Yapay Zeka: Makine Öğrenmesi ve Robotik'in Geleceğini Keşfetmek

2: Makine öğrenimi: Makinelerin verilerden nasıl öğrendiğini ve zaman içinde nasıl geliştiğini inceler, yapay zeka destekli robotiğin önemli bir bileşenidir.

3: Sembolik yapay zeka: Robotlarda muhakeme yeteneklerini geliştirmek için gerekli olan sembolik yapay zekanın kurallara ve mantığa odaklanmasını ele alır.

4: Neats and scruffies: Robotik geliştirmede yapılandırılmış ve sezgisel yöntemleri karşılaştırarak yapay zekaya yönelik iki yaklaşımı inceler.

5: Peter Norvig: Norvig'in yapay zekaya katkılarını inceler, arama algoritmaları ve karar alma süreçlerindeki çalışmalarına odaklanır.

6: Yapay Zeka: Modern Bir Yaklaşım: Bu bölüm, yapay zeka uygulayıcıları için önemli bir referans olan Stuart Russell ve Peter Norvig'in ders kitabına dalar.

7: Stuart J. Russell: Russell'ın yapay zekaya ilişkin etkili teorilerini, özellikle robotikteki rasyonel aracılar üzerine çalışmalarını analiz eder.

8: Yapay genel zeka: AGI kavramını ve insan benzeri bilişsel yeteneklere sahip robotlar yaratma potansiyelini ele alır.

9: AI devralma: AI'nın insan zekasını aşması ve robotik için çıkarımları etrafındaki endişeleri araştırır.

10: Hesaplamalı zeka: Robotikteki sinir ağlarına vurgu yaparak hesaplama ve zekanın kesişimini inceler.

11: Sentetik zeka: Yapay yollarla AI'nın yaratılmasına bakar ve robotların yeteneklerini ilerletir.

12: Akıllı ajan: Akıllı ajanları ve dinamik ortamlarda otonom olarak çalışmak üzere nasıl tasarlandıklarını tanımlar.

13: Yapay zekanın tarihi: AI'nın tarihini izler ve robotikte ve ötesinde mevcut uygulamaları için bir bağlam sağlar.

14: Yapay zeka felsefesi: AI'nın toplumdaki rolü etrafındaki etik hususları ve felsefi tartışmaları ele alır.

15: AI kışı: AI durgunluk dönemlerini inceler ve AI ve robotik geliştirmedeki engellerin üstesinden gelme konusunda dersler sunar.

16: Yapay zekanın zaman çizelgesi: Robotikteki büyümesine dair içgörüler sunarak, önemli AI kilometre taşlarının kronolojik bir hesabını sunar.

17: GOFAI: Modern robotik zeka sistemleri üzerindeki temel etkisini açıklayan Good OldFashioned AI'yı tanıtır.

18: AI hizalaması: AI sistemlerinin insan değerleriyle uyumlu olacak şekilde nasıl tasarlanabileceğine odaklanarak hizalama sorununu tartışır.

19: Gözetimli öğrenme: Gözetimli öğrenme tekniklerine ve robotları belirli görevler için eğitmedeki uygulamalarına odaklanır.

20: Sinir ağı (makine öğrenimi): Sinir ağlarını ve makine öğrenimindeki önemlerini, robotikteki pratik uygulamalarla ele alır.

21: Desen tanıma: Robotların duyusal verileri işlemek ve karar vermek için kullandığı desen tanıma tekniklerini inceler.