teknolojisine ve Algoritmaları 262
5. Bölüm
DOĞAL DİL İŞLEME ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
5.1. NLP’nin Gelişim Yönü ve Temel Teknolojileri 267
5.1.1. NLP’nin Gelişim Eğilimi 267
5.1.2. NLP’nin Anahtar Teknolojileri 269
5.2. NLP Araç Seti NLTK 270
5.2.1. NLTK Kurulumu 270
5.2.2. NLTK Bazlı Metin Analizi Algoritması 271
5.3. Metin Bölme ve Normalleştirme 276
5.3.1. Metin Bölme Metodu 276
5.3.2. Normalleştirme Metodu 278
5.4. Sözcük Sınıfı Etiketleme Algoritması 284
5.5. Metin Sınıflandırma Algoritması 287
5.6. Dil Tespit Algoritmaları 298
5.6.1. Langdetect Bazlı Dil Tespit Algoritması 299
5.6.2. Langid Bazlı Dil Tespit Algoritması 300
5.6.3. N–gram Bazlı Dil Tespit Algoritması 302
5.7. Bilgisayarlı Dilbilim Bazlı Duygu Analizi Algoritması 306
5.7.1. Duygu Sınıflandırıcı Algoritması 306
5.7.2. NLTK Bazlı Film Yorumları Duygu Sınıflandırma Algoritması 309
6. Bölüm
DERİN ÖĞRENME ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
6.1. Derin Öğrenmenin Genel Algoritmaları 314
6.1.1. Evrişim Sinir Ağı Algoritmaları 315
6.1.2. Tekrarlayan Sinir Ağı Algoritması 326
6.1.3. Üretken Çekişmeli Ağ Algoritması 330
6.2. Derin Öğrenme Algoritma Çözümleri ve Uygulamaları 338
6.2.1. Theano Çözümü 338
6.2.2. PyTorch Çözümü 360
6.2.3. TensorFlow Çözümü 375
7. Bölüm
KUANTUM HESAPLAMA ALGORİTMALARI VE
PROGRAMLAMA
7.1. Kuantum Hesaplamaya Genel Bakış 386
7.1.1. Kuantum Hesaplama Nedir 386
7.1.2. Yapay Zekâ ve Kuantum Hesaplama 388
7.2. Kuantum Hesaplama Gelişimleri 390
7.3. IBM Quantum Experience Kuantum Hesaplama Bulut Platformu 396
7.3.1. IBM Quantum Experience Platformu Kullanımı 396
7.3.2. IBM Quantum Experience Kuantum Devre Tasarımı ve Algoritmaları 397
7.4. Qiskit Tabanlı Kuantum Hesaplama Algoritması 404
7.5. Qiskit Tabanlı Kuantum Programlama 407
7.5.1. Qconfig.py Yapılandırma Dosyası 407
7.5.2. Analog Terminallere Dayalı Devre İşletimi Algoritması 409
7.5.3. Fiziksel Çipe Dayalı Devre İşletimi Algoritması 410
7.5.4. Kuantum Devre Görselleştirme Algoritması 413
7.5.5. Kuantum Fourier Dönüşümü Algoritması 414
7.6. Rigetti Computing Kuantum Programlama Platformu 420
7.6.1. Forest SDK Araç Seti Kullanımı 420
7.6.2. PyQuil Kurulumu 421
7.6.3. PyQuil Kuantum Algoritması ve Programlama 422
8. Bölüm
BLOK ZİNCİRİ TEKNOLOJİSİ ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
8.1. Blok Zinciri Teknolojisine Giriş 426
8.2. Blok Zinciri Programlama Ortamı Konfigürasyonu 431
8.3. Blok Zinciri Teknolojisi Uygulaması Tasarımı 434
8.3.1. Blockchain Tanımı ve Oluşturulması 434
8.3.2. Uzlaşma Mekanizması Algoritması 438
8.3.3. Blockchain Düğümlerinin Oluşturulması 440
8.3.4. Örnek Blok Zincirinin Çalıştırılması 443
8.3.5. Konsensüs Algoritması ve Programlama 445
Kaynakça 449
Kavram Dizini 451
Yazar Hakkında 456 |
Bilgisayar, Teknoloji Kitapları 
